py代码-python的helloworld
2023-03-20 00:24:24 562B 代码
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阅读源码时,在茫茫多的py文件中根据关键词迅速定位到你想要的代码处。
2023-03-17 15:59:57 688B python 文件 关键词 查找
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DoubleML-Python中的双机学习 Python软件包DoubleML提供了的双重/无偏机器学习框架的 。 它建立在(Pedregosa等,2011)。 请注意,Python软件包是与基于的R twin一起开发的。 R包也可以在和 。 文档和维护 文档和网站: : DoubleML当前由和维护。 可以将错误报告给问题跟踪器,为 。 主要特点 双重/无偏机器学习 部分线性回归模型(PLR) 部分线性IV回归模型(PLIV) 互动回归模型(IRM) 交互式IV回归模型(IIVM) DoubleML的面向对象的实现非常灵活。 模型类DoubleMLPLR , Doub
2023-03-15 23:00:41 207KB python data-science machine-learning statistics
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图片格式转换
2023-03-15 15:59:42 950B
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一维、二维插值模型Python代码
2023-03-14 16:10:46 3KB py
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BP神经网络模型Python代码
2023-03-09 23:32:13 2KB web.py
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航空爬虫
2023-03-09 10:01:25 2KB 旅游
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这个是用python的random turtle开发出来的一个画樱花的代码
2023-03-05 08:43:46 2KB python turtle
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用turtle画小兔子.py
2023-03-05 08:42:22 152B
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AlexNet模型是Hinton的学生Alex Krizhevsky在2012年提出来的。AlexNet包含了几个比较新的技术点,也首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等Trick。 AlexNet主要使用的新技术点如下: (1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了sigmoid,解决了sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。 (2)训练时使用dropout随机忽略一部分神经元,以避免过拟合,主要是最后几个全连接层使用了dropout。 (3)在CNN中使用重叠的最大池化,避免平均池化的模糊化效果。并且提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖,提升了特征的丰富性。 (4)提出了LRN层,对局部的神经元活动创建竞争机制,使其中响应比较大的值变得更大,增强了模型的泛化能力。 (5)使用CUDA加速深度卷积网络的训练,利用GPU强大的并行计算能力,处理神经网络训练时大量的矩阵运算。 (6)数据增强,大大减轻过拟合,提升泛化能力。
2023-03-01 15:22:13 6KB TensorFlow AlexNet模型 深度学习
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