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深度学习——循环神经网络RNN（笔记）

循环神经网络RNN：对于序列模型的神经网络1.回顾：潜变量自回归模型使用潜变量ht总结过去的信息①xt跟当前的ht和x(t-1)相关②ht跟ht-1和xt-1相关③n元语法模型中，单词xt在时间t的条件概率取决于前面

钟楼小奶糕6·2023-01-11 06:38

ARAP参数化算法

假设三维模型上的一个三角形ttt表示为xt=x_t=xt={xt0,x

一个勤奋的Coder·2023-01-10 17:10

【Linear Regression】线性回归数学公式推导

最小二乘估计高斯噪声的MLE岭回归贝叶斯角度LSE最小二乘估计DataX是N个P维，LabelY是N个1维，利用最小二乘估计计算参数矩阵W的值，WTxi-yi相当于到直线的距离；也可以通过几何解释，把xT

Christ741·2023-01-09 13:10

python求解非线性多元方程,如何在python中求解3个非线性方程

Ihavethefollowingsystemof3nonlinearequationsthatIneedtosolve:-xyt+HF=0-2xzt+4yzt-xyt+4z^2t-M1F=0-2xt+

欧皇·诸葛莺·2023-01-09 10:45

深度学习——序列模型（笔记）

②统计学中，超出已知观测范围进行预测是外推法，在现有的观测值之间进行估计是内插法2.统计工具：处理序列数据选用统计工具和新的深度神经网络架构①在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量（x1…xT

钟楼小奶糕6·2023-01-09 09:59

深度学习——语言模型（笔记）

语言模型：NLP经典的模型1.语言模型①长度为T的文本序列中词元依次是x1,…,xT，xT被认为是文本序列在时间t处的观测或标签。

钟楼小奶糕6·2023-01-09 09:56

刘二PyTorch深度学习（六）——多维特征输入

当遇到多维特征输入的时候，转置成行向量，再右乘一个权重的列向量，最后加上一个偏置项即可（xT*w+b）这里要转化成矩阵和矩阵的乘积运算，因为转化成矩阵即转化成向量进行计算，会利用计算机的并行计算能力（利用

zhaoweiaier·2023-01-07 17:14

统计 | 时间序列学习笔记

ARMA1、基本概念2、AR模型3、MA模型3、ARMA模型（所有ppt截图，以及部分代码，来自中财黄白老师的ppt）一、复习Lecture1、21、损失函数与最优一步预测一个随机过程：Zt≡(Yt,Xt

月公子·2023-01-07 10:40

时间序列分析简介

2.时间序列的定义在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt…

洋洋菜鸟·2023-01-07 10:08

时间序列预测（1）-什么是时间序列预测

(X1,X2,⋯,Xt)每⼀个Xi都代表了⼀个随机变量（注意这⾥和机器学习问题的区别P(Y|X)）。⼀个随机变量⼀般需要采样到多次才能⽐较好的估计这个随机变量的⼀些性质。

闪闪发亮的小星星·2023-01-06 07:16

跟着李沐学Pytorch--序列模型（一）

一、序列数据二、统计工具在时间t观察到xt，那么得到T个不独立的随机变量（x1~xT）~P(x)（前后不受到影响，互相独立）使用条件概率展开p(a,b)=p(a)p(b|a)=p(b)p(a|b)三、序列模型正向

青芜堤上柳。·2023-01-05 21:14

【从零开始学习深度学习】37. 深度循环神经网络与双向循环神经网络简介

在时间步ttt里，设小批量输入Xt∈Rn×d\boldsymbol{X}_t\in\mat

阿_旭·2023-01-04 09:05

【机器学习】最大均值差异MMD详解

原理MMD的基本原理如下所述：假设有一个满足P分布的数据集Xs=[xs1,...,xsn]和一个满足Q分布的数据集Xt=[xt1,...,xtm]并且存在一个再生希尔伯特空间H(RKHS)存在一个映射函数

zkq_1986·2023-01-02 23:50

6.9_deep-rnn

图6.11深度循环神经网络的架构具体来说，在时间步ttt里，设小批量输入Xt∈Rn×d\boldsymbol{X}_t\

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:14

Pytorch中对RNN输入和输出的形状总结

RNN的输入和输出RNN的经典图如下所示各个参数的含义Xt:t时刻的输入，形状为[batch_size,input_dim]。

会唱歌的猪233·2023-01-02 11:34

Pytorch实现RNN原理

ht=Whhht−1+WihXt{{\rm{h}}_t}={W_{hh}}{{\rm{h}}_{t-1}}+{W_{ih}}{X_t}ht=Whhht−1+WihXt其中Xt{X_t}Xt表示t时刻的输入序列

J k l·2023-01-02 11:33

Numpy&Pandas 数据处理与挖掘

笔记来源B站：https://www.bilibili.com/video/BV1xt411v7z9?

dreautumn·2023-01-02 11:53

9--序列模型

假设某股票在时刻t的价格为xt，则使用t时刻之前的价格来对t时刻的价格进行预估：这里可以使用不同的模型来对xt进行预估。

pepsi_w·2023-01-02 10:58

慧荣SM2259XT主控贴镁光B27A测试分享，SM2258XT、SM2259XT2可参考

如果有大佬教教我AS2258如何开全盘模拟SLC的，感激不尽~~由于这速度还不如机械盘，于是果断掏出尘封已久的2259xt

MAS1102开卡 PS3111量产·2023-01-01 04:47

卡尔曼滤波估计小车匀加速运动

有一个匀加速运动的小车，它受到的合力为ft,由匀加速运动的位移和速度公式，能得到由t-1到t时刻的位移和速度变化公式：该系统系统的状态向量包括位移和速度，分别用xt和xt的导数表示。

普通网友·2022-12-30 14:37

一、语音识别方法（3）

一、语音识别方法（3）1解码器前文提到过，在语音识别任务中，通常其目的在于根据特征帧序列X={x1,x2,...,xT}X=\{x_1,x_2,...,x_T\}X={x1,x2,...,xT}，来穷举出所有可能的

Aaaaaki·2022-12-29 15:57

矩阵求导实例

在进行概念的解说之前，首先大家需要先知道下面的这个前提：前提：若x为向量，则默认x为列向量，xT为行向量布局的概念布局简单地理解就是分子y、分母x是行向量还

ctrigger·2022-12-28 15:21

矩阵求导法则与性质，机器学习必备~

在进行概念的解说之前，首先大家需要先知道下面的这个前提：前提：若x为向量，则默认x为列向量，xT为行向量布局的概念布局简单地理解就是分子y、分母x是行向量还

ctrigger·2022-12-28 15:21

GPU与CPU的性能比较及影响因素

Intel：后缀F表示无核显，后缀K代表可以超频，H代表移动端；AMD：后缀G代表有核显，后缀X代表加强版，后缀XT代表超级加强版。

Mark_Aussie·2022-12-28 10:25

RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测|附代码数据

我用xt∈R表示单变量数据，其中t∈T是观察数据时的时间索引。时

·2022-12-27 00:14

悄悄告诉你如何获取别人小程序的源代码（包含wxml，wxss）绝对有效

10Yic6oj1dw6wdcd_bzHCbw提取码：1234（4）在夜神模拟器里下载微信、QQ、re（文件）管理器现在这个软件可能搜不到了，可通过以下链接将apk导入夜神进行下载链接：https://pan.baidu.com/s/1xt0T

༺鲸落༻·2022-12-26 09:23

Ubuntu上AMD显卡能够使用的stable diffusion webui部署方案流程

本文环境使用实体设备，显卡是AMDRX6800XT。系统是ubuntu20.04.5LTS桌面版，部署成功后也可以在评论区发出你的显卡型号和系统。非虚拟化环境。

老叶茶馆_·2022-12-25 10:49

数学建模之时间序列的典型分解模型附Matlab代码

时间序列的典型分解模型引言一个时间序列的典型分解式为：Xt=mt+st+YtX_{t}=m_{t}+s_{t}+Y_{t}Xt=mt+st+Yt其中mtm_{t}mt为趋势项，sts_{t}st是已知周期为

Python大数据分析·2022-12-24 11:45

python平稳性检验程序_用Python检验时间序列的平稳性

设{Xt}是一时间序列，对任意正整数m，任取t1、t2、t3、...、t

weixin_39797381·2022-12-23 15:19

自然语言处理学习笔记-lecture3-隐马尔科夫模型

涉及到观测序列概率的计算和在给定观测序列的情况下最可能的隐状态序列，最后给出了隐马尔可夫模型的学习马尔科夫模型状态集合：S={s1,⋯ ,sN}\mathcal{S}=\{s_1,\cdots,s_N\}S={s1,⋯,sN}观测状态序列：x=x1,⋯ ,xt

尔呦·2022-12-23 08:59

pytorch学习笔记之GRU

reset_gate:r=σ(Wr(Xt∣∣Ht−1))update_gate:

小卜妞~·2022-12-23 08:27

空间坐标系及其坐标变换

地心直角坐标系(XT,YT,ZT)和地心大地坐标系(φ,λ,h)均是以地心Ο为坐标原点的地球

qq_43310997·2022-12-22 17:27

r语言C指数的置信区间,R语言入门：均值置信区间

通常可以认为nx>t.test(x)OneSamplet-testdata:xt=59

hero志·2022-12-22 16:25

【AMD显卡在WIndow10/11部署带GPU支持的深度学习环境(Tensorflow-DirectML篇)】

superowner001·2022-12-22 13:45

Diffusion Model合集 part3

扩散模型原理介绍3八，DiffusionProbabilisticModel的算法代码而我们可以有多种建模目标：Lt−1=Eq[12σt2∣∣μt∼(xt,x0)−μθ(xt,t)∣∣2]+CL_{t-

为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:45

Diffusion Model合集 part2

扩散模型原理介绍2五，逆扩散过程(ReverseProcess)六，扩散过程中的后验的条件概率q(xt−1∣xt,x0)q(x_{t-1}|x_{t},x_{0})q(xt−1∣xt,x0)七，目标数据分布的似然函数五

为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:54

labelimg、yolo数据集转为标准COCO数据集

1、第一种lableimg标注的数据示例：无用xt_471.jpg无用Unknown5472307830bearUnspecified00248692531231778标准COCO数据标注示例json文件

咻哈·2022-12-22 09:40

Language Models and Datasets - 语言模型与数据集(RNN循环神经网络)

假设长度为TTT的文本序列中的词元依次为x1,x2,…,xTx_1,x_2,\ldots,x_Tx1,x2,…,xT。于是，xtx_txt（1≤t≤T1\leqt\leqT1≤t≤T

Gaolw1102·2022-12-22 06:00

加法扩散模型全部过程推导和实现代码

°★*add_diff使用之前的扩散方法(get_image_by_t_cv)总结出来的get_noise和get_x通过add_diff可以得到通过get_x带入两组参数可以推导出get_xt_1使用

东方佑·2022-12-21 23:19

矩阵求导（标量对矢量求导）

文章目录前言一、标量对向量求导二、例子1.y=wT∗xy=w^T*xy=wT∗x2.y=xT∗wy=x^T*wy=xT∗w2.y=xT∗An∗n∗xy=x^T*A_{n*n}*xy=xT∗An∗n∗x总结前言矩阵求导的学习记录一

七味老友·2022-12-21 08:38

FIR数字滤波器设计与软件实现

1、设计内容（1）调用信号产生函数xtg产生具有加性噪声的信号xt，并自动显示xt及其频谱；（2）设计低通滤波器，从高频噪声中提取xt中的单频抑制载波调幅信号，要求信号幅频失真小于0.1dB，将噪声频谱衰减

yeopeq·2022-12-20 18:24

Pycharm:使用pip安装scipy库

http://链接：https://pan.baidu.com/s/1xT8yFS0rW_q68ReIYcYvzA提取码：bfkk1、win+R打开运行，输入cmd并确认。

comsol_ljl·2022-12-20 05:20

有关循环神经网络——RNN、Seq2Seq、LSTM、GRU简单概括式的理解与总结

RNN输入为两个向量xt与st-1，分别代表输入向量与之前输入序列所储存的knowlegde。

Rulcy·2022-12-18 15:15

RHEL8.0 RedHat Linux 8.0 下载链接（免官网注册）

xt=urn:btih:DD6FD47AFDA1FB6

connora·2022-12-18 15:10

深度学习笔记------循环神经网络RNN

深度学习笔记------循环神经网络RNN抽象模型马尔可夫性马尔可夫链循环神经网络模型核心共享训练衰减与爆炸结构缺点抽象模型马尔可夫性这是一个概率论的概念，即：P(xt+1∣...,xt−1,xt)=P

yzsorz·2022-12-18 08:24

【LSTM预测】基于双向长短时记忆（biLSTM）实现数据回归预测含Matlab源码

其中，ct，ht分别表示模型的记忆状态和隐层状态，xt，yt分别表示模型的输入与输出，σ表示sigmoid激活函数。

matlab科研助手·2022-12-18 08:49

煤炭价格预测：基于matlab的时间序列分析（主要流程+完整代码）

基于matlab的时间序列分析（主要流程+完整代码）案例简介时间序列简介平稳时间序列{xt}ARIMA=AR+MA+INTEGRATER实例应用数据平稳化模型选择——确定p、qACF/PACF图法（不推荐

hhyyyyzzzz·2022-12-16 12:28

循环神经网络（MLP——＞RNN)

n元语法模型，其中单词xt在时间步t的条件概率仅取决于前面n−1个单词。

流萤数点·2022-12-16 08:00

时序模型：门控循环单元网络（GRU）

2.模型结构与前向传播公式GRU模型的隐藏状态计算模块不引入额外的记忆单元，且将逻辑门简化为重置门（resetgate）和更新门（updategate），其结构示意图及前向传播公式如下所示：{输入：Xt

HadesZ~·2022-12-16 00:20

门控循环单元网络GRU详解

为了改善循环神经网络的长程依赖问题，在梯度消失是循环网络的主要问题除了使用一些优化技巧外更有效的方式就是改变模型比如让U=I同时令∂ht/∂ht=I为单位矩阵即ht=ht−1+g(xt;θ),(其中g(

大福王·2022-12-16 00:11

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