数学推导

史密斯圆图

在不涉及复杂的数学推导，仍能把圆图用起来。比如，共轭匹配。RL=1+jX，需要找到-jX来抵消+jX，消掉虚部之后，只留下实部，最终等效为RL‘=1。史密斯圆图是由复数坐标系转化而来的。
队长-Leader·2023-06-13 03:22

深度学习笔记之Seq2seq(三)注意力机制的执行过程

Context}Context向量的缺陷注意力机制的动机Seq2seq\text{Seq2seq}Seq2seq中的Attention\text{Attention}Attention结构注意力模型的数学推导整理引言上一节介绍了
静静的喝酒·2023-06-12 19:30

VAE——变分自编码器的数学推导

问题考虑一个生成模型(Generativemodel)，可以从一个隐变量(latentvariable,z)映射到一张图片(x)，用有向无环图模型(directedacyclicgraphicalmodel/Bayesiannetwork)表示为上图表示，x的分布可以通过首先从p(z)采样得到z后再从p(x|z)采样建模。p(z)是先验概率，意味着只需要选择一个合适的分布就可以了，一般采用单位高斯
ffiirree·2023-06-10 19:42

用Python作一条已知曲线的等距曲线

-知乎等距线_百度百科目录1.等距线2.数学推导3.示例4.代码与结果1.等距线等距线（equidistantline）亦称平行曲线，一种平面曲线，即由一已知曲线所产生的另一曲线。平行曲线如下图。
Forest_Zhan·2023-06-08 15:07

机器学习笔记＜一＞：PCA降维详解

文章目录前言直观理解数学推导代码实现PCA的局限性如何选定kkk值？为什么通过对特征值的选择可以减少噪声？前言本篇文章主要从对PCA的降维的直观理解、数学推导等方面对PCA降维进行讨论。
有点猫匿·2023-06-07 20:50

支持向量机SVM——原理及相关数学推导 系列一

（一）前言支持向量机比较适合于高维数据，可以减缓维数灾难问题；也非常适用于小样本，建模只需要“支持向量”即可。支持向量机的思想非常简单，就是可以找到一个超平面使得不同类别的数据可以尽量分开，并且为了增加测试集分类的鲁棒性（robust），希望这个超平面与各类别距离最近的数据点均越远越好。定义1.1：测试样本(x,y)的类别预测规则，如下：上面的式子可以统一为.（二）线性可分的SVM基本原理因为下面
7NIC7·2023-04-17 16:32

【数学推导找规律】全排列的价值【蓝桥杯13届】

欢迎观看我的博客，如有问题交流，欢迎评论区留言，一定尽快回复！（大家可以去看我的专栏，是所有文章的目录）文章字体风格：红色文字表示：重难点★✔蓝色文字表示：思路以及想法★✔如果大家觉得有帮助的话，感谢大家帮忙点赞！收藏！转发！我的qq号是：1210931886，欢迎大家加群，一起学习，互相交流，共同进步✨全排列的价值原题链接这个题目简单来说，就是求1~n的所有排列组合中，存在多少对一个前面的数小于
编程浩·2023-04-15 22:44

机器学习笔记之前馈神经网络(四)反向传播算法[数学推导过程]

机器学习笔记之前馈神经网络——反向传播算法[数学推导过程]引言回顾：感知机算法非线性问题与多层感知机反向传播算法(BackPropagation,BP\text{BackPropagation,BP}BackPropagation
静静的喝酒·2023-04-15 06:18

扩散模型Diffusion轻松入门

本文是我的学习笔记，只能叫入门文章，因为扩散模型的严谨数学推导公式很多，还没有研究透彻，不敢说一文吃透扩散模型。此文适合对生成模型有一些了解，要整体理解什么是扩散模型、模型原理、应用在什么地方的同学。
拉姆哥的小屋·2023-04-14 10:31

2023.04.09 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.简介4.本文贡献5.传统方法6.IDLSTM-EC7.实验7.1数据集7.2基线7.3评估指标7.4实验结果8.结论9.展望MDS降维算法1.基本思想2.优化目标3.数学推导
无糖绿一点都不好喝·2023-04-10 02:05

分类算法3_SVM数学推导部分

SVM优化部分简述1.问题引入对于如上如图的红、紫色样本点，希望找到一决策边界（表示权重向量，表示样本特征矩阵，b表示偏置）使得两条平行与决策边界的虚线到决策边界的相对距离最大化。两类数据中距离决策边界最近的点，就称为”支持向量“。紫色类的点为xp,红色的点为xr，可以得到：两式相减，得到：上是两边同除以，则可以得到：即:所以最大边界所对应的决策边界就是要最大化d，就是求解的最小值。可以转化为以下
我还是霸霸·2023-04-09 09:18

数学原理—嵌入矩阵

目录1.嵌入矩阵的基本作用2.嵌入矩阵的数学解释3.嵌入矩阵在联合分布适应中的数学推导主要包括以下几个步骤4.在JDA中，怎么得到嵌入矩阵5.联合分布自适应中如何得到嵌入矩阵（另一种解释）1.嵌入矩阵的基本作用在机器学习中
Top Secret·2023-04-09 07:30

机器学习 - SVD分解算法的物理意义

奇异值分解算法是一种在机器学习中经常使用到的一个算法，SVD主要用于数据压缩和数据降维，在图像压缩、推荐系统有着极其重要的作用，本文将着重理解SVD分解算法的物理意义以及我们将用Python代码将这个过程可视化，数学推导将不是本文的重点
L_1900·2023-04-02 08:37

跟着AI学AI(1): 线性回归模型

跟着AI学AI-1:线性回归模型提问：请使用numpy实现一个线性回归模型代码提问：请使用unittest生成测试用例提问：请描述下线性回归模型的梯度下降提问：请描述下线性回归模型的数学推导提问：线性回归模型的损失函数是什么
幻灰龙·2023-04-01 21:50

BBR算法及其收敛性

争取用一个简单的数学推导过程和一张图搞定。除非TCP端节
KafakaK·2023-04-01 19:46

cs285-lec5-policy gradient

文章目录总结数学推导怎么计算J(θ)J(\theta)J(θ)？怎么优化J(θ)J(\theta)J(θ)？
KpLn_HJL·2023-03-31 21:12

Pure_PRNG——高质量伪随机数生成器Py库

LCG优点是简洁快速，有清晰的数学推导，可计算实现超长周期
FSS_Sosei·2023-03-30 00:15

7个角度，用 ChatGPT 玩转机器学习

比如【个人首测】百度文心一言VSGPT-4这篇文章中，我就用文心一言、GPT-4和notionAI测试生成机器学习相关代码、数学推导等问题，还用NotionAI完整写过机器学习模型的教程。
机器学习算法与Python实战·2023-03-22 04:37

观远AI实战 | 机器学习系统的工程实践

这些文章中绝大多数内容都跟酷炫的新模型、高大上的数学推导有关。但是PeterNorvig说过，“Wedon’thavebetteralgorithms.Wejusthavemoredata.”。
观远数据·2023-03-21 19:27

强化学习 | Multi Agents | Trust Region | HATRPO | HAPPO

其code作者写了论文解析blog，核心点解释得蛮清晰，不涉及复杂的数学推导。认真读下其blog就能懂个大概，再重读论文便轻松了全文共7k字，纯手敲。含大量手写笔记，含大量个人主观理解。较于前
111辄·2023-03-19 08:54

七律 读 Scott Page 《多样性红利》

不管是个人还是集体，多样性（diversity）都可以带来显著的积极效果，这一结论是有坚实的数学推导作支撑的。
旃檀之林·2023-03-19 02:38

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法25：CatBoost

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost（Ca
风度78·2023-03-18 21:08

推荐系统常用算法_推荐算法炼丹笔记：推荐系统采样评估指标及线上线下一致性问题...

本文对于推荐系统中的采样评估指标进行了讨论，内容略多,还有一些数学推导,有兴趣的可以去阅读文末给出的原始论文链接,此处直接列出核心观点：在评估推荐算法的效果时,能不采样就不采样！
weixin_39563823·2023-03-17 09:31

Breaking the Softmax Bottleneck:A High-rank RNN Language Model

Content此篇论文主要完成了:1.通过数学推导，找到并证明了限制RNN-basedLMs的性能瓶颈之一——SoftmaxBottleneck问题2.针对这个瓶颈，提出了一个解决方案——MixtureofSoftmaxesIntroductionLanguageModelingProblemLM
XuueHuu·2023-03-13 12:09

金融模型——AHP比较矩阵的最大特征值对应的特征向量是权重向量的数学推导

目录简介比较矩阵一致矩阵及其性质比较矩阵的最大特征值对应的特征向量是权重向量的数学推导简介最近在解决一些定性的问题，这些问题很难定量化，所以想到了层次分析法，在梳理层次分析法时，发现了一个问题，几乎所有的文档都直接给出比较矩阵的特征向量就是权重向量
丁想·2023-03-11 05:31

神经网络后向传播算法的数学推导

参考文献：[1]HaykinSS.Neuralnetworksandlearningmachines[M].ChinaMachinePress,2009.
dreamsfuture·2023-03-09 01:59

word2vec损失函数的数学推导和近似训练以及doc2vec的实战掉包应用

更新：9/4/20做了关于SG模型最后计算loss的一些补充。对doc2vec损失计算部分出现的错误进行了订正。11/17/20补充了部分近似训练的内容。词义表示在NLP中，最基础的问题就是如何表示一个词、句子(RepresenttheMeaningofaWord)。接下来介绍的几种方法各有优劣，不过也是不断进步的过程。WordNetWordNetisalargelexicaldatabaseof
野营者007·2023-02-24 07:21

2D-2D：对极约束

2D-2D：对极约束1.对极约束1.1物理意义1.2数学推导2尺度不确定性3三角测量3.1什么是三角测量？
Andy是个男子名·2023-02-16 21:41

哈希表总结

哈希表刷题总结1002.查找共用字符(计数法，数组优化哈希)1370.上升下降字符串(计数法，数组优化哈希)36.有效的数独（哈希表+数学推导）41.缺失的第一个正数(数组的原地哈希)49.字母异位词分组
Javan Lu·2023-02-05 00:21

中医名词看不懂？用PaddleNLP做一个中医“百科全书”

我是一个深度学习爱好者，目前对自然语言处理感兴趣，热衷于了解一些人工智能中的数学推导和经典论文复现，正在成长的“小趴菜”一枚，在PPDE指导计划中，创作了中医文献阅读理解项目，下面将由我介绍在项目创作过程中的一些思考方案介绍项目简介中医文献阅读理解是一个将自然语言处理技术应用于中医药领域的任务
飞桨PaddlePaddle·2023-02-03 15:58

中医名词看不懂？用PaddleNLP做一个中医“百科全书”

我是一个深度学习爱好者，目前对自然语言处理感兴趣，热衷于了解一些人工智能中的数学推导和经典论文复现，正在成长的“小趴菜”一枚，在PPDE指导计划中，创作了中医文献阅读理解项目，下面将由我介绍在项目创作过程中的一些思考
·2023-02-02 12:25

word2vec参数学习详解

同时涉及到的优化算法：hierarchicalsoftmax和negativesampling也没有相应的数学推导。
qzlydao·2023-02-01 15:54

10-继续科研之进一步明确下一步的工作

2.然后要再看细一点它的改进，想一想怎么应用改进去3.测试4.读数学推导，整理手推5.下一部分是稳定性的部分，再细致读懂+实验6.数学推导，手推。7.想一点newthing。结合所有论文，再重读重读。
shenggg·2023-01-30 08:19

【系统建模与仿真】【第一节】绪论：基本概念辨析

是应用数学推导、演绎的方法得到的解；注：解析法能够得到关于问题的一般性答案(微分方程的通解+特解)数值解：(NumericalSolution)，使用仿真法得到系统解的形式。
兜兜里有好多糖·2023-01-29 19:52

HMM数学推导—Evaluation问题

本章涉及到的知识点清单：1、前向概率的定义2、前向概率的递推关系推导3、前向概率求解4、Forward算法流程5、后向概率的定义6、后向概率的递推关系推导7、后向概率求解8、Backward算法流程9、案例演示10、Evaluation问题总结一、前向概率的定义前向概率的定义为了解决Evaluation问题的高时间复杂度，我们引入一个前向概率，如上图所示，表示时刻的观测，以及时刻的隐变量状态，在给
PrivateEye_zzy·2023-01-27 18:47

图卷积神经网络GCN---在交通预测中考虑网络拓扑结构

（可能是由于非专业计算机，里面的很多计算机的东西介绍的比较模糊，且更偏重数学推导。）2、摘
当交通遇上机器学习·2023-01-27 11:29

浅析图卷积神经网络

GraphConvolutionalNeuralNetwork，GCN）的介绍和讲解，网络上已经有很多优秀的材料了，我在文末也会做个简单的整理，但大部分的材料为了介绍清楚图卷积神经网络的原理进行了大量的数学推导
深视·2023-01-27 11:18

《统计学习方法》学习笔记——感知机数学推导

1.什么是感知机感知机是二类分类的线性模型。2.核心思想找一个超平面，把正例和负例分开。我们可以用来表示这个超平面。（w=(x1,x2,x3,…)为法向量，决定了超平面的方向；b为截距，决定了超平面与原点的距离）我们把决策函数定义为：当wx+b>=0时，f(x)=+1，样本被分为正类；当wx+b=0的点来说，如果他被错误分类了，即预测值y=-1；对于负类点，y=+1。所以最终把他们相乘，得到的肯定
逃课去学习:)·2023-01-25 12:31

非线性分类器（一）之KNN以及SVM的数学推导

非线性分类器（一）最小距离分类器最小距离分类器特点解决两类多峰或多类问题的分段线性分类器可以解决几乎所有分类问题，但要已知各类子类概念直观简单，未经优化分类器设计简单容易无重叠区或空白区KNN法分类器（1）最近邻法分类器的特点可以解决几乎所有分类问题概念直观简单未经优化，但错误率并不高分类器设计容易运算量大，需要设计快速算法当数据分布复杂或噪声严重时，存在出错风险（2）最近邻快
机器学习我来学·2023-01-25 09:22

PCA和LDA进行数据降维

DimensionalityReductionPCA和LDA进行数据降维使用PCA对数据进行降维，我们使用两种方式：直接按数学推导的方式实现PCA使用sklearn实现PCA利用降维后的特征进行逻辑回归分类代码使用
AI_Younger_Man·2023-01-20 05:28

机器学习——线性回归数学推导

文章目录线性回归数学推导基础知识线性回归的计算利用矩阵知识对线性公式进行整合误差项的分析似然函数的理解矩阵求偏导线性回归的最终求解实验1二维直线实验2三维平面实验3利用最小二乘法求解总结线性回归数学推导基础知识线性回归的公式
Flamingo_NJ·2023-01-19 11:55

14. 机器人正运动学---雅克比矩阵(2)

1.引言上一篇文章介绍的是通过几何法求解雅克比矩阵，这篇文章通过较为严格的数学推导求解雅克比矩阵并进一步验证了几何法的适用性。具体内容请参考：14.机器人正运动学---雅克比矩阵(2)
hitgavin·2023-01-18 10:47

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法27：EM算法

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLab从本篇开始，整个机器学习系列还剩下最后三篇涉及导概率模型的文章，分别是EM算法、CRF条件随机场和HMM隐马尔科夫模型。本文主要讲解一下EM（Expectionmaximization），即期望最大化算法。EM算法是一种用于包含隐变量概率模型参数的极大似然估计方法，所以本文从极大似然方法说起，然后推广到EM
风度78·2023-01-17 12:34

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法24：HMM隐马尔可夫模型

Python机器学习算法实现Author：louwillMachineLearningLabHMM（HiddenMarkovModel）也就是隐马尔可夫模型，是一种由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，是另一种经典的概率图模型。本文在阐述HMM的基本定义和相关概念的基础上，引申出HMM的三个重要问题：估计算法、学习算法和预测算法问题，并给出相应的代码实现方式。HMM的定义与相关概念HMM是关于
风度78·2023-01-17 12:34

2022.8.28 第二十一次周报

目录前言注意力机制AttentionMechanism手推AttentionMechanism假想机翻任务初始化翻译步骤总结前言本周我们深入了解注意力机制，从底层逻辑到数学推导，让我们一步步了解什么是注意力机制
孙源峰·2023-01-16 13:29

【翻译+笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

（因为没本事解读数学推导于是只能整了一份加笔记的翻译）ECA-Net:深度卷积神经网络的有效通道注意ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks
Kaleidoscope-·2023-01-16 08:10

机器学习中的数学基础（四）：概率论

离散型4.2.2连续型4.3边缘分布4.3.1离散型边缘分布4.3.2连续型边缘概率密度4.4期望4.4.1一维期望4.4.2二维期望4.5马尔可夫不等式4.6切比雪夫不等式在看西瓜书的时候有些地方的数学推导
三耳01·2023-01-15 18:38

原创 | 机器学习数学推导与代码实现30讲.pdf

机器学习数学推导与代码实现30讲已完成，主要包括监督学习模型、无监督学习模型、集成学习模型和概率模型四个大类29个模型和算法。现整理形成pdf版本并开提供开源下载。
视学算法·2023-01-15 11:09

基于opencv的图像：边缘检测 （完整代码+详细教程）

给出“离散拉普拉斯算子”一般形式的数学推导离散值的导数使用差分代替：所以：以(x,y)为中心点，在水平和垂直方向上应用拉普拉斯算子，滤波器(对应a=1的情况)为：
数学是算法的灵魂·2023-01-14 07:54

实战10：基于opencv的数字图像处理：边缘检测 （完整代码+详细教程）

给出“离散拉普拉斯算子”一般形式的数学推导离散值的导数使用差分代替：所以：以(x,y)为中心点，在水平和垂直方向上应用拉普拉斯算子，滤波器(对应a=1的情况)为：
甜辣uu·2023-01-14 07:24
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他