感知损失
当前话题为您枚举了最新的 感知损失。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
概率损失系统-AnsysWorkbench工程实例解析
此例中,单服务队伍的∞/3// MM系统优于多服务队伍的3个∞/1// MM系统,体现了减少队伍数量的优化理念。
算法与数据结构
4
2024-04-30
MATLAB分时代码地震损失评估
此页面是Kitayama S,Cilsalar H.(正在审核)提交的手稿的在线存储库:“通过ASCE / SEI 7-16程序设计的隔震和非隔震建筑物的比较地震损失评估。”存储库提供了地震损失评估MATLAB代码,包括更新的文件:“info_Comp_Fragility_NonStructural_Accel.m”,“info_Comp_Fragility_Structural”和“info_num_Components_Structural.m”。这些MATLAB代码基于条件频谱方法计算损失漏洞功能、预期年度损失(EAL)和随时间推移的预期损失(EL)。
Matlab
0
2024-08-09
MATLAB中的最小损失哈希码
MATLAB中的最小损失哈希码是一种关键技术,用于数据检索和相似性比较。这种方法通过最小化哈希函数计算的误差,有效地减少了数据索引中的信息损失。该技术在处理大规模数据集时特别有效,能够快速且准确地识别和检索相似的数据模式。
Matlab
0
2024-09-25
PyTorch实现的常用深度学习损失函数
一些适用于分类、分割等网络的损失函数PyTorch实现,包括:
label-smooth
amsoftmax
partial-fc
focal-loss
dual-focal-loss
triplet-loss
giou-loss
affinity-loss
pc_softmax_cross_entropy
ohem-loss(softmax based on line hard mining loss)
数据挖掘
3
2024-05-25
评估模型性能时的损失函数计算
评估模型性能时,计算损失函数是一个关键步骤。
算法与数据结构
2
2024-07-31
简单感知器Matlab中的基础感知器开发
这是教科书《神经网络与机器学习》中基础感知器的一个示例。
Matlab
2
2024-07-28
MATLAB中的单层感知器和多层感知器示例
MATLAB中的人工神经网络实例包括单层感知器,可用于线性可分问题,以及多层感知器,适用于复杂分类和系统识别,例如鸢尾花分类问题。
Matlab
2
2024-07-27
黄河下游滩区洪水淹没损失评估研究
随着黄河下游河道泥沙沉积导致洪水漫滩频繁,严重影响滩区安全,进行漫滩洪水淹没损失评估可为滩区防洪减灾提供依据。技术进步引领下,利用回归分析建立黄河下游滩区玉米、大豆、花生、林地与房屋等洪水淹没水深与淹没损失的关系函数,构建了评估体系。基于数字地形与地理属性信息数据库,模拟与预测了8000m3/s、14000m3/s量级洪水滩区演进及淹没影响,提出了淹没损失率分布图。洪峰时刻淹没损失较大,尤其是低秆作物。
统计分析
3
2024-07-14
基于航空公司数据的损失预警模型构建
SASchampion2017介绍了基于航空公司数据的损失预警模型,包括损失概率模型和客户画像。以58,954条经过数据预处理的航空客户数据为例,利用分类和聚类技术进行客户损失预测和价值细分。先进行了客户损失预测,使用了决策树、随机森林和梯度提升树进行训练和评估,并比较了它们的分类性能。结果显示,基于Boosting算法的分类器表现更佳,错误率更低。对变量的使用分析表明,最后一次飞行至观察窗口结束时间、第二年总机票价格和最大飞行间隔对预测客户流失具有重要贡献。随后,采用k-medoids聚类对非损失和损失客户进行了分组。
数据挖掘
2
2024-07-23
压缩感知技术Cosamp的应用
最新的压缩感知方法,如Cosamp,正在被广泛应用于信号和图像重建领域。
Matlab
3
2024-07-27