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  • 构建ResNet卷积神经网络
    构建ResNet卷积神经⽹络2015年,微软亚洲研究院的何凯明团队发布了⼀种特殊的卷积神经⽹络——残差神经⽹络(ResNet)。在残差神经⽹络出现之前,最深的深度神经⽹络只有⼆三⼗层左右,这该神经⽹络却可以在实验中轻松达到上百层甚⾄上千层,另外不会占⽤过多训练时间,也正因如此,图像识别准确率有了显著增强。此模型更是在同年的ImageNet⼤赛中,获得图像分类、定位、检测三个项⽬的冠军。在国际⼤赛上
    时间:2023-07-27  热度:17℃
  • FLUENT模拟残差曲线震荡及收敛问题
     FLUENT运行过程中,出现残差曲线震荡是怎么回事?如何解决残差震荡的问题?残差震荡对计算收敛性和计算结果有什么影响?一. 残差波动的主要原因:1、高精度格式; 2、网格太粗;3、网格质量差;4、流场本身边界复杂,流动复杂;5、模型的不恰当使用。二. 问:在进行稳态计算时候,开始残差线是一直下降的,可是到后来各种残差线都显示为波形波动,是不是不收敛阿?  答:有些复杂或流动
    时间:2023-07-24  热度:13℃
  • FLUENT-6-计算模拟过程方法及步骤汇总
    FLUENT 12 模拟步骤Problem Setup读入网格:file read ca 选择网格文件(后缀为。Mesh)1 General1)Mesh(网格)> Check(点击查看网格的大致情况,如有无负体积等)Maximum volume (m3)(最大体积,不能为负)Minimum volume (m3)(最小体积,不能为负)Total volume (m3)(总体体积,不能为负
    时间:2023-07-24  热度:18℃
  • 残差在线性回归分析中的作用研究
    84残差在线性回归分析中的作用研究崔俊富1,2 陈金伟1,3 崔 伟4  (1.南京航空航天大学经济与管理学院,江苏 南京 211106;2.山东女子学院经济学院,山东 济南 250300;3.南京审计大学经济学院,江苏 南京 211815;4.深圳国育未来教育科学研究院,北京 100875)摘 要:线性回归分析是研究经济变量关系的重要方法。由于数据具有随机性,线性回归模型不能解释所有的
    时间:2023-07-18  热度:32℃
  • 为啥一定要用残差图检查你的回归分析?
    为啥⼀定要⽤残差图检查你的回归分析?先说残差图究竟是什么⿁。平开头的成语Residual Illustration阿胶块怎么吃激情五月丁香婷婷残差图是指以残差为纵坐标,以任何其他指定的量为横坐标的散点图。(上图仅是残差的⽰意图,⾮残差图,残差图可见下⽂)⽤普通最⼩⼆乘法(OLS)做回归分析的⼈都知道,回归分析后的结果⼀定要⽤残差图(residual plots)来检查,以验证你的模型。你有没有想过
    时间:2023-07-18  热度:10℃
  • python怎么做q检验_关于eviews做时间序列模型的残差Q统计量检验我决定写一些!...
    关节分类python怎么做q检验_关于eviews做时间序列模型的残差Q统计只身孤影量检验我决定写⼀些!...毕竟西湖六月中全诗本⽂⽬的:1、做arima模型的时候你需要在模型拟合完之后做残差的Q统计量检验,但是你⼜不会看结果;餐桌礼仪三字经2、你会看结果,但是是否发现疑问:为什么直接在模型中选择残差检验中的Q统计量检验得出的结果与选择resid数据进⾏序列相关检验得出的结果天壤之别。家严有这种疑
    时间:2023-07-18  热度:12℃
  • 自己搭建resnet18网络并加载torchvision自带权重的操作
    ⾃⼰搭建resnet18⽹络并加载torchvision⾃带权重的操作直接搭建⽹络必须与torchvision⾃带的⽹络的权重也就是pth⽂件的结构、尺⼨和变量命名完全⼀致,否则⽆法加载权重⽂件。此时可⽐较2个字典逐⼀加载,详见import torchimport torchvisionimport cv2 as cvfrom utils.utils import letter_boxfrom m
    时间:2023-07-16  热度:20℃
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    ResNet中残差块的理解(附代码)原论⽂下载地址:原代码下载地址:⽐较完整的论⽂理解:这⾥我只讲他的核⼼理念,残差块,也是我理解了很久的地⽅,请原谅我描述的如此⼝语化,希望能帮助⼤家理解,如果有理解的不对的地⽅,欢迎指正生完孩子多久来月经算正常ImageNet的⼀个更深层次的残差函数F。左图:⼀个积⽊块(56×56个特征图),如图3所⽰,⽤于ResNet-34。右图:ResNet-50/101/
    时间:2023-07-16  热度:14℃
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    机器学习降维算法六——ISOMAP(等距特征映射)not yet流形学习:传统的机器学习⽅法中,数据点和数据点之间的距离和映射函数都是定义在欧式空间中的,然⽽在实际情况中,这些数据点可能不是分布在欧式空间中的,因此传统欧式空间的度量难以⽤于真实世界的⾮线性数据,从⽽需要对数据的分布引⼊新的假设。流形学习假设所处理的数据点分布在嵌⼊于外维欧式空间的⼀个潜在的流形体上,或者说这些数据点可以构成这样⼀个
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    SPSS——线性回归SPSS-线性回归笔记总结。本⽂只有SPSS结果分析,推导等有空再搞参考⽂献:线性回归的假设前提不用谢用英语怎么说线性回归分析,需要先满⾜以下8项假设:假设1:因变量是连续变量。假设2:⾃变量不少于2个(连续变量或分类变量都可以,多重线性回才需要满⾜)。假设3:各观测值之间相互独⽴,即残差之间不存在⾃相关。假设4:因变量和⾃变量之间存在线性关系。假设5:残差的⽅差齐。假设6:不
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  • 金融计量学实验课程(GARCH模型分析与应用-日经225指数-070153050-王一飞)
    金融计量学实验课程GARCH模型分析与应用-日经225指数金融学专业070153050王一飞一、选取数据指数,创建Eviews工作文件(Workfile)。本次实验数据选取日经225指数在1988年4月11日至2009年6月5日期间的数据。二、录入数据,并对序列进行初步分析。unprecedented(1)绘制日经225指数每日收盘价数据原序列折线图:(此处途中DATA数据为日经225指数数据)(
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