xt

基于时间序列的残差自回归模型

所以我们先对趋势进行拟合，首先通过时间t作为解释变量对趋势进行拟合，其次可以利用x的滞后项对趋势进行拟合，具体如下：第一种以t作为解释变量时：x对t做回归分析如下：可以看出截距项为-19381，回归模型为：Xt
wg110001·2022-11-23 12:43

动手学深度学习（三十六）——语言模型和数据集

P(x1,x2,…,xT).P(x_1,x_2,\ldots,
留小星·2022-11-23 07:37

动手学深度学习-循环神经网络-day2打卡

HtH_{t}Ht的计算基于XtX_{t}Xt和Ht−1H_{t-1}Ht−1，可以认为HtH_{t}Ht记录了到当前字符为止的序列信息。上图展示了如何基于RNN实现语言模型。
Aileen爱学习·2022-11-23 06:27

pytorch版本对计算能力的要求

对计算能力要求首先查看pytorch是否可用cuda完整流程应该是先查看是否在当前环境下的pythonIn[1]:importsysIn[2]:sys.executableOut[2]:'/home/xt
夏天的爱人是绿色·2022-11-23 01:32

pytorch （四）F.softmax cross_entropy confusion_matrix stack

0.3333,0.3333,0.3333,0.3333,0.3333],[0.3333,0.3333,0.3333,0.3333,0.3333],[0.3333,0.3333,0.3333,0.3333,0.3333]])>>>xt
彩云的笔记·2022-11-23 00:50

马尔可夫链

如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...
森森rq·2022-11-22 21:08

马尔科夫链

则假设我们的序列状态是....Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1...
yuwang__·2022-11-22 19:59

马尔科夫链

马尔科夫链马尔科夫链概念：用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt-2,Xt-1,Xt,Xt+1,...,那么我们的在时刻Xt+1的状态条件概率仅仅依赖于时刻Xt,即：P(Xt+1|..
desehou·2022-11-22 14:10

[论文笔记] TCN(时序卷积网络)

(TDNN延时神经网络+dilatedconv空洞卷积+residualconnection残差网络）时序问题有两个关键要求：1.网络输入x0,...,xT的时序数据，我们希望输出也是一样大小的y0,.
(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-11-22 13:19

BERT模型详解

Auto-RegressiveAuto-Regressive如上图所示，其实很像是一个语言模型，遵循的是链式法则，即根据ttt时刻之前的词预测当前的xtx_txt，目标函数为logp(x∣θ)=log∑t=1Tp(xt
lzk_nus·2022-11-22 12:41

《概率机器人》速度运动模型gmapping中代码解析

所以一般而平面上机器人的位姿信息也就是机器人的二维平面坐标（x,y）及其方位角θ，用这个向量来表示：⎛⎝⎜xyθ⎞⎠⎟没有方向的位姿就叫做位置（Location）.那我们知道概率运动学中的条件密度是：p(xt
Being_young·2022-11-22 09:37

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第十六周

St是由ht-1和xt拼起来，乘上参数
hehehe2022·2022-11-22 01:42

数据分析 时间序列分析 时间序列的预处理

一.概述1.时间序列的预处理:对观测值序列的纯随机性和平稳性的检测称为"时间序列的预处理",根据检测结果可将序列分为不同类型.记γ(s,t)=Cov(Xs,Xt)2.概率分布族:对时间序列{Xt,t∈T
EdVzAs·2022-11-21 18:18

LSTM使用(pytorch)

也就是第一层输入[X0X1X2…Xt]，计算出[h0h1h2…ht]，第二层将[h0h1h2…ht]作为[X0X1X2…Xt]输入再次计算，输出最后的[h0h1h2…ht]。bias
ffeij·2022-11-21 17:57

SCINet:Time Series Modeling and Forecasting with Sample Convolution and Interaction学习记录

的基础上进行设计的，对于Dilatedcasualconvolution，其特点如下：该模型是在casualconvolution上改进的：因果卷积模型要求对时刻t的预测只能通过t时刻之前的输入x1到xt
彭祥.·2022-11-21 12:03

【概率图与随机过程】15 采样绝佳途径：马尔科夫链及其稳态

1.马尔科夫链回顾在概率统计基础的专栏中我们曾经花了大量篇幅介绍过随机过程中的马尔科夫链，这里我们不再从头介绍，我们重新回顾一下：随机过程指的就是一个随机变量的序列：{Xt}\{X_t\}{X
石 溪·2022-11-21 10:01

时间序列预测---差分自回归移动平均模型（ARIMA模型）

只有具有平稳性的数据才可以做预测平稳性的数据均值和方差不发生明显变化方差越大数据的波动越大平稳性分为严平稳和弱平稳严平稳：严平稳表示的分布不随时间的改变而改变，如：白噪声，无论怎么取，都是期望为0，方差为1；弱平稳：期望与相关系数不变，未来某时刻的t值Xt
程序猿群哥·2022-11-21 03:46

XT1511/WS2812全彩智能灯，5V智控LED广泛应用音响、智能家居/玩具类。

深圳市日不落灯光科技有限公司属于民营高科技企业，专业致力于研发、生产、销售贴片LED灯珠的新产品，公司创始团队具有十多年LED研发经验，并且与清华大学、华南理工大学等科研院所开展产、学、研合作。公司所研发产品配套于LED灯条、LED面板灯、LED模组、LED装饰电子产品、LED装饰电器的配件、LED装饰、LED演出服、舞台装饰等应用产品，这些产品广泛应用于装饰照明及亮化工程。公司已为全国三百多家L
wb794697118·2022-11-20 17:59

R语言之主成分回归与偏最小二乘xt8.3&xt8.4

第8章主成分回归与偏最小二乘8.3对例5.5的Hald水泥问题用主成分回归方法建立模型，并与其他方法的结果进行比较。8.4对例5.5的Hald水泥问题用偏最小二乘方法建立模型，并与其他方法的结果进行比较。x1x2x3x4y72666078.5129155274.31156820104.3113184787.675263395.91155922109.2371176102.7131224472.52
princess yang·2022-11-20 03:09

opencv-python(七)：几何变换

我们知道在线性代数中，要使得矩阵X变换到矩阵Y，需要一个变换矩阵设为M，偏移量设为B，可以用公式表示：Y=M⋅XT+BY=M·X^T+BY=M⋅XT+B一下为常用的变换矩阵M(有可能和其他地方给
我是一个对称矩阵·2022-11-19 14:23

diffusion model原理和算法伪代码

前置数学知识VAE和多层VAE回顾1.单层VAE的原理2.多层VAE的原理Diffusionmodel扩散过程（DiffusionProcess）逆扩散过程（ReverseProcess）后验的扩散条件概率q(xt
长星照耀十三州府_·2022-11-19 12:35

如何用Matlab修正异方差性,matlab 异方差 white

3.怀特(White)检验(1980年怀特提出)怀特......200100-20-400050001000015000X20000RES-6001020T30无论是从yt和xt观测值的散点图,还是模
weixin_39606019·2022-11-19 10:11

patchcore: Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection

yx∈{0,1}y_x\in\{0,1\}yx∈{0,1}训练阶段使用正常样本：∀x∈XN:yx=0{\forall}x\inX_N:y_x=0∀x∈XN:yx=0测试阶段样本:∀x∈XT:yx∈{0,1
蜉蝣之翼❉·2022-11-19 10:31

初学NLPday4笔记

通过ML方法预测下文普通神经网络：input为x1,x2,x3通过中间的隐层（hidden)输出结果outputo=f(x+w*s)每一步进行展开就是RNN的结构，如图所示，St-1=u(xt-1),St
WJY991202·2022-11-19 08:34

时序分析 17 状态空间模型 上 （隐含马尔可夫模型）

状态空间模型定义系统当前的状态xt=f
Magic Ktwc37·2022-11-16 08:15

2022 七校联合NewStarCTF 公开赛赛道 WEEK2|CRYPTO

1.Affine先用Part1代码算出a,b，再用Part2代码逐位手工穷举出flag字符flag{Kn0wn_p1aint3xt_4ttac}2.unusual_baseflag{a1ph4bet_c0u1d_be_d1ffi3r3nt
zerorzeror·2022-11-16 07:58

FTRL的基础知识准备 part-1

假设loss函数为f(x)，其中ft(xt)表示第t轮数据，在第t轮参数xt所对应的损失。xt+1=argminx∑t=1tft(x)主要求证一个问题，上面这个取参数的策略在什么情况下有效？
于建民·2022-11-14 13:51

深度度量学习（Deep Metric Learning）函数求导公式

∈R1×d为一个列向量，∣∣x∣∣||\bm{x}||∣∣x∣∣为向量的模,x^\hat{\bm{x}}x^表示经过L2归一化之后的向量，长度为1∂∂x(∣∣x∣∣)=∂∂xxTx=122xTxTx=xT
winycg·2022-11-14 09:01

西安抗疫日记 入手富士XT5相机【严建设】

西安抗疫日记入手富士XT5相机【严建设】2022年11月11日星期五。阴雨。今日仍雾霾重重，好一个薄云浓雾愁永昼。一天到晚雾气难消，到处朦朦胧胧，能令人想到雾伦敦和雾重庆。可谓雾失楼台，月迷津渡。
严建设·2022-11-11 21:14

数学建模之时间序列分析模型

一个时间序列的典型分解式为Xt=mt+St+YtX_t=m_t+S_t+Y_tXt=mt+St+Yt。mtm_tmt为趋势项，即数据在年与年之间的变化规律；StS_tSt为周期已知（
liuzibujian·2022-11-11 10:23

CS231n-2017 第7讲 训练网络(下)

一.优化算法1.随机梯度下降法(SGD)表达式：xt+1=xt−α∇f(xt)x_{t+1}=x_t-\alpha\nablaf(x_t)xt+1=xt−α∇f(xt)缺点：如果损失函数对某一维的参数敏感
suredied·2022-11-10 10:37

ASRock-Z690SL 黑苹果

inteli512490F电源:长城巨龙800w金牌全模组机箱:爱国者黑曼巴标准版散热:九州风神冰立方AK400风冷内存:酷兽DDR43200夜枭8Gx4固态硬盘:铠侠RC201T显卡:XFX讯景5700XT8G
jmukirin·2022-11-01 21:41

图片的透视变换perspective transform——旋转矫正

代码'''Createdon2017年8月20日@author:XT'''#importthenecessarypackagesimportmatplotlib.pyplotaspltimportimutilsfromimutils
何以问天涯·2022-10-21 07:31

正定矩阵、二次型与椭圆椭球

drawing-ellipse-from-eigenvalue-eigenvectorhttp://ee263.stanford.edu/lectures/ellipsoids.pdf看题目，不要看最后一个答案（错误）一、正定矩阵与二次型（1）、定义/充要条件1：XT
笨鸟不走·2022-10-19 14:24

如何通过torch使用梯度下降法（ Gradient descent）求函数极小值

xt+1=xt−μ⋅gtx^{t+1}=x^t-\mu·g^txt+1=xt−μ⋅gttorch.optim.SGD在torch中内置
rpsate·2022-10-15 07:49

生成网络论文阅读：DDPM(一)：Denoising Diffusion Probabilistic Models论文概述

（从x0开始不断加入噪声到xt，xt只是一个带有噪
BuptBf·2022-10-13 07:32

1010语言模型

语言模型语言模型是NLP中最经典的模型，假设给定长度为T的文本序列x1,x2,...,xT（可能是词序列，也可能是字符序列），xt（1<=t<=T）可以被认为是文本序列在时间步t处的观测或者标签。
不玩游戏的小菜鸡·2022-10-12 19:00

1011 循环神经网络 RNN

循环神经网络（RNN）recurrentneuralnetworks，RNNs对于序列模型的神经网络回顾潜变量自回归模型使用潜变量ht总结过去的信息n元语法模型中，单词xt在时间步t的条件概率仅取决于前面
不玩游戏的小菜鸡·2022-10-12 19:59

基于LSTM实现股票预测

在反向传播更新参数时，梯度要按照时间步连续相乘，会导致梯度消失，所以在1997年Hochreitere等人提出了长短记忆网络LSTM，长短记忆网络中引入了三个门限：他们的作用如下：首先他们三个都是当前时刻的输入特征xt
AI炮灰·2022-10-12 07:15

Pytorch 语言模型和数据集

1.语言模型假设长度为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）可以被
哇咔咔负负得正·2022-10-12 07:55

（pytorch-深度学习）长短期记忆（LSTM）

输入门、遗忘门和输出门与门控循环单元中的重置门和更新门一样，如下图所示长短期记忆的门的输入均为当前时间步输入Xt\boldsymbol{X}_tXt与上一时间步隐藏状
我是一颗棒棒糖·2022-10-03 07:20

Fundamentals of Recurrent Neural Network

HtH_{t}Ht的计算基于XtX_{t}Xt和Ht−1H_{t-1}Ht−1，
BrianYan_CSU·2022-10-02 07:11

【气动学】基于Matlab模拟各类导弹跟踪

2部分代码closeall;clearall;Vt=200;alphaT=170;xt0=10000;yt0=800;a_t=0;%3*9.8;%a_t_hor=a_t*cos(p
matlab_dingdang·2022-09-30 17:45

python pandas ewm 一次指数加权移动平均

comspanhalflifealphamin_periodsadjustignore_naaxis三、python案例一、公式yt=(1−α)yt−1+αxty_{t}=(1-\alpha)y_{t-1}+\alphax_{t}yt=(1−α)yt−1+αxt
数据分析小鹏友·2022-09-30 13:31

（pytorch进阶之路）DDPM回顾及Autoregressive diffuision model

denosingdiffusionprobabilisticmodels》https://arxiv.org/pdf/2006.11239v2.pdfDDPM分为扩散过程和逆扩散过程扩散过程扩散过程是确定性的，x0到xt
likeGhee·2022-09-21 10:20

DDPM( Denoising Diffusion Probabilistic Model )

DenoisingDiffusionProbabilisticModelsJonathanHo,AjayJain,PieterAbbeelNeurIPS20201BackgroundDiffusion模型为隐变量模型，x1,...,xT
吊儿郎当的凡·2022-09-20 07:55

2022高教杯数学建模A题

【金山文档】算法整理&高教杯思路程序https://kdocs.cn/l/cdquinnM6xt1在线文档，不用担心任何风险，国赛期间会有全部题思路，重点ABC题，有空会写完整代码华数杯有很多同学获得一二等奖
您好啊数模君·2022-09-16 21:48

2246xt u盘开卡详细教程_拯救固态硬盘（慧荣SM2246XT开卡）

今天胖胖本来在录制从零开始打造家庭网络中心这个系列的win10+hyper—v篇，结果我亲爱的固态硬盘英勇就义了，身为一个科(qiong)技(bi)宅，我觉得是时候开始我的表演了。第一步，你得吧你的固态硬盘拆开，把几个螺丝卸掉就行了(如果还在保修记得保修呀，固态硬盘一般有2-3年的保修期，有部分5年(比如：光威悍将)，还有一部分终身质保，所以别忙着拆，先确定一下有没有过保修，我这块买的比较早而且外
weixin_39817176·2022-09-15 07:23

DIY USB3.0 SM2246XT+双贴闪迪15131颗粒256G固态U盘

准备工具首先列出下面几个重要的必备材料和工具：1.慧荣2246XT主控（G2板型）+闪迪15131颗粒128GX2+CNC铝合金磁吸U盘外壳+开卡工具2.焊烙铁（非必要）+热风吹焊台（一般380-400
SM2258XT SM2263EN开卡·2022-09-15 06:00

固态硬盘开卡维修教程，MAP1202、IG5236、SM2259XT2等主控均适用

固态硬盘开卡维修常识性知识固态硬盘彻底坏了怎么办，比如不认盘、无法分区、无法格式化、读写蓝屏死机无响应等等比较严重的故障，这时候该怎么办呢？难道只能扔掉重新买一个吗？实际上是完全可以自己修好的，使用工厂级量产开卡工具，完全可以修复固态硬盘90%以上的故障问题。简要步骤：1、拆开固态硬盘；2、查看主控、缓存、闪存芯片型号；3、找到ROM跳线；4、查找跟主控对应的开卡工具；5、运行开卡软件，开卡修复。
SM2258XT SM2263EN开卡·2022-09-15 06:00
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