在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
自适应滤波器能够根据输入信号自动调整滤波系数进行数字滤波。作为对比，非自适应滤波器有静态的滤波器系数，这些静态系数一起组成传递函数。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Ma
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。 感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网络的抗
自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
的结果中，占的权重就太大了，而是带噪信号，这样梯度噪声就被放大了。为了克服这个问题，可使用归一化LMS滤波器。在迭代时，对输入向量欧式范数（就是模值）的平方进行归一化（Normalized LMS)。
1987年：Lim和Oppenheim发表语音增强的维纳滤波方法； 1987年：Boll发表谱减法； 1980年：Maulay和Malpass提出软判决噪声一直方法； 1984年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法；
小编邀请您，先思考： 线性回归的假设是什么？线性回归用来解决什么问题？ 梯度下降算法怎么理解？梯度下降算法怎么改进？ 实例 首先举个例子，假设我们有一个二手房交易记录的数据集，已知房屋面积、卧室数量和
本文即针对移动游戏环境下实时语音所面对的挑战，介绍一些语音预处理、流媒体协议等通用的解决方案。
本篇文章基于机器学习来分析下西洋跳棋学习问题。 从1989年开始，美国艾尔伯特大学的计算机科学家Jonathan Schaeffer和同事就致力于开发西洋跳棋人工智能程序。 通过研究5万亿亿个跳棋位置，研究人员于16年4月完成了切努克终极程序，它是无法被击败的——就算人类智力发挥到极限，也只能跟它打个平手。
Stable Diffusion 进行 AI 绘画，采样器存在的价值就是从噪声出发，逐步去噪，得到一张清晰的图像。
作为感知器及BP神经网络的学习过度，记录几个关于线性神经网络及学习规则的知识点。 1 线性神经网络 感知器的激活函数只能输出两种可能的值，而线性神经网络的激活函数是线性函数（y=x），因此可以取任意
自适应滤波器（Adaptive Filter）（1）–简介 自适应滤波器（adaptive filter）(2)–LMS算法
3,基于高分辨率谱图估计法 MUSIC多重信号分类 ESPRIT（旋转不变子空间）
预测编码网络是受神经科学启发的模型，根源于贝叶斯统计和神经科学。然而，训练这样的模型通常效率低下且不稳定。在这项工作中，我们展示了通过简单地改变突触权重更新规则的时间调度，可以得到一个比原始算法更高效稳定且具有收敛性理论保证的算法。我们提出的算法被称为增量预测编码（iPC），与原始算法相比，在生物学上更加合理，因为它是完全自动的。在一系列广泛的实验中，我们展示了在大量图像分类基准测试以及条件和掩码语言模型的训练方面，iPC在测试准确性、效率和收敛性方面始终优于原始表述，针对大量超参数集。
转载说明：CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面，本文试图从凸优化的角度说起，简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
追根溯源，神经网络诞生于人类对于人脑和智能的追问。而这个追问经历了旷远蒙昧的精神至上学说，直到 19 世纪 20 年代。
Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)， LMS(LeastMean Square 最小均方)， LSM(Least Square Methods 最小二乘法)， MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)， QP(Quadratic Programming 二次规划)， CP(Conditional Probability条件概率)， JP(Joint Probability 联合概率)， MP(M
Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic Programming 二次规划)， CP(Conditional Probability条件概率)，JP(Joint Probability 联合概率)，MP(Marginal Probability边缘
Basis(基础)： MSE(Mean Square Error均方误差)，LMS(LeastMean Square最小均方)，LSM(Least Square Methods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic Programming二次规划)， CP(Conditional Probability条件概率)，JP(Joint Probability联合概率)，MP(Marginal Probability边缘概率)，Bay
文章：Maximum Likelihood Remission Calibration for Groups of Heterogeneous Laser Scanners
随着银行业务的扩展、P2P的出现、第三方支付提供个人贷、以及X宝等借贷平台的出现，使得个人信用评估在银行、第三方支付、商业借贷平台等上的应用越来越重要。本文利用BP人工神经网络对商业银行针对个人的信用等级评价进行了探讨,建立了神经网络的评价模型,对此做出了实例分析。 个人信用等级评估指标体系 商业银行个人信用等级评估指标体系设立的目的简述为银行通过评估借款人的“3C”,即品德(Character)、能力(Capacity)以及抵押(Collateral),对借款人在债务期满时偿债能力(Ability
success: True$ rostopic list可以看到雷达发布了两个主题：/robot/Sick_LMS_291/laser_scan/layer0
【磐创AI导读】:提及机器学习，很多人会推荐斯坦福CSS 229。本文便对该课程做了系统的整理。包括监督学习、非监督学习以及深度学习。可谓是是学习ML的“掌上备忘录”。想要学习更多的机器学习、深度学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
给定一组与输出{y(1),...,y(m)}相关联的数据点{x(1),...,x(m)}，我们希望构建一个能够根据x值预测y值的分类器。
What Artifificial Neural Networks Can Tell Us
常见的机器学习&数据挖掘数学知识点之Basis SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SSE=∑i=1n(Xi−X¯¯¯)2 SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SAE=∑i=1n|Xi−X¯¯¯| SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) SRE＝∑i=1nXi−X¯¯¯X¯¯¯ MSE(Mean Squared Error, 均方误差) MSE=∑ni=1(Xi−X¯¯¯)2n RMSE(Root M
显存32G是我们普通电脑很难达到的水平，腾讯云的HAI在最近的官方推广中应该很多小伙伴们都使用过了，特别是图像生成的【Stable Diffusion】服务，并且我们可以选择32G显存的虽然当前只有默认的模型功能，但是用起来还是能满足我们的需求的进阶型服务，就说跑【sd-webui-animatediff】拓展功能，那就十分的有意思了，由于网络下载的比较慢，本章节我们先来说一下各种采样方式对应生成内容的结果。
今天给大侠带来FPGA Xilinx Zynq 系列第三十篇，开启十七章，带来 IP 的创建 等相关内容，本篇内容目录简介如下：
机器学习有许多不同的算法，每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而，最简单的机器学习算法可能是线性回归。
Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：
运动估计是视频去噪技术的重要组成之一，计算相邻两帧视频序列各像素的相对运动偏移量，从而得到其运动轨迹。
来源：深度学习爱好者、极市平台https://blog.csdn.net/blogshinelee/article/details/102875044本文约4300字，建议阅读8分钟本文探索对于feature scaling中最常使用的Standardization。 写在前面 Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是： 特
本文解读了一项数据预处理中的重要技术——特征归一化，提出并解答了5个相关问题，同时分析了相关方法和适用场景。
摘要：参数化语言模型（LMs）通过在大量网络数据上进行训练，展现出了显著的灵活性和能力。然而，它们仍然面临着诸如幻觉、难以适应新数据分布以及缺乏可验证性等实际挑战。在这篇立场论文中，我们主张将检索增强型LMs作为下一代LMs取代参数化LMs。通过在推理过程中结合大规模数据存储，检索增强型LMs可以更加可靠、适应性强，并且具有可归因性。尽管具有潜力，但检索增强型LMs由于几个障碍尚未被广泛采用：具体来说，当前的检索增强型LMs在超出知识密集型任务（如问答）的文本利用方面遇到困难，检索和LM组件之间的互动有限，缺乏用于扩展的基础设施。为了解决这些问题，我们提出了开发通用检索增强型LMs的路线图。这涉及重新考虑数据存储和检索器，探索具有改进的检索器-LM交互的流水线，并且在高效训练和推理的基础设施上进行重大投资。
信道估计主要分为非盲信道估计和盲信道估计。顾名思义，非盲信道估计需要使用基站和接收机均已知的导频序列进行信道估计，并使用不同的时频域插值技术来估计导频之间或者符号之间的子载波上的信道响应。目前主要使用的非盲信道估计包括最小二乘（LS）信道估计、最小均方误差（MMSE）信道估计、基于DFT的信道估计以及基于判决反馈信道估计等；而盲信道估计不需要已经已知的导频序列，主要包括基于最大期望的信道估计、基于子空间的信道估计技术等。本文主要介绍非盲信道估计
《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科。以下是小编为大家精心准备的：，欢迎参考阅读!
二元决策树就是基于属性做一系列的二元（是/否）决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后，要么引出另外一个决策，要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。了解了训练后的决策树是什么样的，就学会了决策树的训练过程。 代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTreeRegressor工具包针对红酒口感数据构建二元决策树的代码。图6-1为代码清单6-1生成的决策树。 代码清单6-1 构建一个决策树预测红酒口感-winTree.py import u
神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义：输入单元接受外部给的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐含单元处在输入和输出单元之间，从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的。除了上述三个处理信息的单元之外，神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定。
深度学习能够解决许多复杂的问题，如今逐渐广泛运用。深度学习的网络往往比较深，要占用大量的存储空间与计算资源，因此为了使其能用于小型设备之中，需要对模型进行压缩。这个演讲则围绕着对激活层（activation）参数的量化进行。演讲者是斯坦福大学的Elaina Chai，师从Boris Murmann。
关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中xi=(xi1;xi2;xi3;...;xid)，yi是实数。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。
作者 RaySaint http://underthehood.blog.51cto.com/2531780/577854 机器学习的定义 《机器学习》By M.Mitchell第一章中和斯坦福机器学习公开课第一课都提到了一个这样定义： 对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序从经验E中学习。 并举了一个例子，西洋跳棋学习问题： 任务T：下西洋跳棋 性能标准P：比赛中击败对手的百分比 训练经验E：和自己进行对弈 这个例子很清楚的解释
摘要：这项工作研究了改善语言模型（LM）学习的一般原则，旨在减少必要的训练步骤，以实现卓越的性能。具体来说，我们提出了一个理论的LM的最佳学习。我们首先提出了一个目标，通过最大限度地提高数据压缩比，在“LM训练无损压缩”视图中优化LM学习。然后，我们推导出一个定理，命名为学习律，以揭示在我们的目标下的最优学习过程中的动力学性质。然后通过线性分类和真实世界语言建模任务的实验验证了该定理。最后，我们的经验验证，最佳学习的LM本质上源于改进的系数的缩放律的LM，表明很大的承诺和意义，设计实用的学习加速方法。我们的代码可以在https://aka.ms/LearningLaw上找到。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
