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MNIST数据集分类，RNN，非线性回归，交叉熵，优化器，正则化，CNN1 个回复 - 592 次查看 基于Python 经典范例代码：MNIST数据集分类，RNN，非线性回归，交叉熵，优化器，正则化，CNN .ipynb_checkpoints CNN应用于手写数字识别.ipynb Dropout.ipynb MNIST数据集分类，ipynb model.h5 model.png ...2022-3-9 08:49 - Lotus_ss - 现金交易版
深度学习与Pytorch-学习课件PPT和代码，GCN，GAN，VAE，LSTM，RNN，MLP，交叉熵1 个回复 - 771 次查看 深度学习与Pytorch-学习课件PPT和代码 01-PyTorch初见 02-开发环境安装 03-简单回归宾例 04-简单回归案例实战 05-手写数字问题 06-基本数据类型 07-创建Tensor 08-索引与切片 09-维度变换 10-Broadcas ...2022-2-15 10:37 - lily-2021 - 现金交易版
计算机视觉训练营0 个回复 - 939 次查看 P1. 任务1：机器学习、深度学习简介.flv P2. 任务2：深度学习的发展历史.flv P3. 任务3：现代深度学习的典型例子.flv P4. 任务4：深度学习在计算机视觉中的应用.flv P5. 任务5：深度学习的总结.flv P ...2020-8-1 15:55 - 卡住的水管工 - 现金交易版
Modeling dropouts by conditional distribution, a copula
5 个回复 - 650 次查看 【作者(必填)】 Ene Käärik, , Meelis Käärik 【文题(必填)】 Modeling dropouts by conditional distribution, a copula-based approach【年份(必填)】 2009 【全文链接或数据库名称(选填 ...2014-12-13 15:31 - internet.hzx - 求助成功区
5 个回复 - 650 次查看 【作者(必填)】 Ene Käärik, , Meelis Käärik 【文题(必填)】 Modeling dropouts by conditional distribution, a copula-based approach【年份(必填)】 2009 【全文链接或数据库名称(选填 ...2014-12-13 15:31 - internet.hzx - 求助成功区
Testing for Random Dropouts in Repeated Measurement Data
1 个回复 - 538 次查看 【作者(必填)】Peter J. Diggle 【文题(必填)】Testing for Random Dropouts in Repeated Measurement Data 【年份(必填)】1989 【全文链接或数据库名称(选填)】http://www.jstor.org/stable/2531777?seq=1 ...2016-12-4 13:06 - w1w2jack - 求助成功区
1 个回复 - 538 次查看 【作者(必填)】Peter J. Diggle 【文题(必填)】Testing for Random Dropouts in Repeated Measurement Data 【年份(必填)】1989 【全文链接或数据库名称(选填)】http://www.jstor.org/stable/2531777?seq=1 ...2016-12-4 13:06 - w1w2jack - 求助成功区
Visualizing Longitudinal Data With Dropouts
1 个回复 - 559 次查看 【作者(必填)】Mithat Gonen 【文题(必填)】Visualizing Longitudinal Data With Dropouts 【年份(必填)】2013 【全文链接或数据库名称(选填)】http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2013.7 ...2016-4-20 10:44 - dliangfranklin - 求助成功区
1 个回复 - 559 次查看 【作者(必填)】Mithat Gonen 【文题(必填)】Visualizing Longitudinal Data With Dropouts 【年份(必填)】2013 【全文链接或数据库名称(选填)】http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2013.7 ...2016-4-20 10:44 - dliangfranklin - 求助成功区
Student Mobility and the Increased Risk of High School Dropout
2 个回复 - 726 次查看 【作者(必填)】Russell W. Rumberger and Katherine A. Larson 【文题(必填)】 Student Mobility and the Increased Risk of High School Dropout 【年份(必填)】1998 【全文链接或数据库名称(选填)】http: ...2016-1-18 10:50 - 阿狸与桃子 - 求助成功区
2 个回复 - 726 次查看 【作者(必填)】Russell W. Rumberger and Katherine A. Larson 【文题(必填)】 Student Mobility and the Increased Risk of High School Dropout 【年份(必填)】1998 【全文链接或数据库名称(选填)】http: ...2016-1-18 10:50 - 阿狸与桃子 - 求助成功区
Family structure, residential mobility, and school dropout: A research note
2 个回复 - 905 次查看 【作者(必填)】Nan Marie Astone, Sara S. McLanahan 【文题(必填)】Family structure, residential mobility, and school dropout: A research note 【年份(必填)】1994 【全文链接或数据库名称(选填)】http ...2016-1-9 11:56 - 阿狸与桃子 - 求助成功区
2 个回复 - 905 次查看 【作者(必填)】Nan Marie Astone, Sara S. McLanahan 【文题(必填)】Family structure, residential mobility, and school dropout: A research note 【年份(必填)】1994 【全文链接或数据库名称(选填)】http ...2016-1-9 11:56 - 阿狸与桃子 - 求助成功区
基于DNN的Monte Carlo Dropout算法对未知噪声的语音增强
0 个回复 - 580 次查看 摘要翻译： 在这项工作中，我们提出了使用丢包作为贝叶斯估计量来增加深度神经网络(DNN)用于语音增强的泛化能力。利用Monte Carlo(MC)dropout算法，证明了该算法在未知噪声和信噪比条件下具有较好的增强效果。在信噪 ...2022-3-22 20:05 - 能者818 - Forum
0 个回复 - 580 次查看 摘要翻译： 在这项工作中，我们提出了使用丢包作为贝叶斯估计量来增加深度神经网络(DNN)用于语音增强的泛化能力。利用Monte Carlo(MC)dropout算法，证明了该算法在未知噪声和信噪比条件下具有较好的增强效果。在信噪 ...2022-3-22 20:05 - 能者818 - Forum
基于Dropout深度网络的两步图像标注算法
0 个回复 - 632 次查看 摘要：基于文本的图像检索技术强烈依赖于图像标签,深度学习可以用来实现图像标签的自动生成。多分类器融合是一种有效提升分类器精度的方法。为了提升深度学习模型的泛化性能,提出了Dropout算法。该方法的本质是在训练 ...2018-1-25 21:59 - DL-er - 人工智能论文版
0 个回复 - 632 次查看 摘要：基于文本的图像检索技术强烈依赖于图像标签,深度学习可以用来实现图像标签的自动生成。多分类器融合是一种有效提升分类器精度的方法。为了提升深度学习模型的泛化性能,提出了Dropout算法。该方法的本质是在训练 ...2018-1-25 21:59 - DL-er - 人工智能论文版
如何得到正确的Dropout值？
5 个回复 - 3590 次查看 现有产生数据的代码如下，需要求出一个变量，如droptime，问最后一次p*的*如何求出。比如，subject id=1是，其最后一个非缺失值变量是P8，那么赋值8给droptime，即droptime=8； subject id=11，最后一个非缺失值变量 ...2014-4-18 20:19 - suzhzh - SAS专版
5 个回复 - 3590 次查看 现有产生数据的代码如下，需要求出一个变量，如droptime，问最后一次p*的*如何求出。比如，subject id=1是，其最后一个非缺失值变量是P8，那么赋值8给droptime，即droptime=8； subject id=11，最后一个非缺失值变量 ...2014-4-18 20:19 - suzhzh - SAS专版
