theta

【深度学习】深度学习常用优化方法

1.SGD（随机梯度下降）$$g_t=\bigtriangledown_{\theta_{t-1}}f(\theta_{t-1})$$$$\Delta
普通网友·2022-12-24 06:13

【移动机器人】轮式里程计原理

它的运动学方程很简单，如下：x˙r=vcos⁡θry˙r=vsin⁡θrθ˙r=ωr(1)\tag{1}\begin{aligned}\dot{x}_r&=v\cos_{\theta_r}
CHH3213·2022-12-24 03:24

数理统计期末复习笔记（一）

BergerChapter6DataReduction（数据压缩）随机样本：无限样本：X1,...,Xn∼iidf(x∣θ),f(x⃗∣θ)=∏i=1nf(xi∣θ)X_1,...,X_n\stackrel{iid}\simf(x|\theta
ldc1513·2022-12-23 18:25

数理统计期末复习笔记（二）

数理统计期末复习笔记主要内容：贝叶斯估计，统计决策，偏差分析，线性回归贝叶斯方法基本概念贝叶斯派的观点认为，概率就是信念贝叶斯推断：θ\thetaθ：作为随机变量，X1,...,Xn∼p(x∣θ)X_1
ldc1513·2022-12-23 18:23

生成模型详解

,x^2,...,x^n\}X={x1,x2,...,xn}隐变量zzz满足p(z)=N(0,I)p(z)=\mathcal{N}(0,I)p(z)=N(0,I)定义一个条件分布pθ(x∣z)p_{\theta
wujiekd·2022-12-23 18:06

压缩感知中贪婪算法之MP和OMP

Matlab代码实现如下：functionx=CS_MP(y,A,t)%MatchingPursuit%%y=Phi*x%x=Psi*theta%y=P
双木linwis·2022-12-23 17:24

对 OpenCV 中 getRotationMatrix2D 函数和仿射变换的一点理解

这个函数给定一个旋转中心点的坐标、旋转角度和缩放因子，返回一个仿射变换矩阵M，不考虑缩放因子的话其形式大概如下：M=[cosθsinθdx−sinθcosθdy]M=\begin{bmatrix}cos\theta
seniusen·2022-12-23 13:38

Softmax Regression损失函数的求导

softmaxregression代价函数：J(θ)=−1m[∑i=1m∑j=1k1{y(i)=j}logeθjTX(i)∑l=1keθlTX(i)]J(\theta)=-\frac{1}{m}\left
mabel92·2022-12-23 08:29

对逻辑回归损失函数进行求导

如果我们基于逻辑回归的损失函数做GD梯度下降，那么就要求梯度，而我们知道求梯度是loss损失函数对theta求偏导。
海滩上的那乌克丽丽·2022-12-23 07:21

直角坐标与极坐标互相转换（Python&C++实现）

在直角坐标系中PPP点坐标可表示为(X,Y)(X,Y)(X,Y)，在极坐标系中PPP点坐标可表示为(R,θ)(R,\theta)(R,θ)。
陆先森不怕鬼·2022-12-22 17:59

数字图像处理——图像旋转（Python）

向右为X轴正向，向下为Y轴正向的坐标系统转换到图像中心为原点，向右为X轴正向，向上为Y轴正向的平面坐标系统此外，因为旋转角度这个因素对于(x,y)格式的坐标系统不友好，因此需要将坐标转换到极坐标(l,theta
失落的耶诞节·2022-12-22 12:25

Learning to Generalize:Meta-Learning for Domain Geralization 深度理解（公式详细推导，包含二阶导）

1.算法整体流程输入：训练域为:SSS初始化：模型参数θ\thetaθ,学习率：β,γ\beta,\gammaβ,γforiteiniterationsdoSplit:Sˉ\bar{S}SˉandSˇ\
dailleson_·2022-12-22 09:08

机器学习算法基础——逻辑回归

逻辑回归的预测函数为hθ(x)=g(θTx)h_\theta(x)=g(\theta^Tx)hθ(x)=g(θTx)，其中g(x)g(x)g(x)为sigmoidsigmoidsigmoid函数，用于将数值映射到区间
snowy2002·2022-12-22 08:32

切比雪夫多项式c语言csdn,切比雪夫多项式(Chebyshev polynomials)

根据三角恒等式$$cos(n+1)\theta+cos(n-1)\theta=2cos\theta\cdotcos(n\theta)$$令$\theta=arccost$，则对于函数$${P}_{n}(
SiriDu杜未未·2022-12-22 08:00

强化学习基础知识笔记[6] - DQN

此时值函数记为：Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)。DQN所用神
AaronXueNF·2022-12-22 08:59

CHB-MIT波士顿儿童医院癫痫EEG脑电数据处理-STFT（三）

主要内容1、数据处理（加入滤波、STFT）2、过程展示1、数据处理（加入滤波、STFT）加入STFT后，可以将设置好的不同频带的波形抽取出来做单独的分析，这里以Alpha，Beta，Delta，Theta
arbitrary19·2022-12-21 10:22

自适应波束形成matlab,自适应波束形成与Matlab程序代码注解

均匀线阵方向图(1)matlab程序clc;clearall;closeall;imag=sqrt(-1);element_num=32;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta
旻言·2022-12-21 08:08

matlab 自适应波束,(完整word版)自适应波束形成与Matlab程序代码注解

均匀线阵方向图(1)matlab程序clc;clearall;closeall;imag=sqrt(-1);element_num=32;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta
weixin_39736934·2022-12-21 08:08

交叉熵理解

概率可以表示为p(x∣Θ)p(x|\Theta)p(x∣Θ)似然是根据统计信息，推测产生这种统计结果的可能参数，似然可表示为L(x∣Θ)L(x|\Theta)L(x∣Θ)在结果和参数相互对应时，概率与似然在值上是相等的
Simon---Chen·2022-12-21 07:03

世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系的转换

相机标定笔记坐标系转换四个不同类型的坐标系1.世界坐标系2.相机坐标系3.图像物理坐标系4.图像像素坐标系坐标转换世界坐标→相机坐标（刚性变换）绕XXX旋转θ\thetaθ度绕YYY轴旋转θ\thetaθ
滴滴滴'cv·2022-12-21 05:12

正规方程（Normal equations）推导过程

首先将代价函数转换为矩阵形式：欲求J(θ)最小值，只需令:▽θJ(θ)=0▽_\thetaJ(\theta)=0▽θJ(θ)=0方法二、三：（运用矩阵的导数公式）矩阵导数公式参考：链接方法一：（运用矩阵导数与矩阵的迹的公式
momentum_·2022-12-20 13:04

贝叶斯公式的对数似然函数_最大似然法与似然函数

定义给定一个概率分布${\displaystyleD}$，已知其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为$f_D$，以及一个分布参数${\displaystyle\theta}$，我们可以从这个分布
商业观察家·2022-12-20 08:40

如何理解对数似然损失函数

设总体XXX为离散型随机变量，其分布律为P(X=xk)=p(xk,θ),k=1,2…P(X=x_k)=p(x_k,\theta),k=1,2\dotsP(X=xk)=p(xk,θ),k=1,2…，其中θ
MD_·2022-12-20 08:07

[SLAM] 数学基础

碰到不会的内容可以进行一个速查，具体推导部分一般省略，关注细节的朋友可以再去进行针对性搜索1.点乘叉乘①点乘（内积）：a⋅b=∣a∣∣b∣cosθ=aTb=∑i=0Nai∗bia\cdotb=|a||b|cos\theta
感天动地大白狗·2022-12-20 04:05

数据挖掘算法总结,总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等

数据挖掘算法总结θ  tech\theta\;techθtech总结学习中遇到的数据挖掘算法，推导过程，实现方式等等1.ID3介绍：ID3算法是一种分类决策树算法，通过一系列规则将数据分类成决策树的形式
dxmato·2022-12-19 08:25

机器学习吴恩达课程总结(一)

UnsupervisedLearning）2.第二章线性回归（LinearRegression）2.1假设函数（hypothesis）2.2代价函数（costfunction）2.3简化（Simplified）2.4重新加入θ0{\theta
zqwlearning·2022-12-18 15:40

无线通信基础01

本部分知识及结构参考自人民邮电出版社出版的王振世先生的《实战无线通信应知应会》电磁波电磁波(ElectromagneticWave)是一种波.对于一种波,我们需要关注描述波的基本特性的参量:幅值AAA,相位θ\thetaθ
LibraVan·2022-12-18 02:24

线性回归问题

2.表达式线性回归问题模型如下：y(i)=θTx(i)+ε(i)(1)y^{(i)}=\theta^{T}x^{(i)}+\varepsilon^{(i)}\tag{1}y(i)=θTx(i)+ε(i)
Shaco、LYF·2022-12-17 09:23

【ML笔记】神经网络训练出错问题总结

P82-1FrameworkofML在trainingdata上loss过大：MODELBIAS:themodelistoosimple模型太过简单optimizationissue：model包含了θ\thetaθ
MAGICbrook·2022-12-16 18:45

OpenCV Rodrigues函数用法

OpenCVRodrigues函数用法功能：将旋转矩阵（向量）转换成旋转向量（矩阵）原理：（向量→\rightarrow→矩阵）为三维向量，该向量定义了θ\thetaθ，即向量r\bm{r}r的旋转角和长度
黑金古牙盘·2022-12-16 18:27

深度学习之优化器算法及python实现

opitimizers1.优化器算法1.1SGD算法没有动量的SGD算法：θ←θ−lr∗g\theta\leftarrow\theta-lr*gθ←θ−lr∗g其中θ\thetaθ是参数，lrlrlr是学习率
董蝈蝈·2022-12-16 12:23

吴恩达机器学习课程-第一周

监督学习数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”，再根据这些样本作出预测2.无监督学习数据集中没有任何的标签/有相同的标签，将数据分为不同的簇3.单变量线性回归3.1模型表示只含有一个特征/输入变量：hθ(x)=θ0+θ1(x)h_\theta
J___code·2022-12-16 04:37

MIT自适应律MRAC的理解和MATLAB实现

假定被控对象中有一种参数theta，当调节这个参数theta后，可以让系统输出和参考模型输出之差变为0，那么更新这种参数theta的公式，就叫做MIT自适应律。什么是灵敏度导数？
刘凯数据分析·2022-12-15 19:32

论文阅读笔记--Clustered Federated Learning:Model-Agnostic Distributed Multitask Optimization Under Privacy

Introduction传统的ParameterServer（P-S）架构的联邦学习系统尝试训练出一个模型，让它能适用于每一个client的数据分布，这暗含了一个假设，模型的最优解θ∗\theta^*θ
Shawn2134123·2022-12-15 18:23

Photometric Stereo 光度立体三维重建（一）——介绍

基于几何的三维重建方法中可以恢复粗略的三维形状，而光度法的特点是可以对物体进行精细恢复0.预备知识0.1物体表面法向量一个表面的法向量（法线）n垂直于其切平面：0.2郎伯反射特点:1.反射光的量与lTn(=cosθ)\l^Tn(=cos\theta
廣阝·2022-12-15 11:49

计算机数值分析：曲线拟合最小二乘法(python实现

曲线拟合最小二乘法其中使用了机器学习之中得正规化方程直接计算得到theta#coding=gbk;#要输入的数据data=165187123126150172123125141148importnumpyasnp
张卿长·2022-12-15 08:09

罗德里格斯（Rodrigues）旋转公式推导

转载：原文链接1罗德里格斯（Rodrigues）旋转公式简介对于三维空间向量vvv的旋转问题，给定罗德里格斯旋转向量qqq（由旋转轴nnn和旋转角度θ\thetaθ构成），那么，用罗德里格斯（Rodrigues
wang.chen.xue·2022-12-15 05:55

李群李代数：李代数求导

左乘雅可比即为李代数se(3)中的JJJJl=J=sin⁡θθI+(1−sin⁡θθ)aaT+1−cos⁡θθa∧J_l=J=\frac{\sin\theta}{\theta}I+\Bigl(1-\frac
Jason.Li_0012·2022-12-14 19:38

LaTex数学公式

常用字母字符符号命令α\alphaα\alphaβ\betaβ\betaθ\thetaθ\thetaγ\gammaγ\gammaδ\deltaδ/Δ\DeltaΔ\deta/\Deataϵ\epsilonϵ
JYCG·2022-12-14 17:37

Score Matching算法介绍

在很多情况下，概率密度函数可以表示为：p(ξ;θ)=1Z(θ)q(ξ;θ)p(\xi;\theta)=\frac{1}{Z(\theta)}q(\xi;\theta)p(ξ;θ)=Z(θ)1q(ξ;θ)
冰冰冰泠泠泠·2022-12-14 17:35

如何理解向量化的梯度函数，矩阵化的theta西塔θ

机器学习课程练习3（ML-Exercise3）中，重写逻辑回归中梯度函数的实现，改为完全向量化（即没有“for”循环）向量化前的梯度函数（“for”循环模式）：defgradient_with_loop(theta
梓沂·2022-12-14 13:02

关于在python中@的用法

w=2*np.pi*d.reshape(-1,1)e=np.sin(theta*derad)print(w)print(e)q=w@e#q=2*np.pi*d.reshape(-1,1)@np.sin(
南京黑芝麻浆·2022-12-14 12:16

多元线性回归

（2）添加一个列向量：既不会影响到方程的结果，而且使x与θ\thetaθ的数量一致以便于矩阵计算。
旯旮laga·2022-12-14 09:35

多通道语音增强笔记

麦克风接受信号：Ym(ω,θ)=Hm(ω,θ)∗exp(−kωτm(θ))∗S(ω)Y_m(\omega,\theta)=H_m(\omega,\theta)*exp(-k\omega\tau_m(\theta
qiuzelin_·2022-12-14 07:35

DIP数字图像处理（一）图像分割：霍夫变换、阈值处理及其Matlab手动实现（不调库）

图像分割算法目录点、线和边缘检测霍夫变换阈值处理点、线和边缘检测霍夫变换考虑直线的法线表示xcosθ+ysinθ=ρxcos\theta+ysin\theta=\rhoxcosθ+ysinθ=ρ，及其参数空间
饼干妹妹324·2022-12-13 07:42

论文阅读之混合A*

搜索空间(x,y,θ)(x,y,\theta)(x,y,θ)是离散的，但每个离散状态不局限于空间网格的中心。三种图搜
shuang_yu_·2022-12-12 22:41

06-梯度下降优化(Lasso/Ridge/ElasticNet)

也就是说梯度下降的快慢是不同的,归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度θ\thetaθ参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。
处女座_三月·2022-12-12 17:50

【论文详读】Overcoming catastrophic forgetting in neural networks

EWC以往的学习任务包括调整一组权重和偏差θ\thetaθ的线性投影，以优化性能。θ\thetaθ的许多配置将导致相同的性能。这种过度参数化使得任务B可能有一个解决方案θB\theta_Bθ
erdaidai·2022-12-12 16:15

记录markdown数学公式与符号

阿尔法2Ββbetabet贝塔3Γγgammaga:m伽马4Δδdeltadelt德尔塔5Εεepsilonep`silon伊普西龙6Ζζzetazat截塔(打字-zata)7Ηηetaeit艾塔8Θθthetaθit
小鹿学程序·2022-12-12 12:33

opencv之霍夫变换圆检测

简介霍夫变换就是将平面图像转换到霍夫空间(极坐标)进行特征计算圆的几何标准方程(x−a)2+(y−b)2=r2(x-a)^2+(y-b)^2=r^2(x−a)2+(y−b)2=r2圆的极坐标方程x=a+Rcos(θ)x=a+Rcos(\theta
年纪青青·2022-12-11 22:32
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