首页nn.BatchNorm1d(120)

nn.BatchNorm1d(120)

时间: 2024-04-05 07:23:33 浏览: 31

建立运动学方程-对tensorflow中tf.nn.conv1d和layers.conv1d的区别详解

2.2 建立运动学方程 PUMA560 机器人具有六个自由度，而且六个关节均为旋转关节，前三个关节主要影响末端执行器的位置，后三个关节决定末端执行器的姿态，将机器人位置结构和姿态结构末端执行器的位置矢量和姿态转换矩阵幵通过齐次变换得到：两杆间的位姿矩阵其中： -1 -1 -1 -1 =sin , = cos , =sin ,c = cos i i i i i i i i s c s        末端执行器位姿矩阵即 PUMA560 机器人的运动学方程： 3. 位姿的正﹑逆解 3.1 正解已知各关节的变量 i  ，求末端执行器的位姿矩阵即正解。把 i  带入（2.1）求得各两连杆间的位姿矩阵 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 , , , , ,T T T T T T ，再由（2.2）即可求得末端执行器的位姿矩阵：  3.1 -1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ( , ) ( ,0,0) ( , ) (0,0, ) 0 0 0 0 1 i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i T Rot x Trans a Rot z Trans d c s a s c c c s s d s s c s c c d                                           0 0 1 2 -1 1 1 2 2 3 3 ( ) ( ) ( ) ( ) i i i i T T T T T    0 0 1 2 3 4 5 6 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )T T T T T T T       2.2  2.1

BatchNorm1d是什么？ BatchNorm1d是一个用于深度学习神经网络中的层，主要用于对输入数据进行标准化处理，以提高训练速度和模型效果。BatchNorm1d可以使输入数据在特性维度上的均值为0，方差为1，从而防止梯度消失和梯度爆炸现象的发生，提高模型训练的稳定性和收敛速度。这种方法还可以提高模型的泛化能力，降低过拟合的风险。

阅读全文

最新推荐

nn.BatchNorm1d(120)

相关推荐

PyTorch深度学习：探索nn.RNN与nn.RNNCell

TensorFlow动态循环神经网络(tf.nn.dynamic_rnn)返回值解析

nn.BatchNorm1d

torch.nn.BatchNorm1d

torch.nn.batchnorm1d

nn.BatchNorm1d参数

self.bn1 = nn.BatchNorm1d(128) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(128) self.bn3 = nn.BatchNorm1d(256) self.bn4 = nn.BatchNorm1d(512)是什么意思

nn.BatchNorm1d怎么使用

nn.BatchNorm1d()

nn.functional.normalize和nn.BatchNorm1d有什么区别

nn.batchnorm1d()函数

nn.BatchNorm1d(256)

nn.Linear(3, 16), nn.BatchNorm1d(16), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(16, 32), nn.BatchNorm1d(32), nn.ReLU(inplace=True), ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(32, 16), nn.BatchNorm1d(16), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(16, 3),

nn.BatchNorm1d是做什么的

nn.BatchNorm1d(32),

"数据库系统概论复习资料nn.doc

自定义Pytorch全连接层：nn.Module实践

基于java的化妆品配方及工艺管理系统的开题报告.docx

最新推荐

Angular实现MarcHayek简历展示应用教程

管理建模和仿真的文件

深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）

Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点

Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Java内存管理终极指南】：一次性解决内存溢出、泄漏和性能瓶颈

c 语言return用法

量子管道网络优化与Python实现

关系数据表示学习