WN 第5页

离散傅里叶变换代码实现

n]x[n]x[n]在一个周期内的截断信号（该截断信号长度为NNN,取n=0,1,⋯N−1n=0,1,\cdotsN-1n=0,1,⋯N−1）的离散傅里叶变换的定义式：X[k]=∑n=0N−1x[n]WN

振动信号研究所·2023-01-13 06:17

DFT简化计算理解（FFT）

DFT：WN=e^(-j*2*pi/N)DFT复杂度o(N^2)降低与N^2的依赖使N=LM（L^2+m^2<=N^2）N点DFT分解为M段L点DFT一维的N点序列变为（L，M）二维序列，每一行分别进行

詹小布·2023-01-11 13:33

背包问题 -- 博物馆大盗

1232343484585910分析设value=f(n,w)value=f(n,w)value=f(n,w)为第n个宝物在w重量的限制下可以得到的最大价值，n(1wmax(f(n−1,w),f(n−1,w−wn

一苇所如·2023-01-10 19:00

深度学习笔记4：线性回归+基础优化方法

居住面积，记为x1，x2，x3假设2：成交价是关键因素的加权和（权重和偏差的实际值在后面决定）线性模型给定n维输入x=[x1,x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差w=[w1,w2,…,wn

燏羡·2023-01-06 04:09

KBQA（知识图谱问答）-常用数据集：UMLS：医疗数据集； Kinship：亲属关系数据集

知识图谱数据集UMLS：医疗数据集Kinship：亲属关系数据集WN18RR：WordNet子集。

u013250861·2023-01-05 21:33

AltiumDesigner 22 安装

pwd=i0wn提取码：i0wn安装解压安装包（下载链接版本较多，选择喜欢的版本进行安装，这里以

5anglin·2023-01-04 21:08

语言模型+词向量

统计语言模型语言模型基本概念弗莱德里克·贾里尼克提出用数学的方法描述语言规律（语言模型）语言模型基本思想：用句子S=w1,w2,...,wnS=w_{1},w_{2},...,w_{n}S=w1,w2,...,wn

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:51

深度深度网络设计中各种归一化方法总结

归一化方法总结前言批量归一化BN层归一化LN实例归一化IN自适应实例归一化AdaIN组归一化GN局部响应归一化LRN权重归一化WN总结->各种归一化的统一数学表达形式References前言狭义的归一化指对输入特征进行归一化

MasterQKK 被注册·2022-12-31 12:56

Weight Normalization(WN) 权重归一化

BN/LN/IN/GN都是在数据的层面上做的归一化，而WeightNormalization(WN)是对网络权值W做的归一化。

hxxjxw·2022-12-31 12:25

NNLM-pytorch

该模型使用前n-1词来预测第n个词，计算概率p(wn|w1,w2,````,wn-1)。

weixin_44522477·2022-12-31 12:47

自然语言处理——学习笔记（2）语言模型+词向量

CNN、DNN、RNN优势与不足统计语言模型基本概念：用数学的方法描述语言规律（语言模型）基本思想：用S=w1,w2,w3,...wnS=w_1,w_2,w_3,...w_nS=w1,w2,w3,...wn

cc_wangxin·2022-12-29 23:20

一、语音识别方法（3）

X={x1,x2,...,xT}X=\{x_1,x_2,...,x_T\}X={x1,x2,...,xT}，来穷举出所有可能的Token序列WWW，以获取后验概率最大的序列W∗={w1,w2,...,wN

Aaaaaki·2022-12-29 15:57

0-1背包问题解法(动态规划、分支限界法(回溯法、剪枝法)、贪心算法)

本文主要讲解0-1背包问题的三种解法：动态规划分支限界法(回溯法、剪枝法)贪心算法什么是0-1背包问题：给定n个重量为w1,w2,w3…wn，其价值为v1，v2，v3…vn的物品和容量为C的背包，求这个物品中一个最有价值的子集

New俊·2022-12-28 02:12

BERT解读

1ELMOGPTBERT区别1、ELMo使用自左向右编码和自右向左编码的两个LSTM网络，分别以P(wi|w1,⋯,wi−1)和P(wi|wi+1,⋯,wn)为目标函数独立训练，将训练得到的特征向量以拼接的形式实现双向编码

Queen_sy·2022-12-27 18:22

自然语言处理(NLP)之三：语言模型

对给定语句S=W1,W2,…,WnS=W_1,W_2,\dots,W_nS=W1,W2,…,Wn，其符合语法规范的概率为：P(S)=P(W1,W2,…,Wn)(1)P(S)=P(W_1,W_2,…,W_n

HadesZ~·2022-12-26 04:53

2021秋招-面试高频2-BN、LN、WN相关

LBJ_King2020·2022-12-24 17:15

STM32电机库（ST-MC-Workbench）学习记录——电机参数及传感器设置

其中主要参数为额定转速wn，额定电压Un，额定电流In，LdLq，反电动势系数，转动惯量J，摩擦系数B。与仿真所需参数基本一致。这里可以选择表贴式电机，也可以选

沉沙丶·2022-12-24 13:25

DFS——剪枝实战

文章目录1：子集和问题2：0/1背包问题3：求解简单装载问题1：子集和问题给定n个不同的正整数集合w=（w1，w2，…，wn）和一个正数W，要求找出w的子集s，使该子集中所有元素的和为W。

随兴随缘·2022-12-23 11:56

【Lua】哈夫曼树构造算法的分析与实现

哈夫曼树构造算法分析1、哈夫曼树中权重越大的叶子离根越近，采用贪心算法构造哈夫曼树，首先选中权重值小的叶子结点进行构造2、步骤构造森林全是根：根据n个给定结点的权重值{W1,W2…Wn}构成n颗二叉树的森林

Var_al·2022-12-22 14:52

数据结构--4.2 哈夫曼树

设有n个权值{w1,w2,w3,…,wn},构造有n个叶子结点的二叉树,每个叶子结点带权为wi,则其中带权路径长度最小的二叉树称为哈夫曼树或最优二叉树。

平平无奇代码人·2022-12-22 14:49

【一起入门NLP】中科院自然语言处理第6课-语言模型-传统语言模型(n-gram)

如果感兴趣的话，就和我一起入门NLP吧目录1.语言模型基本概念2.语言模型参数估计3.参数的数据平滑4.语言模型性能评价5.语言模型应用1.语言模型基本概念语言模型的基本思想:句子S=w1,w2,…,wn

vector<>·2022-12-19 20:40

深度学习神经网络学习日记

+wn^2grad=2(w1+w2+...

WJY991202·2022-12-18 17:51

Batch Norm、Layer Norm、Weight Norm与SELU

加速网络收敛——BN、LN、WN与selu自BatchNorm出现之后，LayerNorm和WeightNorm作为BatchNorm的变体相继出现。

weixin_30497527·2022-12-17 15:32

知识图谱数据集下载 KnowledgeGraphDatasets

知识图谱数据集UMLS：医疗数据集Kinship：亲属关系数据集WN18RR：WordNet子集。

土豆面包·2022-12-16 21:03

语言模型--n-gram解读

假设句子T是有词序列w1,w2,w3…wn组成，用公式表示N-Gram语言模型如下：P(T)=P(w1)*p(w2)*p(w3)***p(wn)

醒了的追梦人·2022-12-15 07:43

nlp入门赛task6-基于深度学习的文本分类3-BERT

隧隧道道·2022-12-15 07:42

a neural probabilistic language model 论文笔记

bengio03a/bengio03a.pdf统计语言模型首先统计语言模型的学习目标本质上都是一种语言的单词序列的联合概率函数：p(w1,w2,w3…,wt)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn

码源·2022-12-14 10:36

【蓝桥杯-砝码称重】

蓝桥杯-砝码称重问题描述:你有一架天平和N个砝码，这N个砝码重量依次是W1,W2,···WN请你计算一共可以称出多少种不同的重量？

shandiandwb·2022-12-12 23:52

使用 Jest 和 React 测试库 (RTL) 测试 React

TestingReactwithJestandReactTestingLibrary(RTL)此视频教程共4.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全下载地址课程编号：348百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1ivLIGKt_3R0wn

IT教程精选·2022-12-12 23:18

神经网络语言模型

具体的讲就是，在给定词组wiwi+1…wn-1的情况下，预测下一个词是wn的概率，即p(wn|wiwi+1…wn-1)。

chunkejing8554·2022-12-12 09:44

2022-12-11

家里的宝驹被送去保养，我和朱哥借了辆车回wn。车行驶在高速公路上，天气特别寒冷，朱哥打开空调。显示屏上显示出30度，但是空调出风口却吹出阵阵冷风。朱哥说：车还没有跑热，过会儿就好了。

默言liu·2022-12-11 20:55

深度学习理论知识

卷积变种（分组卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、可形变卷积）卷积中的不一样的操作_呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_小卷积代替大卷积vs深度可分离卷积深度学习笔记（二）：Normalization（原因、BN、WN

m0_61899108·2022-12-11 09:01

pytorch BatchNorm LayerNorm InstanceNorm GroupNorm 通俗易懂理解

石南~·2022-12-10 17:15

batchnorm(特征数据纵向标准化，全连接使用) LayerNorm(特征数据横向的规范化，nlp,rnn使用) WeightNorm(对参数的规范化) 余弦Norm(对w*x的规范化)

详解深度学习中的Normalization，BN/LN/WN内部协方差漂移深度神经网络很难训练。

我是女孩·2022-12-09 15:28

G-S稳定匹配算法详解

一、问题描述及假设有n个单身男性集合M={m1,m2,…,mn}和n个单身女性集合W={w1,w2,…,wn}假设每个男性对不同女性的喜好程度都不同，单身女性亦如是。男性mi(1usingnam

Joshua_yi·2022-12-09 07:18

TransE论文第4节：实验

我们使用了文献[2]中使用的数据版本，我们在下面表示WN。元组的

fffnull·2022-12-06 19:44

深度解读BN、LN、WN、CN

一、前言最近有人问我BN和LN的区别，我开始有点懵，这两年名词儿太多，不知是啥，一搜，BatchNormalization和LayerNormalization，突然就明白了一些，但是仔细一想，这两个有什么区别什么联系，具体怎么用，我真的知道吗？虽然有的代码里也涉及到，但是从来没有细究过。记得之前吴恩达的网易公开课也有介绍到，例子大概是这样的，记不详细了，大概是说，样本点的分布如果是椭圆或者其它不

微知girl·2022-12-06 18:01

判断语音识别结果好坏的指标——python实现

python实现：WER字错率SER句错率杰卡德系数TF相似度TF-IDF相似度Word2Vec词向量比较相似性素材的下载：下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1cTjob0fic0wN16krePThxA

卖香油的少掌柜·2022-12-06 07:31

调用海龟画图模块--画五角星

以前代码，备忘importturtle#调用海龟画图模块wn=turtle.Screen()#设置wn变量，取画板民屏幕g=turtle.Turtle()g.shape('turtle')#调海龟画笔g.pensize

信息化未来·2022-12-05 06:56

机器学习_支持向量机SVM

（间隔最大化）(w12+w22+…+wn2)0.5

菜小雨·2022-12-02 22:53

NNDL 实验二 Pytorch入门

比如w1x1+w2x2+⋯+wNxNw的计算可以用w⊤x来代替（其中w=[w1w2⋯wN]⊤，x=[x1x2⋯xN]⊤，这样可以充分利用计算机的并行计算能力，特别是利用GPU来实现高效矩阵运算。

辰希·2022-11-30 14:27

算法练习——0-1背包问题（回溯法）

0-1背包问题（回溯法）目录0-1背包问题（回溯法）题目：示例：分析：回溯法（探索与回溯法）题目解析：代码：题目：给定n个重量为w1，w2，w3，…,wn，价值为v1，v2，v3，…,vn的物品和容量为

隔壁皮皮王·2022-11-29 21:06

《数字图像处理》——维纳滤波

维纳滤波又称为最小均方误差滤波，由N.Wiener[1942]首次提出：维纳滤波简单实现：functionf_Wn=wienerfilter(f,H,K)ifnargin==2K=0.1;endf=im2double

星空不见云·2022-11-28 07:20

线性回归基本原理

线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b）y=w1x1+w2x2+w3x3+bw123为权重值，b为偏差值给定n维输入：x=[x1,x2,…,xn]T线性模型有一个n维权重和一个标量偏差：w=[w1,w2,…,wn

tinason杨·2022-11-27 14:20

matlab编写程序实现dft和fft算法（不使用matlab自带的函数）

matlab编写程序实现dft和fft算法（不使用matlab自带的函数）一、dft算法利用dft的定义公式，进行程序设计其中WN=exp(-j2pi/N)二、fft算法fft作为dft的一种快速算法，

四无鸡蛋45jd·2022-11-27 11:26

DTFT和DFT有何区别？一文为你讲解清楚

2、性质不同：DTFT变换后的图形中的频率是一般连续的（cos（wn）等这样的特

IC修真院·2022-11-27 11:52

数学基础知识：数据统计

前言图像处理过程中不可避免涉及到很多数学知识，边学习边记录数据统计一、集中趋势算术平均数：u=(x1+x2+...Xn)/n加权平均数：u=(x1*w1+x2*w2+...Xn*wn)/(w1+w2+.

Liam-图像爱好者·2022-11-27 10:58

神经网络处理分类问题,卷积神经网络批处理

批处理基于最小二乘法，比如你的网络是一层的那你的权重训练就是Wn=(X^T*X+D)^-1*X^T*Y这里D是正则优化，来防止数据的奇异病态等等，如果是多层的，那么X是关于上一层的输出结果，以此类推，样本集可以一次处理完

快乐的小荣荣·2022-11-27 04:43

mysql基础--jdbc查询表，将表添加到list中，并遍历

jdbc查询表，将表添加到list中，并遍历1.下载连接mysql的jar包链接：https://pan.baidu.com/s/1liNIJ7S3A5LMGzKRY9sqhA提取码：wn372.在idea

火玄大数据·2022-11-26 13:08

神经网络的反向传播算法解释（back propagation）

可以简单总结一句话：复合函数求偏导，请看下文详细解读：Forwardpropagation:Z1=W1*X0+B1A1=g(Z1)Z2=W2*A1+B2A2=g(Z2)…..Zn=Wn*An-1+BnAn

王发北·2022-11-25 10:15

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