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摘要: 看一部电影,读一本书,乃至一篇短文,一句话,听一首歌,看到一幅画面,受到感染,情动于衷,是因为自己和书中的文字、画面以及视频声音,发生了共鸣,两者产生了奇妙的化学反应,共振使自己的反应达到最大,或喜或悲,或笑或哭,或沉默或咆哮,或怅然若失或失魂落魄。然而多数时候,对于... 阅读全文
posted @ 2017-04-04 00:04 未雨愁眸 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 看一部电影,读一本书,乃至一篇短文,一句话,听一首歌,看到一幅画面,受到感染,情动于衷,是因为自己和书中的文字、画面以及视频声音,发生了共鸣,两者产生了奇妙的化学反应,共振使自己的反应达到最大,或喜或悲,或笑或哭,或沉默或咆哮,或怅然若失或失魂落魄。然而多数时候,对于... 阅读全文
posted @ 2017-04-04 00:04 未雨愁眸 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 拓扑结构上如下图示,在拓扑结构上,RBM(受限的玻尔兹曼机)与 BM(玻尔兹曼机)的最大区别在于: RBM 取消了可见层的层内连接以及隐含层的层内连接,主要在于 BM 的层内连接使得其学习过程相当耗时;2. RBM 结构的一些特性RBM 是一种有效的特征提取方... 阅读全文
posted @ 2017-04-03 23:20 未雨愁眸 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 拓扑结构上如下图示,在拓扑结构上,RBM(受限的玻尔兹曼机)与 BM(玻尔兹曼机)的最大区别在于: RBM 取消了可见层的层内连接以及隐含层的层内连接,主要在于 BM 的层内连接使得其学习过程相当耗时;2. RBM 结构的一些特性RBM 是一种有效的特征提取方... 阅读全文
posted @ 2017-04-03 23:20 未雨愁眸 阅读(1019) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Gibbs 采样的最大作用在于使得对高维连续概率分布的抽样由复杂变得简单。可能的应用:计算高维连续概率分布函数的数学期望, Gibbs 采样得到 n 个值,再取均值;比如用于 RBM; 阅读全文
posted @ 2017-04-03 22:44 未雨愁眸 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Gibbs 采样的最大作用在于使得对高维连续概率分布的抽样由复杂变得简单。可能的应用:计算高维连续概率分布函数的数学期望, Gibbs 采样得到 n 个值,再取均值;比如用于 RBM; 阅读全文
posted @ 2017-04-03 22:44 未雨愁眸 阅读(240) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MCMC: The Gibbs Sampler 多元高斯分布的边缘概率和条件概率 Marginal and conditional distributions of multivariate normal distributionclear, clcrng('defa... 阅读全文
posted @ 2017-04-03 22:13 未雨愁眸 阅读(2430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MCMC: The Gibbs Sampler 多元高斯分布的边缘概率和条件概率 Marginal and conditional distributions of multivariate normal distributionclear, clcrng('defa... 阅读全文
posted @ 2017-04-03 22:13 未雨愁眸 阅读(632) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二维平面可以通过平面直角坐标系表示;二维平面上不同的散列点,也就是平面直角坐标系上的不同的点,其在坐标轴方向上的移动,分别在以下两个方向上的移动: 在 x 轴方向上,(x1,y1) ⇒ (x2,y1)在 y 轴方向上,(x1,y1) ⇒ (x1,y2)mu = [0,... 阅读全文
posted @ 2017-04-03 22:07 未雨愁眸 阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 二维平面可以通过平面直角坐标系表示;二维平面上不同的散列点,也就是平面直角坐标系上的不同的点,其在坐标轴方向上的移动,分别在以下两个方向上的移动: 在 x 轴方向上,(x1,y1) ⇒ (x2,y1)在 y 轴方向上,(x1,y1) ⇒ (x1,y2)mu = [0,... 阅读全文
posted @ 2017-04-03 22:07 未雨愁眸 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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