”EPS三维测图学习“ 的搜索结果

     out_features：指的是输出的二维张量的大小，即输出的二维张量的形状为[batch_size，output_size]，也代表该全连接层的神经元个数。如果⼀个编码器太强⼤，就会导致过拟合问题， 这样的⾃动编码器将完美地重构训练...

     回归和分类是机器学习两个主要的类别，通常会在面试的时候，被询问这两者之间的区别。对于我，有时候我也无法说清，虽然我感觉我已经弄懂了，但是这里还是说一说自己的理解。首先，我们学过一本书《随机过程》，这...

     图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性（如果有的话）生成一个向量作为图的表征，基于图表征我们可以做图的预测。基于图同构网络（Graph Isomorphism Network, GIN）的图表征网络是当前最经典的图表征学习网络。...

     三维对象通常表示为点云中的 3D 框。这种表示模仿了基于图像的 2D 边界框检测，但也带来了额外的挑战。3D 世界中的对象不遵循任何特定的方向，基于框的检测器难以枚举所有方向或将轴对齐的边界框拟合到旋转的对象。...

     在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。...

     点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨石头来源丨机器学习算法那些事DBSCAN是基于密度空间的聚类算法，在机器学习和数据挖掘领域有广泛的应用，其聚类原理通俗点讲是每个簇类的密度高于该簇类...

     池化层以降低特征图的参数量来降低信息冗余，提升计算速度，增加感受野，以提升模型的尺度不变性，旋转不变性，是一种降采样操作。使得模型更关注全局特征而非局部出现的位置，这种降维的过程中可以保留一些重要的...

     在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些...

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