非线性状态方程第76页

[论文]基于强化学习的无模型水下机器人深度控制

海底追踪的MDP通过RL解决MDP的水深控制问题A.动态规划B.时间差分和价值函数逼近C.确定性策略梯度改进策略A.神经网络逼近器B.优先经验回放性能研究A.AUV的动力学仿真B.线性二次高斯积分控制C.非线性模型预测控制

如果我变成回忆l·2023-02-03 19:45

如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）实现对物体运动轨迹的预测？

卡尔曼滤波（Kalmanfiltering,KF）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。

qq_30895747·2023-02-03 19:43

深度学习-RNN

循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备（Turingcompleteness），因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势。一般的神经网络，在训练数据足够、算法模型优越的情况下，给定

Hank0317·2023-02-03 17:00

常见的卷积模型

常见的卷积模型1.标准卷积作用：保留空间信息局部连接权重共享2.1×1卷积作用：实现信息的跨通道交互与整合对卷积核通道数进行降维和升维，减少参数量利用1×1卷积后的非线性激活函数，在保持特征图尺寸不变的前提下

何如千泷·2023-02-03 14:48

连麦直播的人工智能回声消除技术探索

在直播连麦场景中，回声主要指的是声学回声（包括线性回声信号和非线性回声信号）。即：远端讲话者（主播A或听众A）的声音信号在传输给近端（听众B或主播B）后，在

融云·2023-02-03 13:17

一文详解卡尔曼滤波两处噪声的来源及影响

一、状态空间描述中两处噪声的理论假设首先放出基本公式状态方程：x(k)=Ax(k-1)+Bu(k-1)+w(k-1)观测方程：y(k)=Cx(k)+v(k)其中，w(k-1)为过程噪声，通常记作Q，v(

Luminosity_azur·2023-02-03 13:17

07｜声学回声消除AEC（1）

：3.2解决方案：3.3维纳滤波：单讲：维纳解3.3迭代计算算法：3.3.1LMS：3.3.2NLMS：四.线性滤波器的挑战和解决办法4.1延迟估计4.2双讲检测双讲：问题场景：解决方案：例子：4.3非线性问题场景

咕噜咕噜day·2023-02-03 13:47

第一节课笔记

图像分类、语义分割、目标检测、实例分割的区别图像分类主干网络的发展深度学习框架的发展openmmlab框架架构机器学习和深度学习的基本流程线性分类器和非线性分类器不同的优化器一些应用，比如人脸检测、3D

jiumozhi345·2023-02-03 12:52

第一门课神经网络和深度学习第三周浅层神经网络

文章目录一、神经网络概述二、神经网络的表示三、计算一个神经网络的输出四、多样本向量化五、向量化实现的解释六、激活函数七、为什么需要非线性激活函数？

老干妈拌士力架·2023-02-03 11:47

Openmmlab寒假训练营(一)

loss.sum()#其中loss对w和b的导出存储在w.grad和b.grad中loss.backward()3.torch.nn.functional模块提供一些基础的算子操作函数，如卷积、池化、非线性激

蛋黄粽子真香·2023-02-03 11:45

（2）１x1卷积

２．增加非线性1*1卷积核，可以在保持featuremap尺度不变的（即不损失分辨

weixin_40227656·2023-02-03 08:10

状态空间模型与卡尔曼滤波

1.状态空间模型状态空间模型(StateSpaceModel)，包括两个方程模型：一是状态方程模型，反映动态系统在输入变量作用下在某时刻所转移到的状态；二是输出或测量方程模型，它将系统在某时刻的输出和系统的状态及输入变量联系起来

AI强仔·2023-02-03 08:54

Openmmlab学习笔记

1机器学习与神经网络简介（20230201）1.1机器学习基础：训练、验证、应用1.2神经网络：拟合能力很强的函数权重、偏置值、非线性激活函数、输出层及softmax激活函数1.3卷积神经网络卷积层：输入图像像素与卷积核进行卷积输出

Benedicite·2023-02-03 08:52

从异或问题到前馈神经网络 (from XOR problem to FNN)

【参考资料】1.B站：机器学习-白板推导系列(二十三)-前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）关于非线性问题Non-LinearProblem有以下三种常见的解决方法1Non-LinearTransformation

江湖留名·2023-02-03 07:03

简单线性回归及最小二乘法

同时也是许多强大的非线性模

青月数据·2023-02-03 07:59

一、特征工程

特征离散化（分桶）加非线性函数类别型特征One-Hot编码Multi-Hot编码高维组合特征的处理文本表示模型有哪些常见的文本表示模型？

bugmaker.·2023-02-03 07:21

机器学习的一些常识（联合概率分布、模型种类、生成方法与判别方法）

按模型分类一概率模型概率模型是生成模型，一定可以表示为联合概率分布的形式非概率模型非概率模型是判别模型二线性模型非线性模型三参数化模型非参数化模

WWtianxiang·2023-02-03 07:49

模糊爱情

事情总在非线性的发展着，王二爱上玲子是在他们分手之后。在此以前，王二并不能说爱，只能勉强的在爱字前加个性字。可在去年玲子从北京走后，王二就渐渐散失了荷尔蒙分泌的功能，简单的来说就是勃起性功能障碍。

朝花汐拾_314·2023-02-03 04:43

用s函数实现Lugre摩擦模型

Lugre摩擦模型：①②其中为非线性函数：③表1参数意义及取值参数意义

SudoReboot·2023-02-03 02:39

神经网络的初步构建

BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

北京挖掘机·2023-02-03 01:40

如何利用SPSS进行Logistic回归分析

定义及分类Logistic回归是一种概率型非线性回归，它是研究分类变量和自变量关系的一种分析方法。根据因变量的类型，lo

吃一口小肉丸·2023-02-02 22:36

如何玩转 Flutter 动画

CurvedAnimation：用于定义非线性曲线动画.Tween：补间对象，用于计算动画使用的数据范围之间的插值（例：Tween可能会生成从红到蓝之间的色值，或者从0到255）。

IAMCJ·2023-02-02 20:06

模型误差基本概念

度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，即刻画了算法本身的拟合能力；方差：度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能变化，即刻画了数据扰动所造成的影响偏差和方差来源：导致偏差的原因有多种，其中一个就是针对非线性问题使用线性方法求解

云晓-·2023-02-02 17:02

数学建模常用算法—非线性规划

目录模型的含义问题转化为模型模型建立模型例题与求解上篇我们学习了线性规划模型，这篇我们一起来学习一下非线性规划。

UST数模社_·2023-02-02 16:54

python实现多项式回归

线性回归法有一个很大的局限性，要求假设数据背后是存在线性关系的，但是对于实际应用场景当中，具有线性关系比较强的数据集太少了，更多的是具有非线性关系的数据集。

小白不白`·2023-02-02 16:19

基础神经网络

中间为隐含层2、3个隐含层以上可称为深度学习/深度神经网络●数据预测从输入到输出称为前向传播FP●数据训练更新参数的过程为反向传播BP基础神经网络图世间万物均可通过变换得到，因此每一层通过线性函数z=wx+b、非线性函数

Xagorz·2023-02-02 15:29

【图像去噪】基于非线性扩散PM算法实现图像去噪附matlab代码

非线性扩散方法一般能在去噪的同时,较好的保护图像边缘。

Matlab科研工作室·2023-02-02 14:03

二叉树知识简介

JJJ MODEST·2023-02-02 13:36

Pytorch学习(1)

一维tensor:一个变量（字符串、整型）二维tensor:神经网路哟出入层与非线性层之间的权重值三维tensor：图片（处理批次、宽、高）四维tensor:图片（处

€curry·2023-02-02 12:18

数据分析-深度学习-神经网络

VGG/GoogleNet/AlexNet/ResNet）循环神经网络（RNN）自编码器（Autoencoder）生成对抗网络（GAN）前言近些年随着大规模高质量标注数据集的出现；并行运算的发展；更好的非线性激活函数的使用

ITLiu_JH·2023-02-02 12:45

DDPG框架的搭建&pendulum-V0环境构建

DDPG框架的搭建&pendulum-V0环境构建一、pendulum-v0环境的搭建1.系统示意图2.拉格朗日方程3.状态方程4.仿真方程5.reward定义6.python程序二、DDPG的实现1.

断情冢·2023-02-02 12:03

格林希尔治模型matlab代码,在非线性跟驰模型中选取适当的参数，推导格林希尔治（Greenshields)模型。设定k=kj时，v=0；k=0时，v=vf。km、vm为...

在非线性跟驰模型中选取适当的参数，推导格林希尔治(Greenshields)模型。设定k=kj时，v=0；k=0时，v=vf。km、vm为更多相关问题农业革命后社会的特点有()。

梨飞雪·2023-02-02 12:29

现代控制理论——李亚普诺夫方法在非线性系统中的应用

若V函数的旋度等于0，同时v函数对x的导数是负定的，则按照李雅普诺夫判据，我们不能得到任何关于系统稳定性的结论，我们需要重新构造v函数的梯度

臭小子222·2023-02-02 11:20

DL入门笔记——机器学习（1）

衡量模型好坏——选择最佳模型二、监督学习（supervisedlearning）（1）回归问题function集的输出是scalar连续数值（2）分类问题分为二分类与多分类（3）deeplearning问题非线性学

Baker_Young·2023-02-02 10:09

神经网络模型的基本原理,神经元网络算法的思想

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具

小明技术分享·2023-02-02 10:07

Spark SVM 实践中的活动预测

它是一个二类分类模型，当采用了核技巧支持非线性分类（1）线性可分支持向量机「简单理解就是找到一个分离超平面，判断预测可靠度：距离越远越可靠」（2）线性支持向量机「求解凸二次规划问题」（3）支持向量回归优点

卷尽残花风未定未解风情冰已封·2023-02-02 10:31

svm多分类python代码_支持向量机(分类问题公式及python实现)

支持向量机(分类问题公式及python实现)此notebook包括：1、支持向量机介绍2、什么是线性可分类支持向量机3、什么是线性分类支持向量机4、硬间隔化和软间隔化5、什么是线性分类支持向量机的对偶形式6、非线性支持向量机与核函数

肖晴方13723899431·2023-02-02 09:31

SparkML（四）

回归回归问题其实就是求解一堆自变量与因变量之间一种几何关系，这种关系可以是线性的就是线性回归，可以是非线性的就是非线性回归。按照自变量的多少有可以分为一元线性回归，多元线性回归。

北极光。·2023-02-02 09:57

PyTorch 深度学习实践第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

错错莫·2023-02-02 09:54

机器学习笔记01---线性模型

许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于w直观表达了个属性在预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性。

一件迷途小书童·2023-02-02 08:05

DL@starter@Perceptron感知机@简单神经网络

文章目录感知机简单感知机基础形式偏置值形式逻辑门感知机机器学习的任务(单层)感知机的局限@线性和非线性多层感知机从与非门到计算机小结从感知机到神经网络激活函数非线性激活函数step函数阶跃函数的实现(numpy

xuchaoxin1375·2023-02-02 08:32

2022-11-12深度学习5--学习MIT《深度学习导论》6.S191课程-1

人工智能：任何能够使计算机模拟人的行为机器学习：无需明确编程的学习能力深度学习：使用神经网络从数据中提取特征（patterns）深度学习是一类特殊的非线性回归方法。

八段锦1134·2023-02-02 07:17

数据结构与算法(一)【数组】【详解及实战】

1.1线性表1.2非线性表1.3连续的内存空间和相同类型的数据二、插入和删除为什么低效？2.1插入操作2.2删除操作三、容器是否可以取代数组？四、为什么数组要从0开始编号，而不是从1开始呢？

HDGM3·2023-02-02 00:51

P13 PyTorch 激活函数1

前言1959年，生物学家对青蛙神经元（synapse)机制的研究，发现了基本结构,当多个输入的时候,输出并不是线性的,而是通过激活函数非线性输出.这里重点研究一些常见的激活函数.目录：1：sigmod2

明朝百晓生·2023-02-01 23:37

机器学习基础---降维方法---T分布随机近邻嵌入(TSNE)推导

T-StochasticNeighborEmbedding）核心思想：对无监督聚类问题：PCA目的是在样本空间内找到子空间，以变换矩阵W对样本矩阵XXX实现原空间到子空间的映射，属于线性聚类方法；其方法核心在于最小化投影后方差LPP方法，本身结合了非线性流形学习方法

Guanxiong He·2023-02-01 20:53

python高斯核函数_机器学习：SVM（核函数、高斯核函数RBF）

x和y，添加多项式特征得到新的样本x'、y'，K(x,y)就是返回新的样本经过计算得到的值；在SVM类型的算法SVC()中，K(x,y)返回点乘：x'.y'得到的值；2）多项式核函数业务问题：怎么分类非线性可分的样本的分类

weixin_39884144·2023-02-01 20:16

核函数与核方法整理

如何简化运算目录SVM回顾严格线性可分问题近似线性可分核函数什么是核函数如何使用核函数为什么要用核函数核⽅法常用符号KLDASVMKPCAMMDESVM回顾SVM能解决的三种分类问题:严格线性可分近似线性可分严格非线性可分严格线性可分问题可以使用感知机算法或硬间隔

lagoon_lala·2023-02-01 20:10

【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机非线性分类

SVM支持向量机进行分类与回归操作：【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机线性分类【机器学习】使用scikitLearn进行SVM支持向量机进行回归一、添加多项式特征对于非线性可分的数据集

颢师傅·2023-02-01 20:09

第三章.逻辑回归—正确率/召回率/F1指标，非线性逻辑回归代码

第三章.逻辑回归3.2正确率/召回率/F1指标正确率(Precision)和召回率(Recall)广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。1.概念：1).正确率：检索出来的条目有多少是正确的2).召回率：所有正确的条目有多少被检索出来3).F1：综合上面两个指标的评估指标，用于综合反映整体指标：F1=2*((正确率*召回率)/(正确率+召回率))4).取值范围：这几个指

七巷少年^ω^·2023-02-01 19:03

神经网络入门(一)：神经元与单层感知机

实际上现行的神经网络已经沦为一种算法，该算法与其他算法最主要的区别是能够很好的处理高度非线性问题。

BigOrangeZee·2023-02-01 19:29

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