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用户1147754

从马尔科夫链到吉布斯采样与PageRank

马尔科夫链表示state的链式关系,下一个state只跟上一个state有关。 吉布斯采样通过采样条件概率分布得到的样本点,近似估计概率分布P(z)P(z)...

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小论线性变换

任何一个线性变换都可以用一个矩阵A来表示。 EIG分解 特征值分解的适应情况是: 矩阵是方阵 矩阵有足够的特征向量 如果矩阵有不相同的特征值 ,那么肯定有足够的...

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构建聊天机器人:检索、seq2seq、RL、SeqGAN

本文将简要介绍聊天机器人的四种构建方法:检索、seq2seq、Reinforcement Learning、seqGAN。 ? 聊天机器人的现状 聊天机器人从应...

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无人驾驶定位与贝叶斯滤波

无人驾驶需要精确的定位。本文将简要介绍无人驾驶定位的相关方法,重点介绍贝叶斯滤波框架进行递归的状态估计。同时附上一维马尔科夫定位的实例及代码。 无人驾驶定位 定...

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【优化2】整数优化

概述 IP类型 建立IP 逻辑型 或的逻辑约束 三个选择的或 只有才 更多或 整数可除 多边形组合 固定花费 分段线性 组合型 set covering set...

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扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合

Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本。在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准...

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贝叶斯方法与正则项

从贝叶斯角度,正则项等价于引入参数w的先验概率分布。常见的L1/L2正则,分别等价于引入先验信息:参数w符合均值为0的拉普拉斯分布/高斯分布。 贝叶斯方法的参数...

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风格转换简介

风格转换 优化问题 综述 损失函数 训练 例子 代码 网络转换 结构 训练 参考 风格转换,是把一张图片转化成同内容但包含某风格的新图片。本文将介绍如何让机器学...

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词向量综述

词向量综述 one-hot by neighbor 基于全文档的词向量 基于window的词向量 SVD Skip-Gram 结构 输入输出 学习算法 优化角度...

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卡尔曼滤波简介

卡尔曼滤波是一种在不确定状况下组合多源信息得到所需状态最优估计的一种方法。本文将简要介绍卡尔曼滤波的原理及推导。 ? 什么是卡尔曼滤波 首先定义问题:对于某一系...

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GAN的统一架构与WGAN

原始GAN 统一架构 f divergence fenchel conjugate connect with gan 其他 WGAN 介绍 优势 weight ...

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粒子滤波简介

粒子滤波基于蒙特卡洛方法,用后验概率中随机抽取的粒子集对目标概率密度函数进行近似。本文将简要介绍如何用粒子滤波进行定位并附上相关代码实例。 粒子滤波概述 粒子滤...

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机器翻译之Facebook的CNN与Google的Attention

传统的seq2seq facebook的cnn 结构 特点 position embedding 卷积的引入 GLU控制信息的流动 attention goog...

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机器学习算法调优

BP 调优事项 BP对feature scaling很敏感,要先scale data。 经验来说,L-BFGS在小数据上收敛更快效果更好;Adam在大数据上表现...

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强化学习之Q-learning简介

强化学习在alphago中大放异彩,本文将简要介绍强化学习的一种q-learning。先从最简单的q-table下手,然后针对state过多的问题引入q-net...

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hadoop_入门1

体系结构 概述 hdfs mapreduce yarn cloudera 读取文件 数据管理与容错 数据块复制 心跳检测 二级namenode主要用于备份 HD...

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微分方程与欧拉法

微分方程概述 微分方程在各个领域应用颇多。 形如 [图片] 的微分方程表示了系统的变化信息, 如果在加上初始条件(x0,y0),那么就可以求出系统整体...

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R包简单教程

R包概述 R包是什么 为什么学习R包 R包的结构 R包的工作流程 R包的创建 预先准备 包的创建 DESCRIPTION的编写 数据文件 R函数 R文档 测试R...

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基于RNN的语言模型与机器翻译NMT

语言模型 传统的语言模型 基于RNN的语言模型 机器翻译 基于统计的机器翻译架构 基于RNN的seq2seq架构 seq2seq结构 优化seq2seq att...

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LSA概述与实例

LSA概述 Latent Semantic Analysis简单来说,就是将word和document透射到concept space,然后在concept s...

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