- 2025-01-071.0 电气件---霍尔传感器
1、简介霍尔(效应)传感器是一种基于霍尔效应的磁场传感器,将磁场的变化转变为输出电压的变化,通过这一功能,可以直接测量磁场的变化,还能够测量产生磁场和影响磁场的物理量。2、霍尔效应霍尔效应是一种电磁效应,是指当固体导体放置在一个磁场内,且有垂直于磁场的电流通过,则内部的电荷载
- 2025-01-06神经网络的德尔塔(Delta)到底是什么
(本文假设读者已经了解梯度下降法及的推导过程,仅对的作用和意义进一步讨论)神经网络使用误差反向传播法更新权重和偏置参数的过程中,引入了一个重要的参数,这个到底是什么?是通过梯度下降法更新权重和偏置的过程中引入的,目的是计算权重或偏置的对损失函数的偏微分,来更新或。在这个
- 2025-01-05梯度下降法的梯度是什么?
梯度下降法,是神经网络的损失函数更新权重和偏置的方法,具体是用权重或偏置减去损失函数对权重或偏置的微分:这里,和是需要更新的权重和偏置,是学习率,决定步长,和是损失函数对参数的梯度。那么问题来了,梯度到底是什么意思?为什么要使用这种梯度方法?一、梯度的意义损失函数是权重
- 2024-12-20用C#实现感知器算法——从零开始打造一个简单的机器学习模型!
感知器(Perceptron)是一个经典的机器学习算法,常用于二分类问题。它是神经网络的基础,最早由FrankRosenblatt在1958年提出。今天,我们将用C#实现一个简单的感知器算法,让你理解感知器的工作原理,并能够亲自编码一个可用的模型。一、感知器算法概述感知器是一种线性分类器,其核心思想是
- 2024-12-18半导体-OS测试原理概述
01】开路/短路测试(也称为连续性测试或接触测试)验证在设备测试期间,是否已与DUT上的所有信号引脚建立了电气接触,并确保没有信号引脚与其他信号引脚或电源/地线短路。设备的成本与测试每个设备所需的时间直接相关。减少每个设备的平均测试时间的最佳方法之一是尽快排除有缺陷的
- 2024-12-06swin-transform网络结构一文详解
简介: SwinTransformer是一种专为计算机视觉任务设计的分层Transformer架构,其主要创新在于采用了滑动窗口机制和层级化结构。这种设计使得模型在处理图像时能够高效地提取多尺度特征,同时保持较低的计算复杂度。以下是SwinTransformer网络结构的详细介绍。滑动窗口机制
- 2024-12-04模电20种经典电路——5、共射极放大电路;6、分压偏置式共射极放大电路
目录一、共射极放大电路1、基本结构与工作原理1.1、基本结构1.2、工作原理2、电路特点2.1、电压放大倍数高2.2、输入阻抗较低2.3、输出阻抗较高2.4、频率响应范围宽2.5、易于实现3、性能指标3.1、电压放大倍数Au3.2、输入电阻ri3.3、输出电阻ro4、应用场合4.1
- 2024-12-13《创新与简约并存,打造非凡体验 —— 设计理念》
在这个瞬息万变的时代,设计不仅仅是美学的外在表现,更是一种生活态度的传达。深知,每个设计细节都承载着用户的期待与信任。本文与之前的文章不一样,并不是对技能的赋能,仅仅是阐述个人的设计理念。主要是个人的一个总结。大家没必要花时间阅读。
- 2024-12-12第二章 2.5 保存和加载文件中Pytorch模型
训练并保存模型参数到文件#https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch#https://github.com/PacktPublishing/Modern-Computer-Vision-with-PyTorch###################ChapterTwo#######################################importtorch
- 2024-12-12有限单元法-王勖成
封面1目录3第0章绪论90.1有限元法的要点和特性90.2有限元法的发展、现状和未来130.3本书概述17第1篇基本部分21第1章有限元法的理论基础——加权余量法和变分原理211.1引言211.2微分方程的等效积分形式和加权余量法221.3变分原理
- 2024-12-02实验五 继承和多态
实验一:代码:publisher.hpp:1#pragmaonce23#include<iostream>4#include<string>56usingstd::cout;7usingstd::endl;8usingstd::string;910classPublisher{11public:12Publisher(conststring&s="");
- 2024-10-23设计资料:4通道1G PCIE3.0X8采集平台
PCIe高速数字化仪平台1GS/s14bit4通道 DC耦合 PCIExpressGen3x8具备直流耦合和双极性宽带信号输入的高速数据采集卡,它具有4通道,14bit,1GS/s采样率特性。板载FPGA具备实时信号处理能力,可实现累加平均、峰值检测、数字滤波、快速傅立叶变换等信号
- 2024-10-15神经网络反向传播交叉熵 计算损失函数对隐藏层偏置b1的梯度
本文是交叉熵损失函数为代表的两层神经网络的反向传播量化求导计算公式中的一个公式,单独拿出来做一下解释说明。公式8-19计算的是损失函数LLL对隐藏层偏置
- 2024-10-09深度学习:循环神经网络RNN
目录一、神经网络的历程1.传统神经网络存在的问题2.提出一种新的神经网络二、RNN基本结构1.RNN基本结构2.RNN的独特结构3.RNN的局限性一、神经网络的历程1.传统神经网络存在的问题无法训练出具有顺序的数据。模型搭建时没有考虑数据上下之间的关系。因为传统神经网
- 2024-09-17孙怡带你深度学习(1)--神经网络
文章目录深度学习神经网络1.感知器2.多层感知器偏置3.神经网络的构造4.模型训练损失函数总结深度学习深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向。从上方的内容包含结果,我们可以知道,在学习深度学习之前,我们还需要
- 2024-09-14神经网络的基本元素
权重(w₁,w₂,w₃,...) :每个输入都乘以相应的权重。这些权重是模型在训练过程中学习到的参数。偏置(b) :这是一个额外的参数,加到加权输入上以调整激活函数。它有助于模型做出更好的预测。求和和激活函数 :输入的加权和加上偏置后,通过一个激活函数(f)。这个函数决定了神
- 2024-09-13深度学习:入门简介
目录一、深度学习与机器学习的关系二、神经网络构造三、推导四、感知器与多层感知器1.感知器2.多层感知器3.偏置五、如何确定输入层和输出层个数一、深度学习与机器学习的关系 深度学习是一种机器学习的子领域,利用多层神经网络来学习数据的复杂特征
- 2024-09-05反向传播数学原理
什么是反向传播(BP),有什么作用?“正向传播求损失,反向回传误差”,在前向传播(FP)后,可获得损失函数,在损失函数基础上,利用复合函数链式求导法则,从后向前,分别对每个权重、偏置进行梯度下降,利用学习率更新权重与偏置,以获得最小损失的参数(权重、偏置)与模型。反向传播数学原理如下图有