”算法推导系列“ 的搜索结果

     BP算法推导 BP算法（BackPropagation）反向传播算法又叫误差逆传播算法（error BackPropagation），它是迄今最成功的神经网络学习算法。 现在从神经网络训练的角度推导BP算法。 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,...

     Machine-Learning-Notes白板推导系列课程笔记 初版本课程是来自： 目前，是初版的笔记，比较的乱，等全部写完，我会再做处理。各位从知乎上看到链接过来的，取完以后您可以在知乎上留个赞，就更好了。之后我会继续...

     BPTT算法推导 BPTT全称：back-propagation through time。这里以RNN为基础，进行BPTT的推导。 BPTT的推导比BP算法更难，同时所涉及的数学知识更多，主要用到了向量矩阵求导、向量矩阵微分、向量矩阵的链式求导法则，...

     文章目录1....线性回归是回归算法中最简单、实用的算法之一，在机器学习中很多知识点都是通用的，掌握一个算法相当于掌握一种思路，其他算法中会继续沿用的这个思路。 1. 线性模型基本形式 2. 线性回归方

     qq音乐sign算法还原源码放送及jsvmp全流程分析，qq音乐的sign居然是个jsvmp，我之前弄得时候都没看，直接补了两行代码就可以了，不过本着学习的态度，而且我一直搞不懂jsvmp，虽然明白原理，但是在面对入栈出栈的一...

     概述 ...假设有一组配对好的3D点，例如对两幅RGB-D图像进行匹配，或者是EPnP方法中已知参考的在相机坐标系中的坐标和在世界坐标系的坐标(参考我PnP的博文)： P={p1,...,pn},P′={p1′,...,pn′}P=\left\{ p_{1},...,p_{...

     这里有篇文章比较不错，不写了，比较好的总结了em算法推导以及3硬币模型推导NLP —— 图模型（零）：EM算法简述及简单示例（三硬币模型）

     1. 什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例(α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量，...

     在系列研究的基础上，提出了一种复杂路径上任一对等点的数据映射推导算法，在映射推导过程中，根据路径优化策略确定出最优路径，对其进行线性路径数据映射推导，确定该对等点间的映射关系，从而解决了复杂路径上任...

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