XT 第9页

cesium中实现聚类

参考：Cesium点聚合功能_xt3d的博客-CSDN博客_cesium聚合Cesium点聚合功能https://blog.csdn.net/xietao20/article/details/107591667

疆~·2022-12-15 14:56

RNN笔记随写--李沐第十二课

图中的前两行表示的是RNN中的H(隐层）、Y(输出)的具体计算方式从图中我们可以得出，是先由输入Xt和上个隐层状态Ht-1得到本层的隐层Ht，再由本层的Ht得到本层的输出Yt。

苏何月下追韩信丶·2022-12-15 08:37

语言模型（马尔可夫模型，n元语法）

参考：8.3.语言模型和数据集—动手学深度学习2.0.0documentation假设长度为T的文本序列中的词元依次为x1,x2,…,xT。

流萤数点·2022-12-15 07:10

《2021联邦学习全球研究与应用趋势报告》发布，中美为最大领跑者 | 附下载链接...

撰文：XT编审：寇建超排版：李雪薇7月31日，美国亚马逊公司（Amazon）被卢森堡数据保护委员会处以7.46亿欧元（约合57.2亿元人民币）的罚款，原因是Amazon违反了欧盟的《通用数据保护条例》。

智源社区·2022-12-14 14:39

马尔可夫蒙特卡洛（MCMC）附python代码

马尔可夫性质是指:P(Xt+1∣Xt,⋯ ,X1)=P(Xt+1∣Xt)P(X_{t+1}|X_{t},\cdots,X_1)=P(X_{t+1}|X_t)P(Xt+1∣Xt,⋯,X1)=P(Xt+1∣

Remote Sensing·2022-12-13 20:39

李沐动手学深度学习V2-NLP序列模型和代码实现

假设一个交易员想在ttt日的股市中表现良好，于是通过以下途径预测xtx_txt：xt∼P(xt∣xt

cv_lhp·2022-12-13 09:53

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

Python中文社区·2022-12-13 07:00

DeepSort目标跟踪算法

首先介绍一下Sort算法Sort算法的核心便是卡尔曼滤波与匈牙利匹配算法卡尔曼滤波是一种通过运动特征来预测目标运动轨迹的算法其核心为五个公式，包含两个过程：其分为先验估计（预测）其中Xt-表示预测的位置状态

彭祥.·2022-12-11 09:48

RNN代码实现

单层RNN结构这是某一个时刻的RNN网络，输入:at−1a^{t-1}at−1为前一个时刻隐藏层的输出结果xtx^{t}xt当前的输入的向量这里公式上需要tanh与softmax函数，首先写一下tanh

小菜猫est·2022-12-11 07:47

R语言之一元线性回归xt2.15

源代码&数据集下载地址：https://download.csdn.net/download/princessyang/12940938第2章一元线性回归xt2.15一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度

princess yang·2022-12-10 11:49

R语言之多元线性回归xt3.11

第3章多元线性回归3.11研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。数据见表3-9。（1）计算出y，x1，x2，x3的相关系数矩阵。（2）求出y与x1，x2，x3的三元线性回归方程。（3）对所求的方程做拟合优度检验。（4）对回归方程做显著性检验。（5）对每一个回归系数做显著性检验。（6）如果有的回归系数没有通过显著性检验，将其剔除，重

princess yang·2022-12-09 20:37

R语言之违背基本假设的几种情况xt4.16

第4章违背基本假设的几种情况4.16对第3章思考与练习中第11题做异常值检验。研究货运总量y（万吨）与工业总产值x1（亿元）、农业总产值x2（亿元）、居民非商品支出x3（亿元）的关系。解：（1）建立y与x1，x2，x3的三元回归方程，分别计算普通残差，学生化残差，删除残差，删除学生化残差，中心化杠杆值，库克距离。#第1次异常值检验-----data3.113，因而根据删除学生化残差诊断认为第6个数

princess yang·2022-12-09 20:37

RNN recurrent nn 循环神经网络

对应的计算公式可以表述为：ht=f(ht−1,xt)h_t=f(h_{t-1},x_t)ht=f(ht−1

~泊舟~·2022-12-09 12:31

舞力全*开 Just Dance 2023 离线版本安装方法

xt=urn:btih:03E3BBAAE3792480F988E2B98547A2F0608217E4&tr=http://bt.t-ru.org/ann?

爆破者·2022-12-09 08:58

扩散模型（Diffusion Model）原理与代码解析（二）

扩散模型（DiffusionModel）原理与代码解析（一）扩散模型（DiffusionModel）原理与代码解析（二）四、损失函数我们已经明确了要训练pΘ(Xt−1∣Xt)p_{Θ}(X_{t-1}|

BUAA～冬之恋·2022-12-09 07:03

matlab光流法前景分割,使用高斯模型去除背景

设图像点的当前颜色度量为Xt，若η(x,μt,Σt)≤Tp(这里Tp为概率阈值)，则该点被判定为前景点，否则为背景点(这时又称Xt与η(x,μt,Σt

灰机锅·2022-12-08 23:54

强化学习:带MonteCarlo的Reinforce求解MountainCar问题

小车爬山问题连续状态空间:S=(xt,vt)TS=(\mathbfx_t,\mathbfv_t)^TS=(xt,vt)T,xt∈[−1.2,0.6]\mathbf{x_t}\in[-1.2,0.6]xt

赛亚茂·2022-12-08 22:09

通俗易懂实例讲解RNN神经网络及介绍LSTM神经网络

1.图例讲解RNN1.1RNN具有短期记忆功能首先对右图进行讲解，RNN每一时刻的隐藏状态不仅由该时刻的输入决定，还取决于上一时刻的隐藏状态的值，如右图中间模型当t时刻输入后，St取决于Xt和S(t-1

gcj_future·2022-12-08 14:27

学习笔记（1） - RNN系列

基本结构是这样的：xt表示当前输入，h(t-1)为上一个的输出，h(t)是输出，h0需要自己初始化的，w表示权重，从表达式就可以看出当前的输出与之前的输出是由一定的关系。如何训练的？

Wudibooo·2022-12-08 14:55

CS231n Lecture 8: Training Neural Networks Part2

因此，现在考虑一种SGD+动量的方法：现在的速度=摩擦系数*之前的速度+梯度新的权重=旧的权重-学习率*新的速度摩擦系数一般取0.9或0.99Nesterov动量vt+1=ρvt−α∇f(xt

QingYuAn_Wayne·2022-12-08 11:56

python自回归_自回归模型（AR ）

设xt为第t次摆动过程中的摆幅。根据物理原理，第t次的摆幅xt由前一次的摆幅xt-1决定，即有xt=a1xt-1。考虑到空气振动的影响，我们往往假设(1)其中，随机干扰ε

weixin_39600319·2022-12-08 00:15

Burg法求解AR(p)模型参数（一）自回归模型

2.2性质三、A(z)3.1概念3.2性质四、AR（p）模型4.1定义4.2AR（p）模型的平稳解4.3AR（p）模型的通解参考第一章自回归模型第一节概念一、自回归模型1.1定义在许多应用中，时序数据Xt

非白不黑·2022-12-08 00:44

传感器：HC-SR04超声波传感器原理（底部附代码）

在发射超声波的同时开始计时，超声波在空气中传播，在传播的时刻碰到障碍物，就会返回一个信号给超声波接收器，超声波接收器接收到信号后立即停止计时，这时候会有一个时间t，而超声波在空气中传播的速度为340m/s，通过公式s=340xt

Cheems_Pak Choi·2022-12-07 19:51

6700xt+Rocm5.4使用Tensorflow与Pytorch

环境：OpensuseLeap15.4(如果你是风吹草用户下面有额外描述#参考https://www.videogames.ai/2022/09/01/RX-6700s-Machine-Learning-ROCm.html安装这个研究了很久，制作不宜，需要转载请标注来源[修改清华源(可以不改)]禁用官方软件源sudozyppermr-da添加TUNA镜像源sudozypperar-cfg'http

浅析威风·2022-12-06 11:27

使用AMD显卡安装tch-rs(Rust版Pytorch)

自己研究，制作不宜，转发请标注来源使用环境：6700xt,opensuse15.4,rocm5.4接着上一篇的，如果有不懂的先看上一篇第一步：安装libtorch(直接下pytorch官网的，解压)第二步

浅析威风·2022-12-06 11:57

矩阵公式（转置公式+求导公式）

BT(A+B)^T=A^T+B^T(A+B)T=AT+BT(AB)T=BTAT(AB)^T=B^TA^T(AB)T=BTAT(AT)T=A(A^T)^T=A(AT)T=A矩阵-求导公式注：对X求偏导(XT

bksheng·2022-12-05 12:44

麻雀算法(SSA)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多输入单输出模型，SSA-HKELM分类预测。

%采用混合核函数类型：RBF核函数和poly核函数functionomega=kernel_matrix(Xtrain,kernel_type1,kernel_type2,kernel_pars,Xt)

洋洋43916303·2022-12-03 18:41

如何用Matlab实现自适应滤波器！！！

function[yn,W,en]=LMS(xt,dn,M,mu)itr=length(xt);en=zeros(itr,1);%误差序列,en(k)表示第k次迭代时预期输出与实际输入的误差W=zeros

小阔阔的尾巴草·2022-12-03 13:25

快速入门时间序列

比如序列x1,x2,x3,...,xt,...,xn（1,2,3，...,t,...n表示时间点）就是一个时间序列，其下标表示其是在哪个时间点产生的值。

rotten wood·2022-12-02 13:34

RNN&LSTM结构篇

RecurrentNeuralNetworks传统的RNN在每个神经单元中只有一个tanh激活函数，如上图所示，第t个神经元的输入不仅仅有xt，还有上个神经元的状态ht-1/或者是上一个神经元的输出yt

u010976596·2022-12-02 11:36

深度学习Review【三】序列、RNN、LSTM（GRU）、DRNN

根据条件概率一直x1到xT的概率可以算出x的概率。自回归模型：用的数据，预测现在

舒克儿不开飞机·2022-12-02 07:33

NNDL 作业10：第六章课后题（LSTM | GRU）

习题6-3当使用公式(6.50)作为循环神经网络得状态更新公式时，分析其可能存在梯度爆炸的原因并给出解决办法.公式(6.50)：ht=ht−1+g(xt,ht−1;Θ)h_{t}=h_{t-1}+g(x

真不想再学了·2022-12-01 19:20

IDDPM论文阅读

论文链接：ImprovedDenoisingDiffusionProbabilisticModels文章目录摘要引言去噪扩散概率模型定义实际训练对数似然改善可学习的∑θ(xt,t)\sum_{\theta

zzfive·2022-11-30 11:45

熊猫在线影院系统笔记链接

代码获取关注我公众号，汪程序员b站教程https://www.bilibili.com/video/BV1XT411u7Dk/sql回复“熊猫电影sql”，“redis”代码https://github.com

汪程序猿·2022-11-30 08:29

[2022-11-28]神经网络与深度学习 hw10 - LSTM和GRU

task2题目内容题目分析题目解答题目总结task3题目内容题目分析题目解答题目总结task4题目内容题目分析题目解答问题总结hw10-LSTM和GRU相关习题task1题目内容当使用公式ht=ht−1+g(xt

三工修·2022-11-30 07:12

Stata面板设置与面板数据多元线性回归与泊松回归命令

1.设置面板[XT]xtset–Declaredatatobepaneldataxtsetpanelvartimevar[,tsoptions]#examplextsetbusiness_idyear常用面板数据命令

羊羊猪·2022-11-30 01:16

傻她你呀·2022-11-28 19:13

RNN自学笔记

1.2、统计工具（x1,x2,...xt)~p(x)情况1：数据是图片，那么x1,x2,...xt就是一个个像素点，它们在空间上满足某种关系的概率是p

还是那个狗蛋·2022-11-28 05:21

latex 下修改目录toc的字体大小和行距

\def\numberline#1{\fontsize{6}{12}\selectfont\hb@xt@\@tempdima{#1\hfil}}%changefontsizefortocitem\renewcommand

千羽之城88·2022-11-26 14:14

时间序列（ARIMA）模型

如：白噪声（正态），无论怎么取，都是期望为0，方差为1弱平稳的期望与相关系数（依赖性）不变，未来某时刻的t的值Xt就要依

冲得上云霄·2022-11-26 11:31

时间序列-ARIMA模型

如：白噪声（正态），无论怎么取，都是期望为0，方差为1弱平稳：期望与相关系数（依赖性）不变未来某时刻的t的值Xt就要依赖于它的过去信息，所以需要依赖性差分法：时间序列在t和t

吃胡萝卜的鳄鱼·2022-11-26 11:57

时间序列预测任务，预测值相对比真实值趋势滞后问题

1.问题描述我们在采用LSTM，GRU等深度模型进行时间序列预测任务时，通常会采用滑动窗口策略，即将训练集和测试集划分为若干个滑动时间窗口，在每次训练迭代过程中，利用N个历史时间窗口的数据（xt−N,.

酒酿小圆子～·2022-11-25 08:19

时序网络基础知识

的优势LSTMLSTM的前向传播LSTM如何解决梯度消失RNN前向传播ttt、t−1t-1t−1、t+1t+1t+1为时间序列，sts_tst表示样本在时间ttt处的的记忆，st=f(W∗st−1+U∗xt

入坑&填坑·2022-11-25 07:02

自回归滑动平均模型ARMA

{xt=φ0+∑i

‘行者’·2022-11-25 07:44

基于 attention 机制的 LSTM 神经网络超短期负荷预测方法学习记录

采用X1,X2,…,XT表示LSTM网络中的典型输入序列，则其中X{t}表示时间t时的输入特征。为了实现重要信息长时间存储，在LSTM的整个周期内设立并维护一个记忆单元c。根据前一时间的激活单元at–

彭祥.·2022-11-25 05:57

迁移学习--基础知识

=Xt（2）标签空间不同，Ys!=Yt（3）特征和类别空间相同、概率分布不同，Ps!=Pt至少有一种成立时，利用源域数据去学习

心之所向，无惧无悔·2022-11-25 00:33

Python--时间序列一本通----实例大舞台，有码你就来

python_practice_of_data_analysis_and_mining/blob/master/chapter5/demo/data/arima_data.xls概述常用按时间序列排序的一组随机变量X1,X2,…,Xt

浮豹·2022-11-24 20:31

Understanding Diffusion Model[下]

在我们推导的形式q(xt∣x0)q(x_t\midx_0)q(xt∣x0)中，我

老婆叫苏苏·2022-11-23 17:02

Transformer学习笔记

encoder将（x1,x2,…,xn）（原始输入）映射成（z1,z2,…,zn）（机器可以理解的向量）例如：一个句子有n个词，xt是第t个词，zt是第t个词的向量表示。

刚好998·2022-11-23 16:36

分布滞后模型

分布滞后模型可表示为：yt=α+β0xt+β1xt

ziyin_2013·2022-11-23 12:29

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