w2

统计语言模型

基本语言模型公式：P(w1,w2
爬行程序猿·2022-12-16 21:16

模式识别作业一

222.(1).(1).(1).P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x|w_1)P(w_1)=0.25\times0.8=0.2P(x∣w1)P(w1)=0.25×0.8=0.2P(x∣w2
Fox...·2022-12-16 09:32

NLP：语言模型与n元语法

假设一段长度为T的文本中的词依次为w1,w2,...,wTw_1,w_2,
Codefmeister·2022-12-15 07:45

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

a neural probabilistic language model 论文笔记

://www.jmlr.org/papers/volume3/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
码源·2022-12-14 10:36

【ML】降维：LDA线性判别分析

作用：降维分类LDA的原理1.将原有的ppp维数据集，转换为kkk维数据，k2C>2C>2  数据集不只两个类别，降一维已经不能满足分类要求，需要kkk个基向量来做投影，W=(w1,w2,...,wk)
一只干巴巴的海绵·2022-12-13 10:26

【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

文本相似度之LSI

在使用VSM做文本相似度计算时，其基本步骤是：1）将文本分词，提取特征词s:（t1,t2,t3,t4）2）将特征词用权重表示，从而将文本表示成数值向量s:(w1,w2,w3,w4)，权重表示的方式一般使用
FB1024·2022-12-12 16:11

机器学习——Logistic回归

机器学习——Logistic回归一、定义二、Sigmoid函数三、梯度上升算法四、Logistic回归的优缺点五、python实现分类器的应用①求出回归系数[w0,w1,w2]②分析数据，画出决策边界③
Moonee_·2022-12-12 12:24

CNN学习MNIST实现手写数字识别

weight_init_std*np.random.randn(filter_num,input_dim[0],filter_size,filter_size),'b1':np.zeros(filter_num),'W2
fakerth·2022-12-11 22:01

pytorch梯度下降函数_Pytorch入门教程05-梯度下降算法 | 文艺数学君

摘要之前我们讲了如何求梯度,如何使用Pytorch求解梯度.这里我们介绍梯度下降法,用一个例子,介绍如何优化参数.简介上一篇我们计算得到了各个系数(w1和w2)的梯度,这一篇我们介绍梯度下降法,来优化这些系数
weixin_39806679·2022-12-11 18:48

神经网络是如何学习的？

神经元的数学表达方式开始讲起如上图所示，我们可以得到点火的公式1，X1到X3是输入特征，W1,W2,W3输入特征的权重，输
kevinweijun·2022-12-11 09:47

Python 最小二乘法拟合多项式

importrandomimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsq#最小二乘法deforbit_fitting(t,m):deffunc(p,x):#回归模型函数w3,w2
奔跑的小豆芽·2022-12-11 00:22

RNN-BPTT 笔记

我们可以想成第1次乘以W1,第2次乘以W2,第3次乘以W3
fire_lch316·2022-12-10 11:33

【pytorch实现】简单线性回归

1.线性回归基本要素模型：构建一个通过输入计算输出的线性关系表达式，y^=x1w1+x2w2+b,其中w1和w2是权重（weight），b是偏差（bias），且均为标量。
醪糟小丸子·2022-12-09 14:58

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

深度学习笔记（八）—— 正则化[Regularization]

也就是说，对于网络中的每个权重w，我们将1/2λw2项添加到目标中，其中λ是正则化强度。使用系数1/2是为
zeeq_·2022-12-07 17:22

李宏毅机器学习 batch normalization

featurescalingw1和w2发生同等的变化，因为x2很大，x1很小，所以w2对结果影响较大，loss在w2方向上斜率较大，w1对结果影响较小，loss在w1方向上斜率较小如果进行featurescaling
lxmm1999·2022-12-06 11:10

人工智能导论-神经网络篇——反向传输计算及代码实现

手算前向与后向神经网络其中,输入数据i1=0.05，i2=0.10;输出数据o1=0.01,o2=0.99;初始权重w1=0.15,w2=0.20,w3=0.25,w4=0.30;w5=0.40,w6=
baimuchu·2022-12-06 11:45

机器学习入门-西瓜书总结笔记第六章

间隔与支持向量粗实线这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未来示例的泛化能力最强在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：wTx+b=0,\pmbw^T\pmbx+b=0,wwwTxxx+b=0,其中w=(w1;w2
一入材料深似海·2022-12-05 22:54

PNN概率神经网络

1、贝叶斯决假设对于测试样本xxx，共有mmm中类别可能{w1,⋯,wm}\{w_1,⋯,w_m\}{w1,⋯,wm}，则判断样本类别的贝叶斯决策是:max⁡{p(w1∣x),p(w2∣x),⋯ ,p(
qq_43133135·2022-12-05 16:20

全连接前馈神经网络DNN

全连接前馈神经网络DNN1.DNN概述前馈神经网络中，各神经元属于不同层，信号从输入层向输出层单向传播（有向无环图）人工神经元模型：输入：x1，x2权重：w1，w2偏置：b输出z=w1*x1+w2*x2
Corse1769·2022-12-05 13:52

【Pytorch】0.4 Back Propagation（刘二大人课后习题）

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch##y=w1*x^2+w2*x+b#1.数据导入,参数初值选取x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]w1=torch.Tensor([1.0]);w2
小筱舟·2022-12-05 11:18

感知机-代码

验证与门：defAND(x1,x2):w1,w2,theta=0.5,0.5,0.7tmp=x1*w1+x2*w2iftmptheta:return1AND(0,0)AND(1,0)AND(0,1)AND
W爱包浆豆腐·2022-12-04 17:41

python 实现Fisher线性判别实例

基于Fisher准则的线性分类器设计已知有两类数据和二者的先验概率,已知P(w1)=0.6，P(w2)=0.4。
凌花钱·2022-12-04 17:40

感知器算法实现

实验内容及要求1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。
亚也say·2022-12-04 17:34

【NLP】word2vec哈夫曼编码/层次softmax

一、回顾word2vec的训练流程：1.初始化一个embedding权重矩阵W1（N*D）→2.根据输入单词直接挑出W1矩阵中对应的行向量→3.相加并求平均得一个向量（1*D）→4.和W2矩阵（D*N）
取经小尼姑·2022-12-02 17:59

《深度学习入门：基于python的理论与实现》学习笔记

感知机感知机的模型是神经网络的起源算法，也可以帮助我理解神经网络感知机的大致结构与门的实现defAND(x1,x2):w1,w2=0.5,0.5theta=0.7ifw1*x1+w2*x2>theta:
Chen_shu_bct·2022-12-02 12:21

必备算法基础——神经网络

划分10个类别，W1表示属于猫类别的权重，W1*x表示属于猫的得分，W2、W3.....依次类推。“b”属于一个偏置项，用来微调，表示对于得到的10个类别都要进行微调。权重参数W对结果起决定性作用。
Evan_qin_yi_quan·2022-12-01 20:22

神经网络模型图怎么画,图像识别神经网络模型

{1,1}=W1;{2,1}=W2;net.b{1}=B1;net.b{2}=B2;注意要反过来，如果是导出的话。谷歌人工智能写作项目：小发猫什么是BP神经网络？常见的神经网络结构。
普通网友·2022-12-01 08:16

第五章神经网络

目录第五章神经网络1.神经元模型2.感知机与多层神经网络3.误差逆传播算法(简称BP算法)4.全局最小和局部最小第五章神经网络1.神经元模型神经元接收到n个带权重(w1,w2,...)的其他神经元(x1
CsdN317a·2022-11-30 20:16

Pytorch学习笔记【8】---经典MNIST

网络结构2.代码3.API分析torch.utils.data.DataLoader()torch.nn.init.kaiming_normal_()optimizer=optim.SGD([w1,b1,w2
AndSonder·2022-11-30 17:55

自动语音识别（ASR）：研究综述【传统语音识别：基于贝叶斯公式，对联合概率P(X|W)·P(W)进行建模（语音识别结果=声学模型×语言模型）】【端到端语音识别：直接对条件概率 P(W|X)进行建模 】

传统语音识别基本原理（基于贝叶斯公式）设一段语音信号经过特征提取得到特征向量序列为X=[x1,x2,…,xN],其中xi是一帧的特征向量,i=1,2,…,N,N为特征向量的数目.该段语音对应的文本序列设为W=[w1,w2
u013250861·2022-11-29 21:44

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

python遗传算法求解TSP问题

交叉率Pc=1，交叉概率为1能保证种群的充分进化；变异率Pm=0.1，一般而言，变异发生的可能性较小(1)编码策略采用十进制编码，用随机序列w0,w1,w2…w101作为染色体，其中00:flag=0forminnp.arange
平平平安喔·2022-11-29 14:32

【机器学习之神经网络】损失函数

损失函数但是会出下分数一样的情况，如该情况突出的问题是，w1偏重于一个像素点，而w2均衡为了解决这一问题，加入正则化惩罚项例如，上图的正则惩罚项w2为(1/4)^2*4=1/4这会使得虽然分数相同但是w
bahuanxiang5579·2022-11-29 08:30

深度学习入门(1)感知机

接收两个信号的感知机，如下图：x1与x2是输入信号；y是输出信号；w1与w2是权重。圆圈O代表”神经元”或者”节点”。输入信号被送往神经元时，会被分别乘以固定的权重（w1x1,w2x2）。
阿_旭·2022-11-29 06:18

机器学习笔记-单层感知器

2、单层感知器其中输入信号为:x1,x2,x3权重为:w1,w2,w3输出信号:y偏置:bf():sign激活函数3、sign激活函数当x>0时，激活函数为1，当x<0时，激活函数为-1.图像所示如下所示
小刘同学要努力呀·2022-11-28 09:05

神经网络与深度学习作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
LzeKun·2022-11-28 08:17

模式识别与机器学习

∣x)P(w_1|x)与P(w_i|x)P(w1∣x)与P(wi∣x)的大小，大的那个就是x所属类别连续性随机变量使用条件概率密度函数，离散型随机变量使用条件概率若l12(x)=p(x∣w1)p(x∣w2
~遗失的love·2022-11-27 22:26

模式识别复习目录

统计决策先验概率p(x)条件概率p(x|w)贝叶斯公式p(w|x)=$\frac{p(x|w)*p(w)}{p(x)}$决策规则（最小错误率贝叶斯决策）：p(w1|x)>p(w2|x),为w1;反之，为
aocandr8991·2022-11-27 22:24

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
tinason杨·2022-11-27 14:20

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
Guo_weiqi·2022-11-27 09:37

NNDL 作业8：RNN - 简单循环网络

#初始化输入序列print('inputsis',inputs)state_t=np.zeros(2,)#初始化存储器print('state_tis',state_t)w1,w2,w3,w4,w5,w6
captainMo_11·2022-11-27 05:49

机器学习感知器

代码：importnumpyasnpdeffunc(x1,x2,y):globalw0,w1,w2,n0,n1,n2a=0.01w0,w1,w2=1,1,1n0,n1,n2=1,1,1foriinrange
青科林的月亮·2022-11-26 01:18

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

通信电子线路——multisim高频小信号放大器设计

图中，W1、W2、RE为偏置电阻，用以保证晶体管工作于放大区域，使放大器工作于甲类。
nachr·2022-11-25 08:25

python3, 计算两个矩形框是否重叠，并计算重叠度

#两个检测框框是否有交叉，如果有交集则返回重叠度IOU,如果没有交集则返回0defbb_overlab(x1,y1,w1,h1,x2,y2,w2,h2):'''说明：图像中，从左往右是x轴（0~无穷大）
tutu96177·2022-11-24 12:43

解决ValueError: arrays must all be same length问题

问题简单来看造成这种问题的原因importpandasaspddf=pd.DataFrame({'w1':[1,2],'w1':[3]})print(df.to_csv('2.csv'))可以发现，是因为w1与w2
陶凯瑞·2022-11-24 09:09

NumPy数值计算基础

np.array(object,dtype,ndmin)importnumpyasnpdata1=[1,3,5,7]w1=np.array(data1)print('w1',w1)data2=(2,4,6,8)w2
华为大数据·2022-11-24 01:38
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