本文使用的数据是一个多输出分类问题，每个数据都被归纳为9个种类的属性，每个种类下又细分为多个标签，需要预测的是每个数据在这9个种类下的具体标签（注：数据在每个种类下只能有一个标签）。1. 建立拆分训练集和测试集的函数该函数使用数据的二维标签矩阵[shape: (数据数，标签数)]，矩阵中的每个值为0或1。该函数保证每个标签下（即在对应的标签矩阵列中取值为1）都有一定数量的数据分入测试集中impor
1.注释Python注释有单行注释和多行注释单行注释以 “#” 开头多行注释使用三个单引号（’’’）或三个双引号（"""）注意： 单行注释描述下列语句作用；多行注释描述函数的功能、参数和返回值。2.Python的输入与输出input和 output统称为IO，是命令行下最基本的输入和输出.（1）input（）输入 input0会把用户通过键盘输入的任何值都作为字符串来存储过变量print（"hel
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2023-11-02 06:50:43
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------人工智能飞速发展的势头已经不可小视，目前它的神秘仍然像一个black box，然而我们不妨大胆的预测，随着feature visualizing技术和方法的前进，真相大白的一天终会到来，本篇就是一个mark stone of the Amazing future of AI! -------
近些年大规模的卷积神经网络模型在图片分类上取得了显著成果，然而对为什么会习得如此好的分类性能，
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2023-08-24 21:44:55
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目录1.概述2. 处理多维度特征的输入注：不同的激活函数（sigmoid函数）， 绘制不同的图表 1.概述 一个八维数据集：样本，每一列称为一个特征。回归模型的更改：n维的输入向量x和n维的权重w的转置作内积 + 广播处理的偏移量b，得到的1维的预测值，再使用logistic函数进行映射。使用self.linear = torch.nn.Linear(n,m)对输入
本文为新西兰坎特伯雷大学（作者：Wan Amirul Wan Mohd Mahyiddin）的博士论文，共147页。 由于大规模多输入多输出（MIMO）系统具有实现高频谱效率的潜力，近年来引起了人们的广泛兴趣。尽管具有很大的潜力，但也伴随着一些问题，如导频污染。当小区同时传输相同的导频序列而产生干扰时，就会发生导频污染。不同步的导频可以减少导频污染，但它产生的数据对导频是有干扰的。&nb
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2023-12-28 08:55:52
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多输入多输出 | Matlab实现Transformer多输入多输出预测
工具：matlab2021a步骤：1.导入数据（1）选择菜单栏中的导入数据，选择csv格式（也可以是其他格式）的文件。鼠标选择需要导入的数据， 也可以默认全部导入，点击菜单栏导入。 在工作区看到矩阵导入成功（共导入4个矩阵）（2）对输入矩阵进行处理这里w矩阵中的4列为输入，s矩阵中的4列为输出。若直接将s和w作为输入输出矩阵进行系统辨识，会报错矩阵格式不对，需要进行一个简单的转换。（猜测
多输入多输出 | Matlab实现XGboost多输入多输出预测
keras多输入多输出模型，以keras官网的demo为例，分析keras多输入多输出的适用。主要输入(main_input): 新闻标题本身，即一系列词语。辅助输入(aux_input): 接受额外的数据，例如新闻标题的发布时间等。该模型将通过两个损失函数进行监督学习。 较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。 完整过程图示如下：其中，红圈中的操作为将辅助数据与LSTM层
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2023-09-03 10:24:41
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数据集数据集地址：UCI Steel Plates Faults Data Set
文件说明：该数据集包含了7种带钢缺陷类型。这个数据集不是图像数据，而是带钢缺陷的28种特征数据。
Faults.NNA 数据集（特征+分类标签）
Faults27x7_var 特征和分类类别名称随机森林实现多分类使用的包using DataFrames
using DecisionTree
using C
在最近的项目中，遇到需要实现多输入单输出的TransformFilter进行数据流的整合。解决过程艰辛繁琐，经过很多摸索，印象深刻，故作此文纪念。在微软提供的例子中，有一个叫做InfTee的单输入多输出的TransformFilter的经典例子。InfTee通过动态生成Output PIN实现了多输出。在这个Filter中，始终保持着一个空闲的Output
《动手学深度学习pytorch》部分学习笔记，仅用作自己复习。 多输入通道和多输出通道前⾯两节里我们⽤到的输入和输出都是二维数组，但真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在⾼和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜⾊通道。假设彩色图像的⾼和宽分别是 h和 w（像素），那么它可以表示为⼀个 的多维数组。我们将⼤小为3的这⼀维称为通道（channel）维。本节我们将介
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2023-09-26 17:06:06
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---------------------------------------------------输入输出系统时计算机中种类最多， 功能最多， 结构最复杂， 构成也最复杂的部分。 在现代计算机中， 外部设备的成本一般占总成本的80%以上。计算机最初的发展主要是为了计算， 随后渐渐应用于文本中，由此产生了字符发生器和字符产生器等设备。 随着计算机的发展，计算机开始应用于多媒体和嵌入式中； 到了现
多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测
分类预测 | MATLAB实现GAPSO-LSSVM多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现MTBO-CNN多输入分类预测
分类预测 | MATLAB实现EVO-CNN多输入分类预测
参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。由于输入和卷积核各有个通道，我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算，再将这个互相关运算
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2023-10-19 15:08:07
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多输入多输出 | MATLAB实现GRU门控循环单元多输入多输出
PyTorch 的基础操作1 张量张量如同数组和矩阵一样，即一种特殊的数据结构。多作为 pytorch 中，神经网络的输入、输出以及网格的参数等数据，都用张量来描述张量的使用 和 numpy 的 ndarrays 类似，区别在于张量可以在GPU或者其他专用硬件上运行，以达到更快的效果1.1 张量初始化与创建# 初始化张量
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张量与numpy的数组最大的区别在于张量可以在gpu上运行
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