99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

cda

數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

首頁(yè) > 行業(yè)圖譜 >

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否代替決策樹(shù)算法?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)算法是兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它們各自有著自己的優(yōu)缺點(diǎn)。在選擇使用何種模型時(shí),需要根據(jù)具體情況進(jìn)行考慮。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)算法,并探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否可以代替決策樹(shù)算法。 首先,我 ...
如何形象的解釋為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法的不斷進(jìn)步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜。其中一個(gè)重要的因素就是層數(shù)的增加。在這篇文章中,我們將探討為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好。 首 ...
哪位高手能解釋一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核?
2023-03-22
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型,其核心組成部分之一就是卷積層。在卷積層中,卷積核扮演著至關(guān)重要的角色,它是用于特征提取的基本操作單元。 卷積核是一個(gè)小矩陣,通常為正方形,其大小由用戶定義。卷積核通過(guò)移 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么?
2023-03-22
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)是兩種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它們有許多共同點(diǎn),但在某些方面也有區(qū)別。 首先,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī) ...
梯度下降法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易收斂到局部最優(yōu),為什么應(yīng)用廣泛?
2023-03-22
梯度下降法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為常用的優(yōu)化算法,它的主要思想是通過(guò)不斷迭代來(lái)調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù),從而使得損失函數(shù)逐漸逼近全局最小值。然而,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的非凸性和高維度特征,因此梯度下降法容易收 ...

什么是 end-to-end  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ?

什么是 end-to-end 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-03-22
端到端(end-to-end)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的模型架構(gòu)。它是一種能夠直接從原始數(shù)據(jù)中提取特征并輸出最終結(jié)果的模型,不需要顯式地進(jìn)行手動(dòng)特征提取或分步驟處理。 在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 warmup 策略為什么有效,有什么理論解釋么?
2023-03-22
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中,我們往往會(huì)使用warmup策略來(lái)提高模型的性能。這個(gè)策略簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是在訓(xùn)練開(kāi)始時(shí),將學(xué)習(xí)率設(shè)置為一個(gè)較小的值,并逐步增加到預(yù)設(shè)的值。這樣做的原因和理論解釋有什么呢?接下來(lái)我們來(lái)詳細(xì)探討 ...
如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)add的方式融合特征?
2023-03-15
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的計(jì)算模型,具有自主學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,融合特征的方式有很多種,其中通過(guò)add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見(jiàn)的方法。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每層都會(huì)提取出輸入數(shù)據(jù)的一組特征,這 ...
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的?
2023-03-15
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型,其全稱為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory Network)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LSTM網(wǎng)絡(luò)具有更好的長(zhǎng)期依賴性和記憶能力,因此能夠有效地處理時(shí)間序 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加上注意力機(jī)制,精度反而下降,為什么會(huì)這樣呢?
2023-03-14
近年來(lái),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的結(jié)合已經(jīng)成為了自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,有時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn),當(dāng)將注意力機(jī)制加入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中時(shí),模型的精度反而下降了。為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況呢?本文將從 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么可以(理論上)擬合任何函數(shù)?
2023-03-08
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于多層非線性變換的模型,由于其強(qiáng)大的擬合能力和廣泛的應(yīng)用,成為了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的熱門算法之一。在理論上,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以擬合任何函數(shù),這得益于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜結(jié)構(gòu)和參數(shù)優(yōu)化方法。 首先,神經(jīng) ...

AdaGCN:將傳統(tǒng)方法AdaBoost用于深度圖 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ,效果會(huì)如何(CDA干貨內(nèi)容分享)

AdaGCN:將傳統(tǒng)方法AdaBoost用于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),效果會(huì)如何(CDA干貨內(nèi)容分享)
2022-01-14
來(lái)源:機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜 Github:https://github.com/datake/AdaGCN 深度圖模型仍是一個(gè)有待研究的問(wèn)題,關(guān)鍵之處在于如何有效地匯聚來(lái)自多跳鄰居節(jié)點(diǎn)的特征信息。在本文中,通過(guò)將AdaBoost融入到 ...

基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的推薦系統(tǒng)模型

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)模型
2018-08-29
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦系統(tǒng)模型 為用戶提供建議的平臺(tái)。協(xié)同過(guò)濾算法是推薦系統(tǒng)中使用的主要算法之一。這種算法簡(jiǎn)單、高效;然而,數(shù)據(jù)的稀疏性和方法的可擴(kuò)展性限制了這些算法的性能,并且很難進(jìn)一步提高推薦結(jié)果 ...

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  詳細(xì)公式推導(dǎo)

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)
2018-08-29
深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo) 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),目前用得最廣泛的一個(gè)定義是“的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò),它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所做出 ...
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示
2018-08-17
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入并流經(jīng)激活閾值的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。 遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種能夠?qū)χ拜斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部存儲(chǔ)記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所以他們能 ...

對(duì)貝葉斯、svm和 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的入門級(jí)理解

對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門級(jí)理解
2018-08-16
對(duì)貝葉斯、svm和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門級(jí)理解 在省略了不少計(jì)算、優(yōu)化的過(guò)程的情況下記錄了一些自己對(duì)一下三個(gè)算法整體思路和關(guān)鍵點(diǎn)的理解,因此也只能說(shuō)是“入門級(jí)理解”。以下是目錄索引。 貝葉斯 樸素貝葉斯 ...

關(guān)于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中過(guò)擬合的問(wèn)題

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中過(guò)擬合的問(wèn)題
2018-07-26
關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中過(guò)擬合的問(wèn)題 在訓(xùn)練的時(shí)候你的模型是否會(huì)出現(xiàn)訓(xùn)練時(shí)速度很慢?或者預(yù)測(cè)結(jié)果與訓(xùn)練結(jié)果相差過(guò)大的現(xiàn)象?那我們可能就需要處理一下過(guò)擬合的問(wèn)題了。 首先看一下overfitting維基百科上的一些信 ...

常用的幾種 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-07-25
常用的幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前向反饋網(wǎng)絡(luò)和感知器是直線向前的,信息從前向后(分別是輸入和輸出)傳播。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被描述成多層,其中每一層都由輸入、隱藏層、輸出單元構(gòu)成。一層單一網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部絕對(duì)不會(huì)有任何連接而 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機(jī)梯度下降法(stochastic gradient descent)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用,這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface),如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) ...
大數(shù)據(jù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 護(hù)航民生安全
2016-11-24
大數(shù)據(jù)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 護(hù)航民生安全 “民生”一詞最早出現(xiàn)在《左傳·宣公十二年》,所謂“民生在勤,勤則不匱”。 勤,最通俗的解釋在于“盡力多做,不斷地做?!薄掇o?!分袑?duì)于“民生”的解釋是“人民的 ...

OK
客服在線
立即咨詢