4 颹蕭蕭

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我是一个兵,来自老百姓,打败了日本 侵 略 者,消灭了蒋匪军。 我是一个兵,爱国爱人民,革命战争考验了我,立场更坚定。 嘿!嘿嘿!枪杆~~握得紧!眼睛~~看得清! 谁敢发动战争?坚决打它!不留情!

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RNN 训练算法 —— BPDC (Backpropagation-Decorrelation)

文章目录问题描述符号约定Atiya-Parlos 算法回顾计算细节参考文献问题描述考虑模型循环网络模型:x(k+1)=(1−Δt)x(k)+ΔtWf[x(k)](1)x(k+1) = (1-\Delta t)x(k) + \Delta t Wf[x(k)] \tag1{}x(k+1)=(1−Δt)x(k)+ΔtWf[x(k)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点在激活前的状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间.

2020-10-27 12:54:34

RNN 训练算法 —— APRL (Atiya-Parlos recurrent learning)

New Results on Recurrent Network Training:Unifying the Algorithms and AcceleratingConvergence

2020-10-26 23:44:11

RNN 训练算法 —— 反向传播(Backpropagation Through Time)

参见基本框架:https://goodgoodstudy.blog.csdn.net/article/details/109245095问题描述考虑模型循环网络模型:x(k)=f[Wx(k−1)](1)x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{}x(k)=f[Wx(k−1)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重,网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}.

2020-10-23 22:13:48

RNN 训练算法 —— 前向传播(Forward Propagation)

参见基本框架:https://goodgoodstudy.blog.csdn.net/article/details/109245095问题描述考虑模型循环网络模型:x(k)=f[Wx(k−1)](1)x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{}x(k)=f[Wx(k−1)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重,网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}.

2020-10-23 21:24:45

RNN 训练算法 —— 前篇

文章目录问题描述符号约定主要推导问题描述考虑模型循环网络模型:x(k)=f[Wx(k−1)](1)x(k) = f[Wx(k-1)] \tag1{}x(k)=f[Wx(k−1)](1)其中 x(k)∈RNx(k) \in R^Nx(k)∈RN表示网络节点状态,W∈RN×NW\in R^{N\times N}W∈RN×N表示网络结点之间相互连接的权重,网络的输出节点为 {xi(k)∣i∈O}\{x_i(k)| i\in O\}{xi​(k)∣i∈O},OOO为所有输出(或称“观测”)单元的下标集

2020-10-23 19:56:39

回声状态网络(ESN)实现手写数字识别(MNIST)

下载数据集from torchvision.datasets import mnist train_set = mnist.MNIST('./data', train=True, download=True) # 若未找到数据集 则自动下载test_set = mnist.MNIST('./data', train=False, download=True)

2020-10-22 23:48:25

IP-ESN

"""A minimalistic Echo State Networks demo with Mackey-Glass (delay 17) data in "plain" scientific Python.by Mantas Lukosevicius 2012http://minds.jacobs-university.de/mantas---Modified by Xavier Hinaut: 19 November 2015.http://www.xavierhinaut.com

2020-10-22 17:16:03

Intrinsic Plasticity 公式推导

文章目录预备知识IP问题描述梯度下降法计算梯度随机梯度下降参考文献预备知识概率分布的变换,fy(y)∂y=fx(x)∂xf_y(y) \partial y = f_x(x) \partial xfy​(y)∂y=fx​(x)∂x或者fy(y)=fx(x)∂x∂y(1)f_y(y) = f_x(x)\frac{\partial x}{\partial y} \tag{1}fy​(y)=fx​(x)∂y∂x​(1)参考证明DL散度,衡量两个分布之间的差异DL(p1∥p2)=∫p1(y

2020-10-20 18:25:26

THE WAVELET THEORY: A MATHEMATICAL APPROACH

文章目录Basis VectorsInner Products, Orthogonality, and OrthonormalityEXAMPLESTHE WAVELET SYNTHESISDiscretization of the Continuous Wavelet Transform: The Wavelet SeriesThis section describes the main idea of wavelet analysis theory, which can also be conside

2020-10-16 00:17:31

Wavelets: Seeing the forest and the trees

一、前言在1998年11月15日这一天,Walt Disney Pictures 和 Pixar Animation Studios一起发布了一部全部由计算机漫画而制的电影,名字叫《一只甲壳虫的生活》(A Bug’s life),这是Disney和Pixar的第二次合作,跟三年前制片人Toy Story的突破一样,它开创了一个新的视角。一位评论家说:“《一只甲壳虫的生活》有许多漂亮的视觉创新,有错综复杂的细节,会使得大人们跟小孩子一样,从开始到结束都在观看;而且还从一些新的、迄今没有的柔和光谱中折射出的搞

2020-10-15 19:05:25

python 使用摄像头监测心率

1. 用 opencv 打开摄像头,读取指定窗口区域的RGB分量均值,本实验读取前额皮肤;2. 用 HP 滤波过滤RGB序列的趋势部分,保留波动信息,如第2列图所示3. 对 HP 滤波后的残差,即波动信息,做FFT变换,获得信号频谱绿色分量频谱的尖峰反映了心跳的频率,正常人的心跳频率在 1~2 Hz 之间

2020-10-14 17:30:31

matplotlib 绘制实时动态曲线图

matplotlib 实时动态曲线

2020-10-13 22:30:22

隐朴素贝叶斯模型(HNB)

隐朴素贝叶斯模型(HNB)

2020-10-12 13:09:59

Dirichlet-Multinomial 共轭

多项分布假设一次实验有 K 种结果,每种结果对应的概率分别为:p1,…,pKp_1, \ldots, p_Kp1​,…,pK​,且满足:p1+p2+⋯+pK=1p_1 + p_2 + \cdots + p_K = 1p1​+p2​+⋯+pK​=1则进行 M 次实验,每种结果分别出现 m1,…,mKm_1, \ldots, m_Km1​,…,mK​ 的概率为:P(m1,…,mK;p)=CMm1p1m1⋅CM−m1m2p2m2⋯CmKmKpKmK=(CMm1CM−m1m2⋯CmKmK)(p1m1p2

2020-10-09 17:09:28

Beta 分布

Beta 分布,Beta 函数,Beta-Binomial 共轭

2020-10-09 15:25:02

平稳分布、细致平稳条件与 Gibbs 采样

通常讲解吉布斯采样都要先介绍 MH 采样,但是这不应该是必须的,容易把人搞糊涂了。

2020-10-08 22:32:41

Box-Muller 变换

Box-Muller 变换的程序检验

2020-10-08 22:04:37

wav 文件的短时傅里叶变换(STFT)时频图

from scipy import signalsample_rate, s = scipy.io.wavfile.read("data/0_01_10.wav")f, t, Zxx = signal.stft(s, fs=sample_rate,window='hann',nperseg=256,noverlap=None,nfft=None,detrend=False,return_onesided=True,boundary='zeros',padded=True,axis=-1)plt.

2020-09-30 23:11:35

爪巴虫下载 github 指定目录

python 爬虫下载 github 指定目录

2020-09-30 17:38:11

傅里叶频谱、能量谱密度、自相关函数

from scipy.fftpack import fft, fftshift, ifftfrom scipy.fftpack import fftfreqimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport warningswarnings.filterwarnings(“ignore”)fs = 2000#采样点数num_fft = 4096“”"生成原始信号序列在原始信号中加上噪声np.random.randn(t.si

2020-09-29 23:04:36

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