F.nll_loss

时间: 2023-08-31 08:07:22 浏览: 229
PDF

Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

F.nll_loss是PyTorch中的一个函数，用于计算负对数似然损失函数（negative log likelihood loss）。这个函数在多分类任务中经常被用来计算模型输出与目标结果之间的差距。在给定模型的输出和目标结果的情况下，F.nll_loss会计算出模型的输出经过log_softmax层后的log概率与目标结果之间的差距，并返回这个差距作为损失值。\[2\]与交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）相比，它们实际上是一样的，只是接收的输入形式稍有不同。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Pytorch中损失函数 NLLLOSS 和 CROSSENTROPYLOSS 的区别](https://blog.csdn.net/cnhwl/article/details/125518586)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【pytorch笔记】损失函数nll_loss](https://blog.csdn.net/GentleCP/article/details/106602179)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
阅读全文

相关推荐

pdf

解决keras GAN训练是loss不发生变化,accuracy一直为0.5的问题

### 解决Keras GAN训练中Loss不发生变化及Accuracy始终为0.5的问题 #### 一、背景介绍 在深度学习领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种强大的模型，能够生成高质量的图像、音频和...
pdf

pytorch实现focal loss的两种方式小结

核心函数F.nll_loss是负对数似然损失函数，通常用于多类分类任务中的损失计算。在Focal Loss的实现中，首先计算了输入张量经过softmax层的输出，然后与目标标签进行交叉熵计算，最后通过自定义函数来调整损失的...

F.nll_loss与nn.NLLLoss的区别

F.nll_loss 和 nn.NLLLoss 都是 PyTorch 中用于计算负对数似然损失的函数，它们的主要区别在于： 1. **模块类型**：F.nll_loss 是 torch.nn.functional（函数式API）的一部分，而 nn.NLLLoss 是一个独立的类...

f.nll_loss(output, target)

f.nll_loss(output, target)是一个PyTorch中的函数，用于计算负对数似然损失（Negative Log Likelihood Loss）。它的输入包括模型的输出output和目标标签target，输出为一个标量值，表示模型的预测与真实标签之间的...

loss = F.nll_loss(out, direction)是什么意思

这行代码是PyTorch中的一个损失函数，nll_loss表示负对数似然损失（negative log likelihood loss），通常用于多分类问题中。 其中，out是模型的输出，是一个tensor，表示每个类别的预测得分；direction是真实标签...

test_loss += F.nll_loss(output, target, size_average=False).item()

F.nll_loss是PyTorch中的一个函数，用于计算负对数似然损失函数。size_average=False表示损失函数值不需要进行平均，item()方法用于获取张量tensor中的单个元素值。最终，test_loss是一个标量值，表示模型在测试集上...

F.nll_loss只能接受二维数据吗？

print(f"Timestep {i+1} Loss: {timestep_loss.item()}") 在上述代码中，我们通过将输出转置，使得维度 (batch_size, num_classes, sequence_length) 变为 (batch_size, sequence_length, num_classes)，...

def forward(self, pred, target, trans_feat): total_loss = F.nll_loss(pred, target)

这段代码是一个 PyTorch 模型的前向传递函数，其中 pred 是模型的输出，...函数使用 PyTorch 的 F.nll_loss 函数计算交叉熵损失，其中 pred 是模型的输出概率，target 是真实标签的索引。该函数返回总损失 total_loss。

当两个三维数组想用F.nll_loss计算损失该如何设置

print(loss.item()) 在上述代码中，我们首先使用 view 函数将三维数组 output1 和 output2 转换为二维形状 (batch_size * sequence_length, num_classes)。然后，我们使用 view 函数将目标值 target...

import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision.datasets import MNIST from torchvision.transforms import ToTensor # 构建模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5) self.conv2 = nn.Conv2d(10, 20, kernel_size=5) self.fc1 = nn.Linear(320, 50) self.fc2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv1(x), 2)) x = F.relu(F.max_pool2d(self.conv2(x), 2)) x = x.view(-1, 320) x = F.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return F.log_softmax(x, dim=1) # 加载数据 train_dataset = MNIST(root='./data', train=True, transform=ToTensor(), download=True) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) # 初始化模型和优化器 model = Net() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5) # 训练模型 for epoch in range(10): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item())) # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

这是一个使用 PyTorch 框架训练一个简单的卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network, CNN）来对 MNIST 手写数字数据集进行分类的代码。 ... 然后，使用 PyTorch 提供的 DataLoader 工具将 MNIST 数据集加载...

class MSMDAERNet(nn.Module): def init(self, pretrained=False, number_of_source=15, number_of_category=4): super(MSMDAERNet, self).init() self.sharedNet = pretrained_CFE(pretrained=pretrained) # for i in range(1, number_of_source): # exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') # exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') for i in range(number_of_source): exec('self.DSFE' + str(i) + '=DSFE()') exec('self.cls_fc_DSC' + str(i) + '=nn.Linear(32,' + str(number_of_category) + ')') def forward(self, data_src, number_of_source, data_tgt=0, label_src=0, mark=0): ''' description: take one source data and the target data in every forward operation. the mmd loss is calculated between the source data and the target data (both after the DSFE) the discrepency loss is calculated between all the classifiers' results (test on the target data) the cls loss is calculated between the ground truth label and the prediction of the mark-th classifier 之所以target data每一条线都要过一遍是因为要计算discrepency loss, mmd和cls都只要mark-th那条线就行 param {type}: mark: int, the order of the current source data_src: take one source data each time number_of_source: int label_Src: corresponding label data_tgt: target data return {type} ''' mmd_loss = 0 disc_loss = 0 data_tgt_DSFE = [] if self.training == True: # common feature extractor data_src_CFE = self.sharedNet(data_src) data_tgt_CFE = self.sharedNet(data_tgt) # Each domian specific feature extractor # to extract the domain specific feature of target data for i in range(number_of_source): DSFE_name = 'self.DSFE' + str(i) data_tgt_DSFE_i = eval(DSFE_name)(data_tgt_CFE) data_tgt_DSFE.append(data_tgt_DSFE_i) # Use the specific feature extractor # to extract the source data, and calculate the mmd loss DSFE_name = 'self.DSFE' + str(mark) data_src_DSFE = eval(DSFE_name)(data_src_CFE) # mmd_loss += utils.mmd(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) mmd_loss += utils.mmd_linear(data_src_DSFE, data_tgt_DSFE[mark]) # discrepency loss for i in range(len(data_tgt_DSFE)): if i != mark: disc_loss += torch.mean(torch.abs( F.softmax(data_tgt_DSFE[mark], dim=1) - F.softmax(data_tgt_DSFE[i], dim=1) )) # domain specific classifier and cls_loss DSC_name = 'self.cls_fc_DSC' + str(mark) pred_src = eval(DSC_name)(data_src_DSFE) cls_loss = F.nll_loss(F.log_softmax( pred_src, dim=1), label_src.squeeze()) return cls_loss, mmd_loss, disc_loss中data_tgt_DSFE的长度

data_tgt_DSFE 的长度是 number_of_source，也就是目标数据经过每个领域特定特征提取器后得到的特征向量的个数。在 forward 函数中，for 循环会遍历所有的领域特定特征提取器，将目标数据经过每个领域特定特征提取器...

class SoftmaxFocalLoss(nn.Module): def __init__(self, gamma, ignore_lb=255, *args, **kwargs): super(FocalLoss, self).__init__() self.gamma = gamma self.nll = nn.NLLLoss(ignore_index=ignore_lb) def forward(self, logits, labels): scores = F.softmax(logits, dim=1) factor = torch.pow(1.-scores, self.gamma) log_score = F.log_softmax(logits, dim=1) log_score = factor * log_score loss = self.nll(log_score, labels) return loss

这是一个名为SoftmaxFocalLoss的...最后，使用NLLLoss函数计算log_score和labels之间的负对数似然损失loss，并返回该损失值。 这个损失函数的目的是在多分类问题中减小易分类样本的权重，以便更加关注困难样本的训练。

Traceback (most recent call last): File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 275, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/train+.py", line 48, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 56, in forward focal_loss = self.focal_loss(x, target) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/bder73002/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 21, in forward return focal_loss(F.cross_entropy(input, target, reduction='none', weight=self.weight), self.gamma) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2693, in cross_entropy return nll_loss(log_softmax(input, 1), target, weight, None, ignore_index, None, reduction) File "/home/bder73002/anaconda3/envs/python3.9.2/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2388, in nll_loss ret = torch._C._nn.nll_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: Expected object of scalar type Long but got scalar type Float for argument #2 'target' in call to _thnn_nll_loss_forward

这个错误的原因是你的标签数据类型不一致。cross_entropy函数要求输入的target必须是Long类型的张量，但是你传入的target是Float类型的标量。你需要将标签转换为Long类型的张量。可以使用以下代码将标签转换为Long...

def train(model, device, train_loader, optimizer, epoch): model.train() for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device), target.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = nn.functional.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % 100 == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset), 100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

需要注意的是，损失函数使用的是负对数似然损失函数（Negative Log-Likelihood Loss），即nn.functional.nll_loss。这个损失函数通常用于多分类问题，需要将模型的输出先通过softmax函数转换为概率分布，然后计算...

def cross_entropy_logits(linear_output, label, weights=None): class_output = F.log_softmax(linear_output, dim=1) n = F.softmax(linear_output, dim=1)[:, 1] max_class = class_output.max(1) y_hat = max_class[1] # get the index of the max log-probability if weights is None: loss = nn.NLLLoss()(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) else: losses = nn.NLLLoss(reduction="none")(class_output, label.type_as(y_hat).view(label.size(0))) loss = torch.sum(weights * losses) / torch.sum(weights) return n, loss详细解释

这是一个计算交叉熵损失函数的函数，输入参数包括线性输出、标签和权重。函数中使用了PyTorch的log_softmax和softmax函数，计算出类别输出和每个样本属于第二类的概率。然后找到类别输出中概率最大的类别，作为预测...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

这个警告和错误提示给出了一些有用的信息。 警告提示你正在将复数值转换为实数值，...loss = torch.nn.functional.nll_loss(x, ...) 如果你仍然遇到问题，请提供更多的上下文和代码，以便更好地帮助你解决问题。
zip

【java毕业设计】应急救援物资管理系统源码（springboot+vue+mysql+说明文档）.zip

项目经过测试均可完美运行！ 环境说明： 开发语言：java jdk：jdk1.8 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 管理工具：maven 开发工具：idea/eclipse
pptx

基于java的音乐网站答辩PPT.pptx

基于java的音乐网站答辩PPT.pptx

最新推荐

recommend-type

pytorch使用horovod多gpu训练的实现

loss = F.nll_loss(output, target) loss.backward() optimizer.step() if batch_idx % args.log_interval == 0: print('Train Epoch: {} [{}/{}]\tLoss: {}'.format( epoch, batch_idx * len(data), len...
recommend-type

【java毕业设计】应急救援物资管理系统源码（springboot+vue+mysql+说明文档）.zip

项目经过测试均可完美运行！ 环境说明： 开发语言：java jdk：jdk1.8 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 管理工具：maven 开发工具：idea/eclipse
recommend-type

探索数据转换实验平台在设备装置中的应用

资源摘要信息:"一种数据转换实验平台" 数据转换实验平台是一种专门用于实验和研究数据转换技术的设备装置，它能够帮助研究者或技术人员在模拟或实际的工作环境中测试和优化数据转换过程。数据转换是指将数据从一种格式、类型或系统转换为另一种，这个过程在信息科技领域中极其重要，尤其是在涉及不同系统集成、数据迁移、数据备份与恢复、以及数据分析等场景中。 在深入探讨一种数据转换实验平台之前，有必要先了解数据转换的基本概念。数据转换通常包括以下几个方面： 1. 数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种，比如将文档从PDF格式转换为Word格式，或者将音频文件从MP3格式转换为WAV格式。 2. 数据类型转换：涉及数据类型的改变，例如将字符串转换为整数，或者将日期时间格式从一种标准转换为另一种。 3. 系统间数据转换：在不同的计算机系统或软件平台之间进行数据交换时，往往需要将数据从一个系统的数据结构转换为另一个系统的数据结构。 4. 数据编码转换：涉及到数据的字符编码或编码格式的变化，例如从UTF-8编码转换为GBK编码。 针对这些不同的转换需求，一种数据转换实验平台应具备以下特点和功能： 1. 支持多种数据格式：实验平台应支持广泛的数据格式，包括但不限于文本、图像、音频、视频、数据库文件等。 2. 可配置的转换规则：用户可以根据需要定义和修改数据转换的规则，包括正则表达式、映射表、函数脚本等。 3. 高度兼容性：平台需要兼容不同的操作系统和硬件平台，确保数据转换的可行性。 4. 实时监控与日志记录：实验平台应提供实时数据转换监控界面，并记录转换过程中的关键信息，便于调试和分析。 5. 测试与验证机制：提供数据校验工具，确保转换后的数据完整性和准确性。 6. 用户友好界面：为了方便非专业人员使用，平台应提供简洁直观的操作界面，降低使用门槛。 7. 强大的扩展性：平台设计时应考虑到未来可能的技术更新或格式标准变更，需要具备良好的可扩展性。 具体到所给文件中的"一种数据转换实验平台.pdf"，它应该是一份详细描述该实验平台的设计理念、架构、实现方法、功能特性以及使用案例等内容的文档。文档中可能会包含以下几个方面的详细信息： - 实验平台的设计背景与目的：解释为什么需要这样一个数据转换实验平台，以及它预期解决的问题。 - 系统架构和技术选型：介绍实验平台的系统架构设计，包括软件架构、硬件配置以及所用技术栈。 - 核心功能与工作流程：详细说明平台的核心功能模块，以及数据转换的工作流程。 - 使用案例与操作手册：提供实际使用场景下的案例分析，以及用户如何操作该平台的步骤说明。 - 测试结果与效能分析：展示平台在实际运行中的测试结果，包括性能测试、稳定性测试等，并进行效能分析。 - 问题解决方案与未来展望：讨论在开发和使用过程中遇到的问题及其解决方案，以及对未来技术发展趋势的展望。 通过这份文档，开发者、测试工程师以及研究人员可以获得对数据转换实验平台的深入理解和实用指导，这对于产品的设计、开发和应用都具有重要价值。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南

![ggflags包的国际化问题：多语言标签处理与显示的权威指南](https://www.verbolabs.com/wp-content/uploads/2022/11/Benefits-of-Software-Localization-1024x576.png) # 1. ggflags包介绍及国际化问题概述 在当今多元化的互联网世界中，提供一个多语言的应用界面已经成为了国际化软件开发的基础。ggflags包作为Go语言中处理多语言标签的热门工具，不仅简化了国际化流程，还提高了软件的可扩展性和维护性。本章将介绍ggflags包的基础知识，并概述国际化问题的背景与重要性。 ## 1.1
recommend-type

如何使用MATLAB实现电力系统潮流计算中的节点导纳矩阵构建和阻抗矩阵转换，并解释这两种矩阵在潮流计算中的作用和差异？

在电力系统的潮流计算中，MATLAB提供了一个强大的平台来构建节点导纳矩阵和进行阻抗矩阵转换，这对于确保计算的准确性和效率至关重要。首先，节点导纳矩阵是电力系统潮流计算的基础，它表示系统中所有节点之间的电气关系。在MATLAB中，可以通过定义各支路的导纳值并将它们组合成矩阵来构建节点导纳矩阵。具体操作包括建立各节点的自导纳和互导纳，以及考虑变压器分接头和线路的参数等因素。 参考资源链接：[电力系统潮流计算：MATLAB程序设计解析](https://wenku.csdn.net/doc/89x0jbvyav?spm=1055.2569.3001.10343) 接下来，阻抗矩阵转换是
recommend-type

使用git-log-to-tikz.py将Git日志转换为TIKZ图形

资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。 此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。 在使用该脚本时，用户可以通过命令行参数指定要分析的 Git 分支。脚本会从当前 Git 存储库中提取所指定分支的提交历史，并将其转换为一个TIkZ图形。默认情况下，脚本会将每个提交作为 TIkZ 的一个节点绘制，同时显示提交间的父子关系，形成一个树状结构。 描述中提到的命令行示例： ```bash git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex ``` 这个命令会将 master 分支和 feature-branch 分支的提交日志状态输出到名为 'repository-snapshot.tex' 的文件中。输出的 TeX 代码使用TIkZ包定义了一个 tikzpicture 环境，该环境可以被 LaTeX 编译器处理，并在最终生成的文档中渲染出相应的图形。在这个例子中，master 分支被用作主分支，所有回溯到版本库根的提交都会包含在生成的图形中，而并行分支上的提交则会根据它们的时间顺序交错显示。 脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。 此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。 此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。 在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。 最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍

![ggflags包的定制化主题与调色板：个性化数据可视化打造秘籍](https://img02.mockplus.com/image/2023-08-10/5cf57860-3726-11ee-9d30-af45d079f268.png) # 1. ggflags包概览与数据可视化基础 ## 1.1 ggflags包简介 ggflags是R语言中一个用于创建带有国旗标记的地理数据可视化的包，它是ggplot2包的扩展。ggflags允许用户以类似于ggplot2的方式创建复杂的图形，并将地理标志与传统的折线图、条形图等结合起来，极大地增强了数据可视化的表达能力。 ## 1.2 数据可视
recommend-type

如何使用Matlab进行风电场风速模拟，并结合Weibull分布和智能优化算法预测风速？

针对风电场风速模拟及其预测，特别是结合Weibull分布和智能优化算法，Matlab提供了一套完整的解决方案。在《Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析》这一资源中，你将学习如何应用Matlab进行风速数据的分析和模拟，以及预测未来的风速变化。 参考资源链接：[Matlab仿真风电场风速模拟与Weibull分布分析](https://wenku.csdn.net/doc/63hzn8vc2t?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，Weibull分布的拟合是风电场风速预测的基础。Matlab中的统计工具箱提供了用于估计Weibull分布参数的函数，你可以使