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2021年12月19日

pytorch中backward()函数的gradient参数作用

摘要： 若是关于计算图中的leaves变量求导的输出变量是一个标量，那么gradient默认为None，或者指定为“torch.Tensor([1.0])” 若是关于计算图中的leaves求导的输出变量是一个向量，那么gradient是不能缺省的，gradient是和该输出向量同维度的tensor。 假设计 阅读全文

posted @ 2021-12-19 22:09 那抹阳光1994 阅读(579) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年12月17日

深度学习中的爱因斯坦求和约定

摘要： einsum满足你一切需要：深度学习中的爱因斯坦求和约定 https://zhuanlan.zhihu.com/p/44954540 阅读全文

posted @ 2021-12-17 14:28 那抹阳光1994 阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年12月16日

bootstrap自举算法

摘要： mark 如何通俗的理解bootstrap，自举法，自助法 阅读全文

posted @ 2021-12-16 22:11 那抹阳光1994 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑

伪逆

摘要： 伪逆（pseudo inverse）是对于矩阵逆的一种推广，满足一定性质的矩阵都可以成为矩阵A的伪逆。伪逆具有存在且唯一的良好性质，可以用于解决最小二乘和最小范数问题。最小二乘问题是对于一个超定矩阵而言的，最小二乘问题的解是能够最小化残差的解。而最小范数问题是针对欠定矩阵矩阵而言，对这类线性方程组不 阅读全文

posted @ 2021-12-16 15:17 那抹阳光1994 阅读(1818) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年12月15日

matlab生成指定均值向量和协方差矩阵的多维正态分布样本

摘要： 产生一个协方差矩阵为R的n维随机正态分布的一组样本，matlab没有现成的函数，不过我们可以通过一个线性变换来实现。 我们知道，matlab产生的n维正态样本中的每个分量都是相互独立的，或者说，它的协方差矩阵是一个数量矩阵mI，如：X = randn(10000,4);产生10000个4维分布的正态 阅读全文

posted @ 2021-12-15 20:07 那抹阳光1994 阅读(1659) 评论(1) 推荐(0) 编辑

2021年11月24日

matplotlib绘图常用命令汇总

摘要： 常规绘图流程 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt # 关于matplotlib绘图Times New Roman字体问题 # https://blog.csdn.net/Limonor/articl 阅读全文

posted @ 2021-11-24 21:32 那抹阳光1994 阅读(329) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年11月9日

传递函数中的零点和极点的物理意义

摘要： 一、传递函数中的零点和极点的物理意义： 传递函数 零点：当系统输入幅度不为零且输入频率使系统输出为零时，此输入频率值即为零点。 极点：当系统输入幅度不为零且输入频率使系统输出为无穷大（系统稳定破坏，发生振荡）时，此频率值即为极点（共振（固有）频率）。 一个开环线性时不变系统是稳定的，如果： （a）对 阅读全文

posted @ 2021-11-09 15:58 那抹阳光1994 阅读(7828) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年11月8日

Canonical Correlation Analysis 典型相关分析

摘要： 机器学习: Canonical Correlation Analysis 典型相关分析 阅读全文

posted @ 2021-11-08 15:26 那抹阳光1994 阅读(50) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年10月21日

matlab追加写入txt

摘要： save([path, 'data.txt'], 'data', '-ascii', '-append') 阅读全文

posted @ 2021-10-21 23:06 那抹阳光1994 阅读(711) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年10月15日

MCMC抽样中的burn in

摘要： 一个马尔可夫链需要经过多次的状态转移过程采用达到一个稳定状态，这时候采样才比较接近真实的分布。此过程称为burn in。一般可通过丢弃前面的N个采样结果来达到burn in。 阅读全文

posted @ 2021-10-15 22:44 那抹阳光1994 阅读(1397) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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