为什么在描述forall时，我们在dafny中使用隐含而不是共轭？_为什么我们在getter中对LiveData使用val而不是var_为什么我们在计算校验和时使用1的补码而不是2的补码 - 腾讯云开发者社区

作者：何甜甜在吗来源：http://1t.click/a7Gm 在项目开发过程中经常遇到时间处理，但是你真的用对了吗，理解阿里巴巴开发手册中禁用static修饰SimpleDateFormat...通过阅读本篇文章你将了解到： 为什么需要LocalDate、LocalTime、LocalDateTime【java8新提供的类】； java8新的时间API的使用方式，包括创建、格式化、解析、计算、...当多个线程同时使用相同的SimpleDateFormat对象【如用static修饰的SimpleDateFormat】调用format方法时，多个线程会同时调用calendar.setTime方法，可能一个线程刚设置好...在多并发情况下使用SimpleDateFormat需格外注意 SimpleDateFormat除了format是线程不安全以外，parse方法也是线程不安全的。...calb中中属性设置cal c、返回设置好的cal对象但是这三步不是原子操作多线程并发如何保证线程安全 - 避免线程之间共享一个SimpleDateFormat对象，每个线程使用时都创建一次SimpleDateFormat

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【深度干货】专知主题链路知识推荐#9-机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介02

. , M)表示在均值场假设下，变分下界达到极值时，最优的近似后验分布因子满足的一组条件。然而，这并不是一个显式的解，因为最优化 ? 的右侧表达式依赖于关于其他的部分 ? （ ? ）的期望。...+ const 这个表达形式的好处在于我们可以略去很多可以被吸收到常数中的项不去计算，而只计算我们需要的，与变量 ? 有关的部分。...我们假设数据是独立地从高斯分布中抽取的。似然函数为： ? 而参数的先验分布为： ? 我们采用了共轭的先验分布。...然而，在Blei等初始提出LDA时，采用的是我们现在所讲的均值场变分推理。...同时，我们在设计模型时候采用的共轭结构已经隐含地帮我们确定了各个部分最佳的近似形式: 即 ? 为以 ? 为参数的狄里克雷分布， ? 为以 ? 为参数的狄里克雷分布， ? 为以 ? 为参数的多项式分布。

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用NN（神经网络）实现数据的降维理论及练习

因为一般使用数值优化算法（比如BP算法）时需要随机给网络赋一个值，而当这个权值太大的话，就很容易收敛到”差”的局部收敛点，权值太小的话则在进行误差反向传递时离输入层越近的权值更新越慢，因此优化问题是多层...当网络的输入数据是连续值时，只需将可视层的二进制值改为服从方差为1的高斯分布即可，而第一个隐含层的输出仍然为二进制变量。　　...预训时练得到的网络权值占最终识别率的主要部分，因为预训练中已经隐含了数据的内部结构，而微调时用的标签数据只对参数起到稍许的作用。...共轭梯度下降的优化函数形式为： [X, fX, i] = minimize(X, f, length, P1, P2, P3, ... ) 　　该函数时使用共轭梯度的方法来对参数X进行优化，所以X是网络的参数值...f是一个函数的名称，它主要是用来计算网络中的代价函数以及代价函数对各个参数X的偏导函数，f的参数值分别为X，以及minimize函数后面的P1,P2,P3,…使用共轭梯度法进行优化的最大线性搜索长度为length

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估计参数的方法：最大似然估计、贝叶斯推断

这很重要，因为这确保了当概率的对数达到最大值时，原概率函数同样达到最大值。因此我们可以操作简化了的对数似然，而不是原本的似然。...最后，我们将等式的左半部分设为0，据μ整理等式得到： ? 这样我们就得到了μ的最大似然估计。同理，我们可以求得σ的最大似然估计 为什么是最大似然，而不是最大概率？...我们通常使用data或者y = {y1, y2, ..., yn}，而不是B。这代表数据，也就是我们的观测集合。我会在等式中显式地使用data，希望这能让等式看起来不那么晦涩。...在这个例子中，先验分布是一个共轭先验。在很多推断的场景中，我们选择使所得分布共轭的似然和先验，因为这简化了数学。...数据科学中的一个例子是隐含狄利克雷分布（LDA），这是一种在多个文档（语料库）中搜寻主题的无监督学习算法。

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数值优化（4）——非线性共轭梯度法，信赖域法

看似到这里问题就结束了，但是有一个隐含的问题在于算法的第2步。一般情况下，由于数值误差的存在，优化的精确步长是难以求得的。所以在非线性共轭梯度法下，实际的效果总是会差那么一些。...也就是说，一方面，我们希望观察一下。这里。另一方面，我们希望看看我们的方向是不是下降方向。如果是最速下降法自然不需要说明后面这一件事，但是在共轭梯度法上其实这一点没有那么显然。...自然希望说明级数收敛，自然我们希望看到的就是对的估计。而也正好可以用来判断方向是否是下降方向。注意到我们有所以化简就可以得到（想想为什么？）...我们在之前提到过，在原始的方法中，是一个大的计算开销的部分，那么在这个地方，其实对应的就是这个东西，我们希望这个东西的条件数小一些，这个时候计算复杂度也就相对应的会小一些。...就是wolfe条件中第二个不等式的系数。这个系数就限制了对于步长是否精确的要求。可以看出，如果取得越小，对应的步长就要求越靠近精确步长（想想为什么？），所以可以看出共轭梯度法的表现就越好。

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通俗理解LDA主题模型

至此，我们可以看到二项分布和多项分布很相似，Beta分布和Dirichlet 分布很相似，而至于“Beta分布是二项式分布的共轭先验概率分布，而狄利克雷分布（Dirichlet分布）是多项式分布的共轭先验概率分布...比如，某观测数据服从概率分布P(θ)时，当观测到新的X数据时，我们一般会遇到如下问题：可否根据新观测数据X，更新参数θ？根据新观测数据可以在多大程度上改变参数θ，即 ?...（为什么？...而按照贝叶斯派的思想，他在家不在家的概率不再认为是个定值1/2，而是随机变量。比如按照我们的经验（比如当天周末），猜测他在家的概率是0.6，但这个0.6不是说就是完全确定的，也有可能是0.7。...在pLSA中，我们使用EM算法去估计“主题-词项”矩阵Φ（由 ? 转换得到）和“文档-主题”矩阵Θ（由 ?

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新概率书 Structured Probabilistic Reasoning

这本书受到量子理论的影响,例如,在书写离散概率分布时,使用“状态”、“可观测的”和“测试”作为“分布”、样本空间上的 R 值函数和相容(可求和)谓词的同义词;在书写离散概率分布时,使用 ket 符号|–...); 在使用 daggers 作为反转时,类似于共轭转置(希尔伯特空间)。...应该说:对于受过正规方法训练的人来说,概率理论的领域可能是相当草率的:一切都被称为“P ”,类型很少被使用,关键成分(如期望值的分布)被隐含,基本概念(如共轭先验)仅通过例子介绍,计算公式和算法通常只是给出...人们可以推测,在传统的概率论中,状态/分布是隐式的,因为在许多例子中,它们在背景中被用作固定的隐式假设。事实上,在数学符号中,人们倾向于忽略最不相关的(隐含的)参数——为了提高效率。...如果我们在贝叶斯网络中进行推理,当网络中某一点的信息在连接中上下传递,以得出网络中另一点的结论时,就会发生这种情况。以下几个方面体现了本书的方法。 1 信道被用作概率推理的基石。

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On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs（自由能）2

至关重要的是, 在 FEP 下, 在上述 NESS 密度定义的第三点中定义的惊喜可以被视为系统的本体论潜力(当它存在时)。...概括一下：为什么我们要将规范理论的技术引入贝叶斯力学?它提供了一个近似贝叶斯推理的吸引人的公式,并且与当代物理学中通常写机械理论的方式一致;但是它主要是有用的,因为它允许我们谈论自证性。...鉴于我们刚刚回顾的,规范理论在约束和概率之间的关系仍然更有用,因为我们现在可以理解: (1)为什么令人惊讶的或负的对数概率是泛函的标准选择,通过平行传输, (2) 为什么通过规范协方差恒等式,平行传输是有意义的...上述现象的一个直接结果是, 正如 FEP 所描述的,自组织的发生是因为熵耗散,而不是无视熵耗散。熵最大化的想法让我们可以说,从统计学上来说,生命实际上是第二定律的载体。...FEP as a physics of beliefs CMEP as a physics by beliefs, 这些技术将使我们能够为那些更容易用口径表示的系统类型写下机械理论, 而不是惊奇和它的变分自

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机器学习笔记之矩阵分解 SVD奇异值分解

不难看出，酉矩阵实际上是推广的正交矩阵（orthogonal matrix）；当酉矩阵中的元素均为实数时，酉矩阵实际就是正交矩阵。...即是一个正规矩阵，但它显然不是酉矩阵或正交矩阵；因为 ? 谱定理和谱分解矩阵的对角化是线性代数中的一个重要命题。...在实际生产中，我们遇到的很多矩阵都不是正规矩阵。对于这些矩阵，谱定理就失效了。作为谱定理的泛化，SVD 分解对于原矩阵的要求就要弱得多。 ?...train_set, test_set = train_test_split(data, test_size=.25) # 训练模型，指定有35个隐含特征，使用训练集进行训练 # 35隐含特征是指，原本...而一旦补全，评分矩阵就会变成一个稠密矩阵，从而使评分矩阵的存储需要非常大的空间，这种空间的需求在实际系统中是不可能接受的。

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bp神经网络应用实例(简述bp神经网络)

，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM(1,1)模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测...：[y,ps] =mapminmax(x,ymin,ymax)，x需归化的数据输入， %ymin，ymax为需归化到的范围，不填默认为归化到[-1,1] %返回归化后的值y，以及参数ps，ps在结果反归一化中...会产生动荡，而致使无法收敛 net.trainParam.mc=0.9;%动量因子的设置，默认为0.9 net.trainParam.show=25;%显示的间隔次数 % 指定训练参数 % net.trainFcn...\ getwb – 将它作为一个单一向量中的所有网络权值和偏差。 \ noloop – 删除神经网络的开放和关闭反馈回路。...\ traincgb – 共轭鲍威尔比尔重新启动梯度反向传播。 \ traincgf – 共轭弗莱彻-里夫斯更新梯度反向传播。

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NLP系列笔记：通俗理解LDA主题模型

4.3.1 pLSA跟LDA的对比：生成文档与参数估计在pLSA模型中，我们按照如下的步骤得到“文档-词项”的生成模型：按照概率选择一篇文档选定文档后，确定文章的主题分布从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别...（为什么？...而按照贝叶斯派的思想，他在家不在家的概率不再认为是个定值1/2，而是随机变量。比如按照我们的经验（比如当天周末），猜测他在家的概率是0.6，但这个0.6不是说就是完全确定的，也有可能是0.7。...在pLSA中，我们使用EM算法去估计“主题-词项”矩阵Φ（由转换得到）和“文档-主题”矩阵Θ（由转换得到）这两个参数，而且这两参数都是个固定的值，只是未知，使用的思想其实就是极大似然估计MLE。...而不是把先验作为正则化引入。最后一点gibbs sampling其实不是求解的过程是去explore后验分布去采样用于求期望. @研究者July：好问题好建议，这几天我陆续完善下！

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从DTFT到DFS，从DFS到DFT，从DFT到FFT，从一维到二维

，如果是这样我们讨论着半天不是白说了？实际上，在某些情况下是可以用循环卷积来计算线性卷积的，下面讨论这种情况，看下要满足什么条件。有限长序列的循环卷积和线性卷积。...共轭偶对称分量同理： ? 共轭奇对称分量那么显然是有： ? 为什么把上面的叫做奇对称和偶对称分量呢？看下面的推导，对于偶对称来说： ? 即： ?...频谱泄露这一次才真正理解了，频谱泄露就是加窗时发生的，离散周期信号要进行DFT时要进行截断，如果不是整周期截断，做DFT得到的频谱就会发生泄露，本质的原因就是周期延拓的时候就不是原先的信号了（因为没有整周期截断...实际上这个规律不是说硬是这样发现的，而是隐含在蝶形运算里的。第一次分奇偶的时候是按照最低位分的，分好的奇偶在各自的序列里同样是按照奇偶来分的。这样就是一位一位来分，反过来就相当于是从高位来。...---- 从一维到二维本来想重写一篇的，后来发现从一维到二维的推导是如此的明了和简单，就放在这里了：信号中的fft大都是一维的，图像是二维信号，在图像中的频谱分析都是一维的，所以有必要对二维的DFT

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每周以太坊进展 20221119

研究 Horn[15]：关于两层 BLS 签名聚合的提案，使一百万验证者能够在同一个 slot 投票。...路由中的进行 ERC20 和 NFT 兑换匿名 Vickrey 拍卖[29]：向未初始化的 CREATE2 地址发送竞标，概念证明 Paul Berg：时间戳变量为 uint40[30]（大约 35k 年后）而不是...miniSTARK[35] : GPU 加速的 STARK 验证器 Nova Scotia[36]：使用 Circom 电路和微软 Nova 验证器的中间件安全 Zellic 的审计覆盖率跟踪器[37...]：跟踪某些 DeFi 协议的合约审计覆盖率，链上代码与审计代码之间存在差异 evm-dafny[38] : Dafny 中 EVM 的函数规范，允许对合约字节码进行验证 ---- （编者注：本翻译不代表登链社区的立场...，也不代表我们（有能力并且已经）核实所有的事实并把他的观点分离开来。）

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动态We API（ABP官方文档翻译）

方法名称转换为camelCase，因为这是在javascript世界的约定。 ForAll方法在应用中，我们会有许多的应用服务，一个一个的创建api controllers是乏味且易忘记的。...重写ForAll 在ForAll方法之后我们可以重写配置。...ForMethods 当使用ForAll方法时，我们可以使用ForMethods方法更好的调整每一个方法。...然后，我们可以作为常见的javascript函数调用它的函数。注意，我们注册了success处理方法（而不是done），因为在augularhttp服务中也是如此定义的。...type=angular"> 启用/禁用如果你使用如上定义的ForAll方法，你可以为服务或方法使用RemoteService特性来禁用它。在服务接口中使用，而不是在服务类中。

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训练神经网络的五大算法：技术原理、内存与速度分析

反之，我们考虑通过在一系列步骤组成的参数空间中搜寻最小值。每一步中，损失会随着神经网络参数的调整而减少。这样，我们从一些参数向量（通常随机选择）着手训练神经网络。...下图描述了使用共轭梯度法的训练过程。如图所示，参数的改进步骤是先计算共轭梯度训练方向，然后计算该方向上的合适训练速率。 ? 这种方法已经证明比梯度下降法在训练神经网络方面更有效。...因为它不需要Hessian矩阵，所以当神经网络非常大时，也建议使用共轭梯度法。 4....这种方法在算法的每次迭代中建立并逼近Hessian逆矩阵，而不是直接计算Hessian矩阵，然后评估其逆矩阵。该近似值仅使用损失函数的一阶导数的信息来计算。...总而言之，如果我们的神经网络有成千上万的参数，我们可以使用梯度下降法或共轭梯度法，以节省内存。

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【LDA数学八卦-5】LDA 文本建模

而语料中 K个 topics 生成words 的过程相互独立，所以我们得到 K 个相互独立的 Dirichlet-Multinomial 共轭结构，从而我们可以得到整个语料中词生成概率 p(w→|z→...于是我们可以考虑使用 Gibbs Sampling 算法对这个分布进行采样。当然由于 w→ 是观测到的已知数据，只有 z→是隐含的变量，所以我们真正需要采样的是分布 p(z→|w→)。...此小节中我们使用不同的方式，主要是基于 Dirichlet-Multinomial 共轭来推导 Gibbs Sampling 公式，这样对于理解采样中的概率物理过程有帮助。...而最终得到的 θ^mk,φ^kt 就是对应的两个 Dirichlet 后验分布在贝叶斯框架下的参数估计。...学习一个模型的时候我喜欢追根溯源，常常希望把模型中的每一个数学推导的细节搞明白，把公式的物理意义想清楚，不过数学推导本身并不是我想要的，把数学推导还原为物理过程才是我乐意做的事。

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LDA主题模型 | 原理详解与代码实战

2.4 共轭先验分布在贝叶斯概率理论中，如果「后验概率P(θ|x)和先验概率p(θ)满足同样的分布律」，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时，先验分布叫做似然函数的共轭先验分布。...分布是二项式分布的共轭先验分布，而狄利克雷(Dirichlet)分布是多项式分布的共轭分布。...利用上述定义好的概率，我们可以按照如下的步骤得到‘文档-词语’的生成模型：按照概率选择一篇文档选定文档后，从主题分布中按照概率选择一个隐含的主题类别选定后，从词分布中按照概率选择一个词简而言之，...但是，在LDA中，主题分布和词分布是不确定的，LDA的作者们采用的是贝叶斯派的思想，认为它们应该服从一个分布，主题分布和词分布都是多项式分布，因为多项式分布和狄利克雷分布是共轭结构，在LDA中主题分布和词分布使用了...而语料库中的文档对应的骰子参数在以上训练过程中也是可以计算出来的，只要在 Gibbs Sampling 收敛之后，统计每篇文档中的 topic 的频率分布，我们就可以计算每一个 p(topic|doc)

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NLP 点滴：文本相似度（中）

而随着计算机性能的提升，以及互联网发展而得到的海量语料库，目前NLP的研究更多是基于统计的经验主义方法。所以在本文讨论的语义相似性中，也是从统计学的角度出发进行总结。...其图模型如下：其中表示文档集，Z便是PLSA中引入的隐含变量（主题/类别），表示词表。...，那么想要计算后验概率时，我们需要找到先验概率。...在上文中介绍多项式分布时提到了Dirichlet分布，我们看多项式分布的形式如下：那么我们需要找寻形式相似如下的分布：而Dirichlet分布的形式如下：看出来了吧，去掉左边的Beta分布不说...以概率生成单词，其中表示在主题上的条件多项式概率。在LDA中我们可以利用来表示一篇文档。

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浮点数

符号位（s）：指明数的正负，即中的。阶码（exp）：对浮点数加权，即中的。...为描述的小数值，。即，在计算机里以表示时去掉了总为 1 的首位（节省了一位空间）。 2.2 非规格化的值阶码的位模式（二进制码）为全 0 。...为描述的小数值。非规格化数的作用 1. 提供了一种表示 0 的方法对于规格化数，由于，故无法使用规格化数表示 0 。...【注】IEEE 的浮点格式中，和在某些方面被认为是不同的，而在其他方面是相同的。 2. 表示那些接近 0 的数非规格化数能够均匀地表示那些接近 0 的数。...尾数为非 0：得到的值表示不是一个数值，即。用于表示一些非法的运算结果，如或等，也可以用来表示未初始化的值。 2.4 举例 image.png image.png 3.

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什么在代码中要求我们使用LocalDateTime而不是Date？

【深度干货】专知主题链路知识推荐#9-机器学习中的变分推断方法(Variational Inference)简介02

用NN（神经网络）实现数据的降维理论及练习

估计参数的方法：最大似然估计、贝叶斯推断

数值优化（4）——非线性共轭梯度法，信赖域法

通俗理解LDA主题模型

新概率书 Structured Probabilistic Reasoning

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