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為什么很少拿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)直接做濾波器呢？

2023-03-22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以用于各種任務(wù)，如圖像分類(lèi)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等。在這些任務(wù)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了很大的成功，但為什么很少使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)直接做濾波器呢？本文將提供一些可能的原因 ...

如何實(shí)現(xiàn)用遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行因子挖掘？

2023-03-22

因子挖掘是指從數(shù)據(jù)中尋找影響目標(biāo)變量的關(guān)鍵因素，它在金融、醫(yī)學(xué)、生物等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的因子挖掘方法。本文將介紹如何使用這兩種方法進(jìn)行因子挖掘，并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。 ...

Transformer是否適合用于做非NLP領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題？

2023-03-22

Transformer是一種廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，其在機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)中取得了顯著的成果。然而，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的研究表明Transformer也可以應(yīng)用于非NLP領(lǐng)域中 ...

SPSS降維里的因子分析后出來(lái)的成份矩陣表怎么看？

2023-03-22

因子分析是一種用來(lái)研究多個(gè)變量之間相關(guān)性和結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)方法。它通過(guò)將一組相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為一組較少的不相關(guān)變量，以降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜度和維數(shù)，并且?guī)椭覀兏玫亟忉寯?shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)。 在SPSS中，我們可以使用因子 ...

如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測(cè)？

2023-03-22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，已被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測(cè)和分類(lèi)問(wèn)題。其中一個(gè)常見(jiàn)的應(yīng)用是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連續(xù)型變量的回歸預(yù)測(cè)。本文將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這個(gè)任務(wù)。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先，我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù) ...

時(shí)間序列預(yù)測(cè)很火的一維CNN LSTM結(jié)構(gòu)，CNN和LSTM之間該如何連接？

2023-03-22

時(shí)間序列預(yù)測(cè)是一項(xiàng)重要的任務(wù)，許多研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家都致力于提高其準(zhǔn)確性。近年來(lái)，一維CNN-LSTM結(jié)構(gòu)已成為時(shí)間序列預(yù)測(cè)中最受歡迎的模型之一，因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)利用CNN和LSTM的優(yōu)點(diǎn)。在本文中，我們將探討如 ...

基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉識(shí)別的原理是什么？

2023-03-22

人臉識(shí)別是一種常見(jiàn)的生物特征識(shí)別技術(shù)，它通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)識(shí)別人臉并將其與已知的人臉進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)身份驗(yàn)證或識(shí)別。在過(guò)去幾年中，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）已經(jīng)成為人臉識(shí)別領(lǐng)域取得重要進(jìn)展的核心技術(shù) ...

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 ...

怎么理解numpy的where()函數(shù)？

2023-03-22

Numpy是Python中一個(gè)非常流行的科學(xué)計(jì)算庫(kù)，其中包含了許多方便而強(qiáng)大的函數(shù)。其中，where()函數(shù)是非常有用的一個(gè)函數(shù)，它可以幫助我們?cè)跀?shù)組中找到滿足特定條件的元素，并返回相應(yīng)的索引或值。在本文中，我們將深入 ...

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(lèi)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) ...

Pytorch如何自定義損失函數(shù)（Loss Function）？

2023-03-22

PyTorch是一個(gè)開(kāi)源的Python深度學(xué)習(xí)框架，提供了許多預(yù)定義的損失函數(shù)。但有時(shí)候，我們需要根據(jù)自己的任務(wù)和數(shù)據(jù)集來(lái)自定義損失函數(shù)。這篇文章將介紹如何在PyTorch中自定義損失函數(shù)。 一、什么是Loss Function ...

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)？

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 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些？

2023-03-22

Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常流行的算法。兩種算法都采用了 boosting 方法來(lái)提高分類(lèi)或回歸效果，但在實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)上還是有一些區(qū)別的 ...

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說(shuō)明了什么？

2023-03-15

SPSS是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件，因子分析是其中一個(gè)常用的方法之一。在進(jìn)行因子分析時(shí)，總方差解釋和碎石圖都是非常重要的概念。 總方差解釋是指因子解釋的數(shù)據(jù)變異程度，通常使用特征值來(lái)表示。特征值越大，說(shuō) ...

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(chēng)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(lài)性和記憶能力，因此能夠有效地處理時(shí)間序 ...

大數(shù)據(jù)工程師的必備技能有哪些

2022-11-07

1、大數(shù)據(jù)平臺(tái) 目前很火，數(shù)據(jù)源頭，各種炫酷新技術(shù)，搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~，前提是你要懂Java，很多平臺(tái)都是用Java開(kāi)發(fā)的。 目前很多企業(yè)都把數(shù)據(jù)采集下來(lái)了，對(duì)于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) ...

數(shù)據(jù)挖掘方法大全

2022-10-25

1、數(shù)據(jù)挖掘的分析方法——決策樹(shù)法 決策樹(shù)在解決歸類(lèi)與預(yù)測(cè)上有著極強(qiáng)的能力，它以法則的方式表達(dá)，而這些法則則以一連串的問(wèn)題表示出來(lái)，經(jīng)由不斷詢(xún)問(wèn)問(wèn)題最終能導(dǎo)出所需的結(jié)果。典型的決策樹(shù)頂端是一個(gè)樹(shù)根 ...