^mmmm2021年第05期(总第221期）基于ResNet算法的垃圾图像识别分类研宄李妍(广东白云学院，广东广州510000)摘要：伴随着社会发展和生活质量稳步提高，垃圾如何处理问题显得尤为重要。该研究采用深度神经网络算法对实际生 活场景中的40种垃圾图片进行识别分类，通过优化ResNet算法提升识别精度，识别率为99.4%。为合理解决垃圾分类 的难题，有效提升资源利用率，减少环境污染提供一定的...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 110619363 A(43)申请公布日 2019.12.27(21)申请号 CN201910877234.7(22)申请日 2019.09.17(71)申请人 陕西优百信息技术有限公司    地址 710000 陕西省西安市高新区科技五路北侧橡树星座1幢2单元22901室(72)发明人 隋怡...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 107577460 A(43)申请公布日 2018.01.12(21)申请号 CN201710757615.2(22)申请日 2017.08.29正则匹配快代理(71)申请人 苏州优圣美智能系统有限公司    地址 215000 江苏省苏州市高新区科技城科创路18号综合楼2号楼6层(72)发明人...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 110134719 A(43)申请公布日 2019.08.16(21)申请号 CN201910412420.3(22)申请日 2019.05.17(71)申请人 贵州大学    地址 550025 贵州省贵阳市花溪区贵州大学花溪北校区科技处(72)发明人 彭长根 何文竹 王毛妮 丁兴 樊玫玫 丁...

⾃然语⾔处理之⽂本情感分类⼀、概述  ⽂本情感分析(Sentiment Analysis)是指利⽤⾃然语⾔处理和⽂本挖掘技术，对带有情感⾊彩的主观性⽂本进⾏分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句⼦级，词或短语级；按其处理⽂本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析；按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等⼦问题。⽂本情感分析...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书正则匹配法律条文(10)申请公布号 CN 108563722 A(43)申请公布日 2018.09.21(21)申请号 CN201810290042.1(22)申请日 2018.04.03(71)申请人 有米科技股份有限公司    地址 511400 广东省广州市番禺区小谷围街外环东路232号13栋B232(72)发明人...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114266048 A(43)申请公布日 2022.04.01(21)申请号 CN202111546260.5(22)申请日 2021.12.14(71)申请人 宁波柠清信息科技有限公司    地址 315199 浙江省宁波市鄞州区首南街道学士路642弄2号卓悦大厦401室(72)发明人 胥小艳...

正则化随机森林基于随机森林的图像分类算法研究一、引言在人工智能发展的今天，图像分类算法已经成为了计算机视觉领域一个前沿的研究方向。图像分类技术是指将特定的图像分别归类到特定的类别中，而随机森林作为一种经典的机器学习算法，被广泛应用于图像分类问题中。二、随机森林的基本思想随机森林(Random Forest)是一种集成学习算法，它是由多棵决策树构成的集成模型。随机森林的基本思想是通过构建多棵决策树来...

人工智能中的智能识别与分类技术    人工智能近年来得到了广泛应用和发展，其中智能识别与分类技术作为其中的重要组成部分，在各个领域都有着重要作用。智能识别与分类技术能够帮助人们更加高效地处理和分析大量数据，为决策提供支持以及解决问题提供解决方案。本文将重点讨论的应用和发展，解析其中的关键技术和挑战，并探讨未来的发展方向。    一、智能识别与分类技术的基本概...

Python中的随机森林算法详解随机森林是集成学习中常用的一种算法，它是一种基于决策树（Decision Tree）的集成学习方法。随机森林利用多个决策树来进行分类或回归，并且通过随机特征选择和有放回的随机抽样来提高模型的准确性和泛化能力。一、随机森林的特点1.1集成学习（Ensemble Learning）随机森林是一种集成学习方法，它是基于“集思广益”的思想，利用多个分类或回归器的结果，通过一...

机器学习中的支持向量机与随机森林机器学习是一门研究如何让机器能够通过数据学习并进行预测和决策的学科。在机器学习算法中，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和随机森林（Random Forest）都是常见的分类方法。支持向量机是一种二分类模型，它的目标是寻一个超平面，将两类样本分开，并使得两侧距离最大化。在支持向量机中，一个样本点被表示为一个特征向量，在特征空间中...

随机森林算法应用场景随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树模型并结合它们的预测结果来进行分类或回归。随机森林算法具有很多优点，如具有较高的准确率、能够处理大规模数据集、能够处理高维数据、对缺失值和异常值具有较好的鲁棒性等。因此，随机森林算法在许多领域都有广泛的应用。以下是随机森林算法的一些应用场景及相关参考内容：1. 金融领域在金融领域，随机森林算法可以应用于风险评估、信用评分、欺诈检测等...

随机森林算法及其在生物信息学中的应用正则化随机森林生物信息学是一门快速发展的学科，它涉及到生命科学、计算机科学、数学等多个领域，利用计算机技术和统计学方法对生命科学研究中的数据进行分析和解释，以提高生命科学研究的效率和精度。在生物信息学中，分类和预测问题是非常常见的，而随机森林算法正是解决这些问题的有效工具之一。一、随机森林算法简介随机森林是一种集成学习方法，它由多个决策树组成。首先，通过自助采样...

正则化随机森林二分类问题常用的模型二分类问题是监督学习中的一种常见问题，其中目标是根据输入数据将其分为两个类别。以下是一些常用的二分类模型：1. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种经典的分类模型，它通过拟合一个逻辑函数来预测一个样本属于某个类别。逻辑回归适用于线性可分的数据，对于非线性问题可以通过特征工程或使用核函数进行扩展。2. 支持向量机（Support Vec...

二分类交叉熵损失函数binary    二分类交叉熵损失函数binary是一种为了解决分类问题而开发出来的损失函数，它是一种最常用的损失函数，我们可以使用它来帮助分类器从训练数据中学习模型，从而得出最合适的结果。    二分类交叉熵损失函数binary的基本原理其实是一个结果分布问题，它将一个样本结果分布转化为一个更加有效的分布，这样，算法就可以从结果分布中...

tinybert 训练中文文本分类模型 概述说明1. 引言1.1 概述在自然语言处理领域，文本分类是一个重要且常见的任务。通过将文本划分到不同的预定义类别中，文本分类可以帮助我们理解和组织大量的文本数据。随着深度学习的发展，基于神经网络的方法在文本分类任务中取得了很大的成功。1.2 文章结构本篇文章旨在介绍TinyBERT模型在中文文本分类中的应用和训练过程。接下来将按照以下结构进行论述：- 第一...

鸢尾花分类实验报告引言鸢尾花是一种常见的植物，由于其花朵形态的多样性，成为了许多植物分类学研究的对象。本实验旨在通过机器学习算法对鸢尾花的特征进行分类，以提高对鸢尾花分类的准确性和效率。正则化降低准确率实验设计与方法本实验使用了鸢尾花数据集，该数据集包含150个样本，每个样本具有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。同时，每个样本还有一个类别标签，分别对应三个鸢尾花的品种：山鸢尾（se...

提高SVM算法的分类准确率的方法与思路如今，SVM（支持向量机）算法已经成为了许多机器学习任务中的重要算法之一。在分类问题中，SVM算法具有较好的准确率和泛化能力，但是，在实际应用中，我们也会遇到一些个例点（outlier），这些点具有很大的噪声和干扰，其被错误地分到了某一分类，从而导致分类准确率下降。因此，如何处理个例点对于提升SVM算法的分类准确率至关重要。1. 对数据进行预处理在SVM算法中...

处理多标签分类的机器学习技巧多标签分类是指训练一个模型来预测多个相关标签的任务。在许多现实世界的问题中，我们需要预测多个标签，如图像分类中的多个对象，文本分类中的多个主题或标签，以及推荐系统中的多个兴趣或标签等。在处理这些问题时，我们需要一些机器学习的技巧来增强模型的准确性和泛化能力。首先，为了处理多标签分类问题，我们需要选择适当的模型。在这里，最常用的模型是多标签分类器，如决策树、随机森林、支持...

六款必学函数模型在编程中，函数是非常重要的工具，能够大大提高开发效率。下面我们介绍六大常用的函数模型，对于初学者来说尤其重要。 1. 线性函数模型 Linear Regression线性函数模型是研究最广泛的一种函数模型，它能够用于处理各种问题，例如市场预测、股票趋势预测等，其数学公式为y=wx+b。其中w为权重，b为偏移量，它们是通过最小二乘法来求取。2. 逻辑函数模型 Logistic Reg...

专利名称：基于空间正则化流形学习算法的高光谱遥感图像分类方法专利类型：发明专利发明人：马丽，张晓锋，周，喻鑫正则化粒子滤波申请号：CN201510515751.1申请日：20150821公开号：CN105069482A公开日：20151118专利内容由知识产权出版社提供摘要：本发明提供了一种基于空间正则化流形学习算法的高光谱遥感图像降维和分类方法，包括以下步骤：将高光谱遥感图像划分为多个子块；...

svm损失函数支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常见的机器学习算法，它在分类和回归问题中都有广泛的应用。在SVM中，我们通过最小化一个损失函数来到一个最优的超平面将不同类别的数据分开。SVM的损失函数有多种形式，其中最常见的是Hinge Loss。Hinge Loss是一种基于边界距离的损失函数，在SVM中被用来衡量样本点是否被正确分类。具体来说，对于一个给...

svm损失函数 合页损失正则化损失函数SVM（Support Vector Machine）是一种常用的机器学习算法，其通过寻一个最优的超平面来对数据进行分类。在SVM中，损失函数是非常重要的一部分，其中合页损失函数（Hinge Loss）是SVM中常用的一种损失函数。合页损失函数可以用来衡量分类模型的性能，特别适用于二分类问题。它的定义为：对于一个样本，如果它被正确分类，并且距离超平面的距离小...

resnet损失函数ResNet（残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN），由Kaiming He等人在2015年提出。ResNet通过引入残差模块（Residual Module）解决了深度神经网络中的梯度消失问题，从而可以训练更深的网络结构。ResNet在多个计算机视觉任务中取得了显著的成果，如图像分类、物体检测和语义分割等。ResNet的损失函数通常使用交叉熵损失（Cross-Entrop...

三元组损失函数三元组损失函数是一种让网络实现多类别分类的监督学习损失函数，它被应用在由多类别的图像，文本，视频的分类任务中，它要求模型要到实例之间的正确关系。其中包含一对正实例（正样本）和一个负实例（负样本）。它的基本思想是让模型的输出更容易分离，从而提高模型的泛化能力。正则化损失函数三元组损失函数的具体公式如下：L_{triplet}(A,P,N)=max[d(A,P)-d(A,N)+m, 0...

分类损失函数和回归损失函数    首先，让我们来看看分类损失函数。分类问题的目标是将输入数据分为不同的类别或标签。常见的分类损失函数包括交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）、Hinge损失函数和误分类损失函数。交叉熵损失函数在多分类问题中被广泛使用，它衡量了模型输出的概率分布与真实标签之间的差异，通过最小化交叉熵损失函数来优化模型参数。Hinge损失函数通常用...

nll_loss公式NLL损失（Negative Log Likelihood Loss） 是一种常用的损失函数，用于衡量模型在多分类任务中的性能。它基于对数似然的原理，帮助模型优化参数以最小化错误分类的概率。NLL损失的公式如下：正则化损失函数NLL_loss = -∑log(P(y_true))下面我们来分析一下NLL损失的含义以及其推导过程。然后，我们使用对数函数来缩小概率值的区间，从而将概...

rlhf rm损失函数【原创版】1.引言  2.rlhf rm 损失函数的定义和原理  正则化损失函数3.rlhf rm 损失函数的应用  4.rlhf rm 损失函数的优缺点  5.结论正文一、引言在深度学习和自然语言处理领域，损失函数是一个重要的概念。损失函数用于衡量模型预测结果与实际结果之间的差异，模型训练过程中通过最小化损失函数来不断优化模型参数。本...

nlloss和crossentropyloss用法在深度学习中，损失函数（loss function）是用于评估模型预测结果与实际结果之间差异的重要工具。在许多场景中，特别是自然语言处理（NLP）领域，常用的损失函数包括负对数损失（nlloss）和交叉熵损失（cross entropy loss）。本篇文章将详细介绍这两种损失函数的用法。一、负对数损失（nlloss）负对数损失（nlloss）通常...

pytorch中的损失函数总结——分类和分割相关一、分类相关损失函数正则化损失函数1. 交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）：2. 二分类损失函数（Binary Cross Entropy Loss）：3. 二分类Hinge损失函数（Hinge Loss）：二、分割相关损失函数1. 二分类交叉熵损失函数（Binary Cross Entropy Loss）：2. 多类别交叉熵损失...