Probabilistic

李宏毅深度学习笔记1-5Probabilistic Generative Model

1、如何分类Classification用回归的方式解决分类问题有什么问题：左图：绿色是分界线。右图：紫色是分界线。训练集添加有很多的距离远大于1的数据后，分界线从绿色偏移到紫色这样用回归的方式硬训练可能会得到紫色的这条。直观上就是将绿色的线偏移一点到紫色的时候，就能让右下角的那部分的值不是那么大了。但实际是绿色的才是比较好的，用回归硬训练并不会得到好结果。此时可以得出用回归的方式定义，对于分类问
英俊学霸博·2022-11-12 11:09

[李宏毅 机器学习笔记] Classification: Probabilistic Generative Model

文章目录前言1.概述2.Classification2.1从概率的角度思考分类问题2.2实例说明总结前言学习李宏毅老师的课程，所作的笔记，文中使用的PPT均来自李宏毅老师讲演PPT。1.概述  对Probabilisticgenerativemodel进行原理的说明。2.Classification使用pokemon来说明这里问题宝可梦有很多的系别，可以是水系，电系等等  那我们现在要做的就是要给
Haley__xu·2022-11-12 11:06

论文阅读：Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models

本文是对ddpm简单的修改，但是能提高ddpm的性能论文下载地址：https://proceedings.mlr.press/v139/nichol21a.html我们发现反向过程中可学习的方差允许一个数量级的采样，样本质量的差异可以忽略不计，这对于模型的实际部署很厉害。关于变分下界的优化使用简单的重参数化技巧学习优化变分下界。反向过程的方差使用简单的重参数化技巧和一个混合的目标vlb函数。这样的
天天都在摸鱼的乐乐·2022-10-13 07:04

生成网络论文阅读：DDPM(一)：Denoising Diffusion Probabilistic Models论文概述

结构速览1.论文的整体逻辑是什么2.具体怎么加入噪声和去掉噪声的2.1加入参数的大致指导思想2.2具体怎么加入噪声2.3怎么去掉噪声（问题最后转化为怎么估算噪声）2.4怎么估计噪声（实际上怎么训练）1.论文的整体逻辑是什么1.我们可以看到最终通过不断的加入噪声，原始的图片变成了一个完全混乱的图片，这个完全混乱的图片就可以当成一个随机生成的噪声图片。（从x0开始不断加入噪声到xt，xt只是一个带有噪
BuptBf·2022-10-13 07:32

【论文阅读】RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models（CVPR 2022）

RePaint:基于去噪扩散概率模型进行修复图1本文将DenoisingDiffusionProbabilisticModels（DDPM）应用于图像修复工作。以masked图像作为输入。它从随机噪声样本开始，迭代去噪，直至产生高质量的输出。由于这个过程是随机，我们可以得到多种不同的输出样本。并且DDPM先验强制协调图像，所以能够从其他区域再现纹理，并修复语义上有意义的内容。文章目录RePaint
Xavier Jiezou·2022-10-13 07:01

概率扩散模型 Probabilistic Diffusion Model

主要参考文献：[1]DenoisingDiffusionProbabilisticModels[2]DeepUnsupervisedLearningusingNonequilibriumThermodynamics一、扩散模型首先确定的是扩散模型是一个生成模型，过程简单来说就是去拟合目标数据的分布，之后根据这个拟合后的分布去生成数据。扩散模型的工作原理是学习由于噪声引起的信息衰减，然后使用学习到的
历史不会重载·2022-10-13 07:30

RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models 论文解读和感想

在22年CVPR中，DDPM生成范式终于是对imageinpainting任务下手了，本文作为第一个使用DDPM方法进行imageinpainting的文章，其题目也是平平无穷（褒义）。出发点首先本文对imageinpainting任务又挖了一个新坑：作者提出，以往的imageinpainting方法可以表示为xc=G(x⊙(1−m),m)x_c=G(x\odot(1-m),m)xc=G(x⊙(1
涑月听枫·2022-10-13 07:29

【论文精读2】Autoregressive Denoising Diffusion Models for Multivariate Probabilistic Time

介绍SeriesForecasting（多元概率时间序列预测的自回归去噪扩散模型）提出了自回归EBMs（基于能量的模型，通过一个称为TimeGrad的模型来解决多元概率时间序列预测问题，利用RNN+扩散模型结合捕获时间序列特征。不仅能够用概率时间序列预测的所有归纳偏差来训练这样一个模型，而且与其他现代方法相比，该模型表现得非常好。提出的imeGrad模型（作者自己起的名字），其目的是学习多元时间序
烈日松饼·2022-10-13 07:52

Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)

文章目录概主要内容Diffusionmodelsreverseprocessforwardprocess变分界损失求解LtL_{t}LtL0L_0L0最后的算法细节代码HoJ.,JainA.andAbbeelP.Denoisingdiffusionprobabilisticmodels.InAdvancesinNeuralInformationProcessingSystems(NIPS),202
MTandHJ·2022-10-13 07:52

008_SSSS_ Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models

ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels1.Introduction本文主要是对DDPM的改进，作者指出通过一些简单的修改，DDPM可以在保持高样本质量的同时实现有竞争力的对数似然。此外，作者还指出，DDPM反向过程的方差是固定的，而如果反向扩散过程的方差也是学习的得到的话，可以以更少的数量级的采样步来进行采样，而样本质量的差异可以忽略不计。DDP
Artificial Idiots·2022-10-13 07:21

001_SSSSS_ Denoising Diffusion Probabilistic Models

DenoisingDiffusionProbabilisticModels(DDPM)1.隐变量模型生成模型需要建模数据的分布p(x)p(x)p(x),自回归模型和Flow模型都是直接建模分布p(x)p(x)p(x),隐变量模型则通过引入隐变量z,间接建模分布p(x)p(x)p(x).p(x)=∫p(x,z)dz=∫p(x∣z)p(z)dzlogp(x)=log∫p(x∣z)p(z)dz=log∫
Artificial Idiots·2022-10-13 07:20

概率扩散模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models）基本原理

  不妨设x0∼qX(x0)\mathrm{x}^{0}\simq_{\mathcal{X}}\left(\mathrm{x}^{0}\right)x0∼qX(x0)是从输入空间X=RD\mathcal{X}=\mathbb{R}^{D}X=RD采样而来的样本，且用概率密度分布函数pθ(x0)p_{\theta}(\mathrm{x}^{0})pθ(x0)来逼近真实分布qX(x0)q_{\math
CV科研随想录·2022-10-13 07:19

DDPM--Denoising Diffusion Probabilistic Models

1简介本文根据2020年《DenoisingDiffusionProbabilisticModels》翻译总结的，即DDPM，去噪扩散概率模型。GAN、autoregressivemodels、flows、variationalautoencoders（VAEs）可以生成惊人的图像。本文介绍了一种新的模型，DiffusionProbabilisticModel是一个参数化的马尔科夫链，使用vari
zephyr_wang·2022-09-20 07:18

DDPM( Denoising Diffusion Probabilistic Model )

DenoisingDiffusionProbabilisticModelsJonathanHo,AjayJain,PieterAbbeelNeurIPS20201BackgroundDiffusion模型为隐变量模型，x1,...,xT\bm{x}_1,...,\bm{x}_Tx1,...,xT为与原始数据x0∼q(x0)\bm{x}_0\simq(\bm{x}_0)x0∼q(x0)维度一致的隐变
吊儿郎当的凡·2022-09-20 07:55

简单基础入门理解Denoising Diffusion Probabilistic Model，DDPM扩散模型

I.作者的话最近非常不巧的要研究什么diffusion…然而目前网上能找到的资料完全是设计给非常熟练数学的人看的(哪怕对于许多所谓的"入门教程"，基本就是纯数学劝退教程)，对于我这种高数概率论约等于挂科的人来说根本没法看。因此希望写一篇尽量通俗易懂，在尽量避免「概率论」的情况下，能把diffusion讲明白来的文章。由于笔者数学并不是很好，且也只是刚刚接触diffusion模型，因此本文应「只」适
xiongxyowo·2022-09-20 07:45

论文：DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks

领域：时间序列中的概率预测（probabilisticforecasts）基础知识：解决的问题：方法：auto-regressiverecurrentnetwork效果：优势：同时预测大量的序列，例如零售中的大量商品。大量序列中的全局变量都被输入模型，被考虑。不足：点评：虽然是2019年的论文，但其实我觉得我17年就看过类似思路了wtte-rnn。
YueTann·2022-09-09 07:49

Diffusion Probabilistic Models for 3D Point Cloud Generation（代码阅读）

声明本博客仅仅是为了记录学习过程。作者：jiadeChen点云生成的扩散概率模型论文源码train_gen代码阅读在这一部分将会对train_gen.py的主要部分进行阅读，大致按照整个代码的执行流程来完成代码的阅读。argparse代码的全局参数当后面出现不清楚的参数的时候可以过来查看，一般采用默认参数。#Argumentsparser=argparse.ArgumentParser()#Mod
你倒是敲代码啊.·2022-08-22 07:37

PD-GAN: Probabilistic Diverse GAN for Image Inpainting

最近对于imageinpainting的研究开始向生成结果的多样性开始转变。传统imageinpainting方法虽然也可以生成貌似真实的完整图像，但是这些模型有一个根本性的问题：它们默认了输入的缺失图像应该对应某一个完整图像，然后将生成的图像与真实的完整图像通过重建误差来优化网络。这显然是不合理的。就如艺术品修复一样，对于同一件艺术品，不同的艺术家对其修复的结果肯定是不一样的，但是这些修复结果都
涑月听枫·2022-06-18 07:53

Probabilistic Robotics 概率机器人 课后习题

修正了原文的一些错误第二章习题1.机器人使用一个可以测量0～3m距离的传感器。为了简化，假定真实的距离在这个范围中均匀分布。很不幸的是，传感器会坏掉。当传感器故障时，不管传感器的锥形测量范围内实际测距结果应该是多少，其输出测距值均小于1m已知对于传感器故障的先验概率是。设想机器人查询了N次传感器，每次测量值都小于1m。对于N=1,2,…,10的传感器故障的后验概率是多少？用公式表示相关的概率模型。
肥猫有梦想·2022-04-21 14:06

机器学习-05-Classification: Probabilistic Generative Model(分类问题(概率生成模型))

文章目录Classification:ProbabilisticGenerativeModelClassification概念描述输入数值化HowtoclassificationTrainingdataforClassificationClassificationasRegression？可以把分类问题当做回归问题来解吗？如果这样做，会遇到什么样的问题？IdealAlternativesFunct
迷雾总会解·2022-04-09 07:16

Probabilistic Machine Learning: An Introduction 读书笔记第一章

目录介绍1.机器学习的定义2.监督学习2.1分类2.1.1模型拟合2.1.2不确定性2.2回归2.2.1线性回归2.2.2多项式回归2.2.3深度神经网络2.3过度拟合和泛化2.4无免费午餐定理3.无监督学习3.1聚类3.2自监督学习3.3评估非监督学习4强化学习介绍1.机器学习的定义目前广为接受的定义来自TomMitchellAcomputerprogramissaidtolearnfromex
態猛·2022-03-18 07:30

A Neural Probabilistic Language Model (2003)论文要点

论文链接：http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf解决n-gram语言模型（比如tri-gram以上）的组合爆炸问题，引入词的分布式表示。通过使得相似上下文和相似句子中词的向量彼此接近，因此得到泛化性。相对而言考虑了n-gram没有的更多的上下文和词之间的相似度。使用浅层网络（比如1层隐层）训练大语料。featurevec
weixin_30457465·2022-03-03 07:08

【论文研读】NNLM—A Neural Probabilistic Language Model

1.问题：统计语言建模的一个目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。这在本质上是困难的，因为维数的诅咒:测试模型的word序列很可能与训练中看到的所有单词序列不同。我们建议通过学习一个分布式的词表示来克服维数的诅咒，它允许每个训练句子向模型告知一个指数数量的语义相邻句子N-gram它不考虑1到2个单词以外的上下文，1秒内它不考虑单词之间的“相似性”。2.介绍使用这些思想的实现依赖于共享参数的多层神
VirusBenn·2022-03-03 07:00

A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战

1.词向量介绍在NLP任务中，第一步首先将自然语言转化成数学符号表示。一般常用的词汇表示方法:one-hot表示，这种方法是将每个单词表示为一个很长的向量，这个向量的长度是词汇表的大小，其中绝大数元素是0，只有一个元素是1，如“男人”表示为:[0001000000…]，“男孩”表示为:[0100000000…]。one-hot方法采用稀疏的方式进行单词的表示，非常的简洁。即为每个单词分配一个数字I
CurryCoder·2022-03-03 07:20

"A Neural Probabilistic Language Model"--论文模型解释

目录1.神经概率语言模型2.模型的表示3.模型的求解1.神经概率语言模型One-hot方式的word表示能够简单的将词进行向量化表示，但是随着词汇表（Vocabulary）的增大表示一个词的向量成为一个高维的超稀疏向量（只有一个维度为1，其他维值都为0）。这样的词表示方法不仅占用大量内存，而且不能对词之间的想似关系进行度量。分布式表示方法能够应对这样的维度灾难（curseofdimensional
NLP_NToo·2022-03-03 07:49

A Neural Probabilistic Language Model(文献阅读笔记)

这篇NNLM使训练得到的模型比传统的统计语言模型使用n-gram能建模更远的关系，并且考虑到了词与词之间的相似性，一些相似的词获得了自然的平滑。前者是因为神经网络的结果使得，后者是因为使用了词向量。其本身是语言模型，为了验证或者说是预测一句话最可能的表达，在预测的过程中产生wordembedding矩阵，在输入层中将词映射为一个m列的向量，也即词的向量表示，NPLM模型结构一共分为3层，输入映射-
NINJA_xu·2022-03-03 07:17

论文笔记：A Neural Probabilistic Language Model

一个神经概率语言模型论文|ANeuralProbabilisticLanguageModel链接|http://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf作者|WarrenS.McCulloch,WalterPitts摘要统计语言模型的目标是学习一种语言的单词序列的联合概率函数。本质难点是维数灾难：测试集中的单词序列很可能跟训练集中见过的
霍姆格雷特·2022-03-03 07:43

A neural probabilistic language model（附完整源码）

Iamaslowwalker,butIneverwalkbackwards.我走得很慢，但我从不后退。-------林肯Inthisblog,wewilldiscussthepaper“Aneuralprobabilisticlanguagemodel”publishedin2003whichisaattempttobuildaneuralnetworktolearnthejointprobabi
wxDai2001·2022-03-03 07:42

论文 | A Neural Probabilistic Language Model

ANeuralProbabilisticLanguageModel文章目录ANeuralProbabilisticLanguageModel1.TopView2.Background3.NNLM(NeuralNetworkLanguageModel)1.输入层2.映射层3.隐藏层(tanhtanhtanh层)4.输出层(softmaxsoftmaxsoftmax层)5.Option(直连边)6.汇
Caffiny·2022-03-03 07:38

OpenCV学习（54）

图像变换（8）：累计概率霍夫变换:HoughLinesP（）函数此函数在HoughLines的基础上，在末尾加了一个代表Probabilistic（概率)的P，表明它可以采用累计概率霍夫变换（PPHT）
m0_53123717·2022-03-01 07:47

论文笔记（十二）：Particle Filter Networks: End-to-End Probabilistic Localization From Visual Observations

ParticleFilterNetworks:End-to-EndProbabilisticLocalizationFromVisualObservations文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.粒子滤波器网络*A.粒子滤波器算法**B.神经网络实现*4.视觉定位5.实验*A.实验装置**B.比较基线**C.结果与讨论*6.结论文章概括作者：PeterKarkus，DavidHsuandWeeSu
墨绿色的摆渡人·2022-02-05 07:30

概率机器人_阅读3_c6感知概率模型

REF:书本教材：http://probabilistic-robotics.informatik.uni-freiburg.de/ppt/读书笔记：https://blog.csdn.net/daqianc
chepwavege·2022-02-05 07:41

概率软逻辑（PSL，Probabilistic soft logic）在Groovy语言中的规则规范

1.内联语法  规则示范如下，权重和平方必须指定具体参数。同时，使用内联语法的变量必须以大写字母开头。model.add(rule:(Likes(A,'Dogs')&Likes(B,'Dogs'))>>Friends(A,B),weight:5.0,squared:true);  由于内联语法必须是Groovy语法的子集，因此不支持以下运算符变体：&&||->>Friends(A,B)",weig
张嘉嘉呵呵哒·2021-06-09 05:05

语音合成（speech synthesis）方向九：Diffusion Probabilistic Model

声明：工作以来主要从事TTS工作，平时看些文章做些笔记。文章中难免存在错误的地方，还望大家海涵。平时搜集一些资料，方便查阅学习：TTS论文列表http://yqli.tech/page/tts_paper.htmlTTS开源数据http://yqli.tech/page/data.html。如转载，请标明出处。欢迎关注微信公众号：低调奋进DiffusionProbabilisticModel主要在
我叫永强·2021-06-03 14:30

PGM(Probabilistic Graphical Models)系列--2. 贝叶斯网络

前言从上一篇PGM(ProbabilisticGraphicalModels)系列--1.基础文章中我们就可以初步窥见一些PGM的内容。我也是十分艰难的在很多很多篇的博客中挣扎过来，才渐渐的觉得了解PGM是个什么东西以及一些相关概念。顺便膜拜一下ML领域的大佬吴恩达的博导MichaelI.Jordan的slides，基本上我看的网上的所有博客的内容或多或少都来自于这个slides。今天主要讲一下其
栽生物坑里的信息汪·2021-04-22 04:33

PGM(Probabilistic Graphical Models)系列--4. HMM

前言--废话在这么多篇的基础后，终于可以开始我一开始想学习的东西这里，也就是HMM，HiddenMarkovModels，基于前三篇的内容，可以理解和学习这一篇的内容。PGM(ProbabilisticGraphicalModels)系列--1.基础PGM(ProbabilisticGraphicalModels)系列--2.贝叶斯网络PGM(ProbabilisticGraphicalModel
栽生物坑里的信息汪·2021-04-20 11:36

ECOC2020 Tu1J-6 Probabilistic and Geometric Shaping for Next-Generation 100G Flexible PON

主要是讲PON中的概率整形和几何整形，提出的方案带来1.1dB的灵敏度提升VincentHoutsma大佬组里的文章背景：为了支撑各种流量业务，对PON的速率要求变高。目前PON设计采用固定速率，不能使信道资源得到最佳的利用。因此需要研究如何根据用户的信道条件灵活调节PON系统数据速率。一种方法是调节不同信道的码型（NRZ,PAM4,PAM8），但是直接改变码型会导致速率的生硬切换，并且不同调制格
Гулаг·2021-02-26 10:04

[目标检测]-ECCV2020目标检测PAA方法Probabilistic Anchor Assignment with IoUPrediction for Object Detection

原文:https://arxiv.org/abs/2007.08103代码:https://link.csdn.net/?target=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fkkhoot%2FPAA1.动机这篇文章主要是针对当下anchor-based中anchor标签的分配问题加以改进，传统方法是利用anchor产生的bbox与标定的gt框之间的IOU，设置阈值,大于正阈值则为正
中路杀猪·2020-12-30 21:26

Bloom Filters : 布隆过滤

https://hackernoon.com/probabilistic-data-structures-bloom-filter-5374112a7832https://www.jasondavies.com
leehsiao·2020-09-16 11:25

3D GAN：Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling

论文地址一.Abstract1.提出了一个新的框架，即3D生成对抗网络(3D-gan)，它利用体卷积网络和生成对抗网络的最新进展，从概率空间生成三维对象.2.首先，使用对抗准则代替传统的启发式准则，使生成器能够隐式地捕获对象结构，并同步大小相同的高质量3D对象.3.生成器G建立了一个从低维概率空间到三维对象空间的映射，使我们可以在没有参考图像或CAD模型的情况下对对象进行采样，并探索三维对象流形.
761527200·2020-09-16 08:39

openCV cvHoughLines2 函数源码解析（CV_HOUGH_PROBABILISTIC 基于概率的霍夫变换）

霍夫变换：为了能够正确识别和检测任意方向的和任意位置的直线，使用Duda和Hart提出的直线极坐标方程:这就是霍夫变换的公式。openCV的基于概率的算法是根据“RobustDetectionofLinesUsingtheProgressiveProbabilisticHoughTransform”写的，我们看一下算法源码：/*Image输入图像rho与象素相关单位的距离精度theta弧度测量的角
李犇·2020-09-13 15:34

强化学习算法——Probabilistic Inference for Learning Control (PILCO)

Reference:https://blog.csdn.net/philthinker/article/details/79749038
Vic_Hao·2020-09-12 07:31

Machine Learning: A Probabilistic Perspective——Chapter 1

1介绍1.1机器学习：是什么？为什么？1.1.1机器学习的分类预测/监督学习当yiy_iyi是一个明确的值，那么问题成为分类问题或者是模式识别当yiy_iyi时一个real-valued，那么问题时一个回归序数回归（ordinalregression），当标签Y\mathcal{Y}Y时naturelordering.无监督学习/knowledgediscovery增强学习：参考《Kaelblin
Hanye4244·2020-08-26 15:15

机器学习（五）——概率解释（Probabilistic interpretation）

原文：http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf当面临回归问题时，为什么线性回归，特别是为什么最小二乘损失函数可能是一个合理的选择？在本节中，我们将给出一组概率假设，在此假设下，最小二乘回归是一种非常自然的算法。让我们假设目标变量和输入是通过下面的方程关联的上面的是误差项，用于考虑建模时忽略的变量所产生的影响（比如可能某些特征对于房价的影响很明
qq_31589695·2020-08-26 13:26

概率机器学习和人工智能（Probabilistic machine learning and artificial intelligence_Nature2015）

ThissurveypaperisregardstoProbabilisticMachineLearningandArtificialIntelligencefromZoubinGhahramani,whichispublishedinNaturein2015.URL:http://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/46723425Although
mingo_敏·2020-08-26 11:49

Probabilistic Neural-symbolic Models for Interpretable Visual Question Answering (VQA一概率神经符号网络）

原文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07864.pdf大概内容：这一篇提出了一种神经符号表示模型，与其他neural-symbolicmodel不同的是，这一篇的模型前带了probabilistic
我喝酸奶不舔盖·2020-08-25 01:58

【论文解读 ICLR 2020 | LambdaNet】Probabilistic Type Inference using Graph Neural Networks

论文题目：LambdaNet:ProbabilisticTypeInferenceusingGraphNeuralNetworks论文来源：ICLR2020论文链接：https://openreview.net/forum?id=r1lZ7AEKvB代码链接：https://github.com/MrVPlusOne/LambdaNet关键词：GNN，谓词，代码类型注释，attention，超边，
byn12345·2020-08-25 00:26

A Neural Probabilistic Language Model 论文阅读及实战

技术交流QQ群:1027579432，欢迎你的加入！1.词向量介绍在NLP任务中，第一步首先将自然语言转化成数学符号表示。一般常用的词汇表示方法:one-hot表示，这种方法是将每个单词表示为一个很长的向量，这个向量的长度是词汇表的大小，其中绝大数元素是0，只有一个元素是1，如“男人”表示为:[0001000000...]，“男孩”表示为:[0100000000...]。one-hot方法采用稀疏
CurryCoder·2020-08-24 06:03

probabilistic robotics 读书笔记（一）

Ⅱrecursivestateestimation1basicconceptsinprobability2robotenvironmentinteraction3bayesfilters4exercises4.1Thepriorprobabilityforasensortobefaultybel(X0=sensorfaulty)=0.01bel(X0=sensorfaulty)=0.01Thepr
潜月·2020-08-24 05:32

13、Probabilistic Short-term Wind Power Forecasting Based on Deep Neural Networks

概率短期风电功率预测基于深度神经网络（清华）除了传统的预测方法ods，概率预测被认为是最佳的预测铸造解决方案因为它提供了丰富的宝贵不确定性风电信息。本文以一种新颖的方法为基础关于确定性短路的深度神经网络（DNN）提出了风电场风电预测基于概率预测关于条件错误分析也已实施。有利由于精心设计，实现了概率预测的结果基于聚类分析设定的条件划分。中国东北的几个风电场。传统上，风力发电的结果预测是以确定性预测的
骑着蜗牛逛世界·2020-08-24 01:17
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