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正态分布的Z分数
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Google执行网络爬行以更新其搜索索引所用的时间是正态分布的,平均值为7.2天,标准差为2天。 i.谷歌的网络爬行时间少于7天的概率是多少? 二、谷歌的网络爬行需要7到8天的概率是多少? iii.What是几天来谷歌网络爬行时间的第一个四分之一? 四.如果我们对Google获取的16个Web爬行进行采样,那么采样平均爬行时间少于7.5天的概率是多少?
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提问于2015-06-08
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非生物数据贝叶斯神经网络?
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建立一个不带概率分布的贝叶斯神经网络作为预测模型的因变量是否可行? 我的意思是,如果id喜欢用解释变量X(例如y=5)的向量来推断一个特定的值,比如y(例如,X=),那么贝叶斯神经网络就可以推断出具有标准差σ的y均值的分布(例如y均值=5,σ=0.5)。 这有意义吗?在不考虑simgma的情况下,神经网络的损失函数是否可以通过y与y均值的比较来工作呢? 部分回答:我认为sigma是神经网络的权重矩阵中分布的结果,它应该能工作。但我想确定并理解。 PS:我在生态学领域工作,所以得到结果的概率分布符合我的目标。
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提问于2019-01-13
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分布式系统和分布式计算有什么区别?
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我分别找到了分布式系统和分布式计算的以下定义: 分布式系统:与互连网络相连的独立计算机的集合。 分布式计算:计算机处理的一种方法,其中一个计算机程序的不同部分在两个或多个通过网络相互通信的计算机上运行。 然而,我不清楚这两者之间的区别是什么。分布式系统和分布式计算有什么区别?
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提问于2017-09-28
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基于手机应用的分布式哈希表网络实用吗?
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我想实现一个DHT网络,类似于Bittorrent中使用的网络,但不是用于查找Bittorrent群的对等体列表,而是用于查找不同网络分片的对等体列表。问题是,分布式哈希表网络中的主要节点类型将是手机应用程序,在关闭之前,它们可能只会在线很短的时间(5分钟)。这是否可行,或者节点持续时间不长的事实是否会使网络变得不稳定和不可用? 您还可以提供任何Python或Node.JS库的链接吗? 如果此问题过于具体或格式不正确,感谢并抱歉。让我知道,我会解决它,因为这是我第一次在这里问问题!
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提问于2018-07-23
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网络分析仪中0.0的聚类系数
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我使用了Network核心应用程序来获取Cytoscape上的无定向网络的基本参数。对各节点的度、中心度、网络直径等参数进行了满意的测量,给出了每个节点的聚类系数为0.0,计算出网络的总体聚类系数为0.0。接下来我要比较我的网络和随机网络,网络效率是我想比较的一个关键指标,以证明我的网络是一个无标度的网络。可能出了什么问题。在我的网络中有361个节点和695个边。任何想法都会受到赞赏。
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提问于2017-04-19
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使用分布式哈希表的实时p2p流
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在像kademlia这样的分布式哈希表网络中实时流是可能的吗?
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提问于2009-12-29
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神经网络预测区间
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我用Python创建了一个神经网络来解决一个回归问题。我希望每个值都有一个预测间隔。既然神经网络是非线性的,我该如何处理这个问题呢?
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提问于2019-05-29
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分布式缓存和性能Hadoop
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我想澄清一下我对hadoop分布式缓存的理解。我知道,当我们将文件添加到分布式缓存时,这些文件会加载到集群中每个节点的磁盘上。 那么如何将文件的数据传输到集群中的所有节点呢?它是通过网络传输的吗?如果是这样,会不会对网络造成压力? 我有以下想法,他们是正确的吗? 如果文件很大,会不会出现网络拥塞? 如果节点数量很大,即使文件是中小型的,文件的复制和传输到所有节点,会不会造成网络拥塞和内存限制? 请帮助我理解这些概念。 谢谢!
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提问于2012-10-25
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如何更有效地分离重叠曲线?
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因此,我试图创建一个神经网络,它可以有效地分离出2条高斯曲线,它们的均值和标准差都有所不同。我的基本目标是,对于某些给定的输入向量,神经网络将从2条高斯曲线(基于输入向量的选择)中选择2点,并对它们进行比较,并根据给定的高斯曲线输出一个值,从而得到一个更大的值。 对于N(0,1)和N(0,2 0 0 0)的2条高斯曲线,我的神经网络的预测精度分别为6 8.75%和10 0%,对N(0,1)和N(5 0,1)的预测精度为10 0%(我的神经网络输出0, 1,从而可以方便地用true_positives/total_samples测量精度)。显然,重叠曲线越多,由于神经网络无法区分这两条曲线,其精
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提问于2018-03-15
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分布式云计算和雾化计算有什么区别?
根据Wiki页面的定义,分布式云计算是“云计算也可以由运行在不同位置的一组分布式机器提供,同时仍然连接到单个网络或集线器服务。” 这与雾计算有什么不同? 根据wiki的定义,雾计算或雾网络是一种使用一个或多个协作的最终用户客户端或近用户边缘设备来执行大量存储(而不是主要存储在云数据中心中)、通信(而不是在互联网骨干网上路由)以及控制、配置、测量和管理(而不是主要由诸如LTE (电信)核心中的那些网络网关来控制)的体系结构。
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提问于2015-02-03
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A3C在Tensorflow -我应该使用线程还是分布式的Tensorflow API
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我想在我的本地机器(1 CPU,1 cuda兼容GPU)中实现异步优势Actor批评家(A3C)模型来强化学习。在该算法中,多个“学习者”网络与环境副本交互,并周期性地更新中心模型。 我看到了在同一个图中创建n个“工作者”网络和一个“全局”网络的实现,并使用线程来运行这些网络。在这些方法中,通过对具有“全局”范围的可训练参数应用梯度来更新全局网络。 然而,我最近读到了一些关于分布式tensorflow的文章,现在我有点困惑了。使用分布式tensorflow API实现这一点是否更容易/更快/更好?在文档和谈话中,他们总是提到在多设备环境中使用它。我不知道在本地异步算法中使用它是否过分。 我还想
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提问于2018-01-05
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有条件的GAN是监督学习吗?
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我试图理解关于条件GAN的本论文,它说额外的信息y(类标签)是给网络的。然而,我无法理解它在培训中的使用或它的好处。据我所知,GAN是无监督学习,在这种额外信息使用的情况下,我们是否可以说架构是受监督的?
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提问于2019-06-24
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Python语言中numpy.random.rand与numpy.random.randn的差异
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numpy.random.rand和numpy.random.randn之间的区别是什么 从文档中,我知道它们之间的唯一区别是每个数字的概率分布,但总体结构(维度)和使用的数据类型(浮点数)是相同的。正因为如此,我很难调试一个神经网络。 具体地说,我正在尝试重新实现中提供的神经网络。原始代码可以在上找到。我的实现与原始实现相同;但是,我在init函数中使用numpy.random.rand定义和初始化权重和偏差,而不是原始实现中所示的numpy.random.randn函数。 但是,我使用random.rand初始化weights and biases的代码不起作用。网络不会学习,权重和偏差也
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提问于2017-11-12
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Java:幂律分布
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我正在尝试根据幂律分布生成p2p网络。如何在java中生成幂律分布?它有没有库? 谢谢:)
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提问于2010-07-15
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如何跨多个位置协作源代码
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我们在本地网络中有一个运行实例的VMWare镜像。我们希望一些外部人员成为开发过程的一部分。我们希望将此存储库保留为主SVN存储库。有哪些选项可用于与外部资源共享代码并将其合并回我们的本地存储库。 其他选择可以是完全在我们的网络之外托管(在一些托管提供商上),这是不可接受的,因为它允许员工访问我们网络之外的代码。 我正在寻找解决这个问题的建议。
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提问于2010-07-21
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Python中的正态分布
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有用于Python的实现吗?我已经浏览过互联网,包括参与网络,却找不到它。
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提问于2020-11-22
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如何消除训练数据分布对后续神经网络分类功能的巨大负面影响?
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我需要对我的网络进行正态分布数据的培训,我注意到我的神经网络非常倾向于只预测我导出的csv文件中最常见的类标签(将它的预测与实际的标签进行比较)。 有什么建议(除了清理数据以产生均匀分布的训练数据),这将帮助我的神经网络不去,只预测最常见的标签?。 更新:只是想提一下,在评论部分提出的建议确实奏效了。然而,我发现在我的NN中增加一个额外的层,减轻了这个问题。
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提问于2016-04-03
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分布式网络与分散网络的区别
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我以为我知道不同之处,但现在我有点糊涂了,我不再确定了。所以我想我可以问你。分布式网络既可以集中,也可以非集中化吗?还是分布式网络总是意味着没有中心节点?我认为分布式网络也是分散的,但经过研究,我现在对此表示怀疑。 我希望有人能帮我谢谢你!
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提问于2018-03-09
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DDPG策略网络的输出可以是概率分布而不是某个动作值吗?
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我们知道,DDPG是一种确定性的策略梯度方法,其策略网络的输出应该是某个动作。但是有一次我尝试将策略网络的输出设为若干行动的概率分布,这意味着输出的长度大于1,并且每个行动都有自己的概率,并且它们的和等于1。输出的形式类似于随机策略梯度方法,但梯度是计算的,网络是以DDPG的方式更新的。最后,我发现结果看起来相当不错,但我不明白为什么它会工作,因为输出形式并不完全符合DDPG的要求。
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提问于2019-12-22
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是否有定义良好的next_batch函数?
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在使用神经网络编写代码时,我们通常使用next_batch函数,如下所示: mnist.train.next_batch(batch_size) 如果使用其他方法,如随机森林、svm、baysian网络,我们不必使用上述代码,因为所有的训练数据都是一次性输入的。但是,如果我们想要使用神经网络来处理数据,就必须编写代码next_batch。当然,我知道tensorflow的next_batch函数代码,但是如果数据同样难以加载到内存中,那么上述方法将是不正确的。大型数据集是否可能存在定义良好的next_batch函数? 提前谢谢。
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提问于2017-03-07
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分散系统和分布式系统有什么区别?
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我正在寻找关于"Decentralized"和"Distributed".这两个术语的学术答案。我现在的想法是分散系统(如区块链)没有单一的控制点,而在分布式系统中,我们可以从网络的单个点控制整个系统。
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提问于2018-05-14
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遗传算法在神经网络中的变异权值和偏差
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我有一种进化神经网络种群的遗传算法 到目前为止,我使用的是均值=0的正态分布的随机值random.randn (Python)对权重或偏差进行变异。 它的工作“很好”,我设法实现了我的项目使用它不是更好地使用一个统一的分布在一个给定的间隔? 我的直觉是,它会使我的网络更加多样化。
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提问于2018-10-29
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如何:将噪声应用于直方图以生成新的直方图
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我正在解决一个问题,我需要处理一些双峰直方图。如下例所示。我正在使用这些直方图来训练神经网络,以识别直方图上的双峰标准。我将这些直方图表示为一个数值向量,如下例所示: 8029, 41, 82, 177, 135, 255, 315, 591, 949, 456, 499, 688, 446, 733, 712, 1595, 2633, 3945, 6134, 9755, 9236, 11911, 11888, 9450, 13119, 8819, 5991, 4399, 6745, 2017, 3747, 1777, 2946, 1623, 2151, 454, 3015, 3176, 22
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提问于2015-10-14
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贝叶斯网络推理算法假设数据的特定分布吗?
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我有一些数据,我想学习这些数据的贝叶斯网络,然后使用这个贝叶斯网络进行推理。为此,我在MATLAB中使用了中的learn_struct_gs2。通过使用learn_struct_gs2学习贝叶斯网络。然而,我想知道: 当我们想要从数据中学习贝叶斯网络时,我们的特征值是否应该遵循特定的分布(例如,正态分布等)?如果我们的特征值不服从分布,我们就不能使用贝叶斯学习吗? 例如,假设某个要素的值为: 0、10、11、18、100、1250、... 我们可以使用贝叶斯学习来解决这个问题吗? 我是贝叶斯学习和人工智能的新手,我花了很多时间来寻找这个问题的答案,但我不能。 我的第二个问题是:存在许多学习方法
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提问于2019-12-22
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P2P网络机制
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我正在寻找一些关于P2P网络的技术信息。似乎互联网上关于这个话题的信息还不够多。 我在维基百科上读到了一些流行的p2p网络,比如Napster,Kademlia,等等,但对于“初学者”来说,它太差了,太复杂了。 更具体地说-我确实了解p2p风格的p2p网络是如何工作的-当有一个主服务器保存必要的信息并将每个客户端引导到正确的对等点时,但事情与Kademlia Kademlia网络风格变得越来越复杂,当(如果我错了请纠正我)对等点相互连接时,它是一个大混乱,我不知道它是如何工作的。 我为我的英语感到抱歉,我不是以英语为母语的人:)。 谢谢
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提问于2010-11-10
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Pfsen2.0流量优先级-为单个主机设置完全优先级
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我有一个网络,有几台计算机都在同一个网络上,而且由于我的带宽非常有限,我想要优先处理流量,就像CPU调度程序优先处理进程一样。 例如:计算机A:用于网络内容: youtube、下载、新闻、电子邮件等。计算机B:通过http计算机C传输文件:通过ftp传输文件,rsync任何东西。 我想做的是放弃A,例如,如果A需要的话,90%的可用带宽。剩菜(10%)被分成B和C(如果两者都很忙的话,分别是5%),如果A没有利用所有的带宽,那么B和C当然应该共享全部带宽(只要两个人都在最大化带宽,那么B和C就应该共享全部带宽)。 所有计算机都在同一个网络上(例如,192.168.1.0- 192.168.1-
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提问于2011-05-26
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Tensorflow GlorotNormal和GlorotUniform有什么区别
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我正在使用带有SimpleRNN层的Tensorflow训练神经网络。默认情况下是kernel_initializer='glorot_uniform'。GlorotNormal和GlorotUniform之间有什么区别吗?RNN的最佳选择是什么?
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提问于2022-11-23
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Tensorflow -奇怪的验证丢失行为
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我的验证失败表现得非常奇怪 ? 这种行为意味着什么? 我的网络是一个简单的神经网络,有两个隐藏层,每个隐藏层有100个节点,输入层有3个单元,输出层有50个单元。它用于学习一组3个坐标到50个时间分量的时间序列之间的映射。对于每个三元组坐标,存在且仅有一个可能的时间序列。目的是用几个样本训练网络,以便网络学习如何预测与通用三元组坐标相关的时间序列。这就是网络 c = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 3]) act_f = getattr(tf.nn, 'leaky_relu') def latent_P(coord
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提问于2020-03-30
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sigmoid和tanh的数据集值分布
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正如许多文献指出的那样,为了使神经网络的学习曲线更好,最好是将数据集以与高斯曲线相匹配的方式进行归一化。 这是否仅适用于我们使用sigmoid函数作为压缩函数?如果不是,什么偏差是最好的坦赫挤压功能?
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提问于2018-01-24
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跨越多个vSwitch主机的ESXi网络
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在一个外部托管站点中,我有三个ESXi主机,它们都连接到同一个网络中。 在这三台主机上创建一个跨越所有VM的虚拟网络是一个好的解决方案吗?我是否可以通过现有的物理网络连接vSwitches主机之间的ESXi,或者是否需要第二个物理网络连接我的ESXi主机? 或者,在这里投资vSphere会是一个更好的解决方案吗?
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提问于2017-01-04
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理解以下神经网络
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我目前已经开始阅读由Michael撰写的在线书,这本书深入讨论了创建神经网络的基本原理,并给出了解释的代码示例。 我所指的在线书可以浏览 我一直在跟踪并创建了一个基本的神经网络,它实现了随机梯度下降,允许稍微改变权重和偏差,以提高学习精度。 代码大约有75行长(减去注释),可以看到 我使用了MNIST ,它由60,000位数字组成,我用它来训练网络。 SGD函数采用training_data,这是一个元组列表,(x, y)表示训练输入和相应的期望输出以及其他参数,这些参数是不言自明的。 在Python中创建网络实例时,我加载MNIST数据集作为输入,并使用它来调整权重和值。 完成培训后,我有点
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提问于2017-02-08
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Bayes网是如何简化事物的?
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最近我遇到了bayes网络公司的。我读到,它们有助于降低n个随机变量联合概率分布的维数(让它们是布尔型的)。 In General P(X1,X2,X3,.....Xn) = P(X1)*P(X2|X1)*P(X3|X1,X2)*.......*P(Xn|X1,X2,X3,.....Xn-1) 而Bayes网络帮助简化了公式,因为它包含了关于哪些变量实际上相互依赖的信息。我得到了这么多。 我不明白的是,它如何减少计算概率所需的计算量?基本上,在联合分布的背景下,我不理解维度的概念。
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提问于2013-10-28
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使用两个不同的提供程序时不必要的分布式事务升级
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我正在使用实体提供程序& sqlclient ,在单个事务范围内针对相同的server。我正在犯以下错误: 已禁用分布式事务管理器(MSDTC)的网络访问。请使用组件服务管理工具在MSDTC的安全配置中启用用于网络访问的DTC。。 我不想升级到msdtc,因为只使用一个sql服务器。请建议一下。
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提问于2015-10-29
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多节点环境下仅触发一次调度作业
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我正在使用Docker群组模式运行Java (Spring Boot)应用程序的多个实例,我希望每天运行两次计划作业,但它只需要由一个应用程序实例触发。 是否有任何机制可以将Spring Boot应用程序和Docker swarm配置为只运行一次计划任务? 我在Jive property中见过: <property name="allNodes" value="false"/> 现在我想知道我是否可以在我的基础设施上做一些类似的事情。 应用程序实例在同一个网络中,所以我认为网络发现不是问题。
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提问于2018-01-05
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如何将多个模型组合在一起?
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我正在尝试“并行化”神经网络模型,以加快训练速度。我的一个想法是在两台计算机上运行两个模型,并以某种方式将结果组合在一起。 这个是可能的吗?如果不是,在两台计算机上并行模型训练的选项是什么? 我对使用任何神经网络框架都持开放态度。
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提问于2017-09-10
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同一地块上的多度分布
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我使用下面的代码生成了500个随机的二分网络。我想把至少10个这样的网络的度分布(用幂律线的日志图)绘制在一个地块上,以便将它们与我的无标度网络的日志图进行直观的比较。我知道如何一次绘制单个网络的度分布,但同一张图上的多个图却变得难以捉摸。如果可能的话,我也可以使用带有pearson相关系数和所有500个网络的斜率值的excel表。。 set.seed(1) gs1 <- list() for (x in seq_len(500L)) { gs1[[x]] <- sample_bipartite(358, 27, type = "gnm
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提问于2018-05-11
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加入Chord网络(dht)
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我正在LAN上编写一个chord netowrk (节点键是IP的散列) 我读了很多关于Chord网络的文章。 但我没弄明白: 当一个新的客户端想要加入网络时,它必须知道网络中的另一个客户端或某种类型的服务器来管理新的客户端加入。 我说的对吗?
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提问于2012-02-26
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在Rstudio中规范化为标准形式
为了进行神经网络分析,我在R中使用以下函数对数据进行了归一化: normalize <- function(x) { return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x))) } weekends1 <- as.data.frame(lapply(weekends1, normalize)) 现在我有了我想要的结果,我如何才能将我的数据表示为标准形式而不是标准化形式?
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提问于2020-11-17
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基于神经网络的预测及对哪些底层模型的理解
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如果我有一组非常大的数据(~ 1TB)。如何使用神经网络对这些数据,以了解哪些基本分布(例如。让我们假设一个具有一定均值的高斯或泊松人,sd)是数据所青睐的。至少,我可以得出结论,如果其中一个发行版(两个发行版中的一个)不受欢迎? 因此,主要的目标是,如果在预测时,在从这个数据集中学习之后,我能知道算法所预测的是基于哪种基本分布(或倾向于哪种分布)。
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提问于2021-04-24
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不同训练图像个数的图像分类
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我试着用4种不同的类别训练神经网络来进行图像分类: 汽车(22k训练例子) 大楼(8k培训实例) 行人(5k训练例子) 树木(1k训练实例) 问题是训练图像的数量偏向于一个/两个类(Es)。 我想知道是否有一种方法来训练神经网络,根据每堂课训练样本的数量? 我是否必须将每堂课的训练样本数目限制在所有课程的最少数目?
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提问于2018-07-29
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Java中的突发性数据包流量
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我需要模拟泊松和突发(长尾或重尾)到达时间间隔的网络流量。我可以把泊松那部分演成 delay = - log(1 - rand.nextDouble()) * delay; 然而,我仍然坚持模拟突发的交通模拟。有人能给我提示/指出正确的web资源或代码来实现这一点吗?谢谢..
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提问于2011-10-13
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“可处理的”分布意味着什么?
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例如,在生成性对抗性网络中,由于x给出的潜在变量z的条件分布是“可处理的”,我们经常听到这样的推论是容易的。 另外,我在某个地方读到,Boltzmann机器和变分自动编码器在后验分布不可处理的情况下使用,所以需要应用某种近似。 有人能告诉我什么是“可驯服”,在一个严格的定义吗?或者有人能在我上面给出的任何例子中解释,在这种情况下,什么是可驯服的意思?
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提问于2017-05-06
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"Mule是一个高度分布式的对象代理“是什么意思?骡子与骆驼
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我正在努力获得Mule esb的明确定义,并阅读了Mule是一个消息传递框架和“高度分布式对象代理”的一些地方。 它的对象代理意味着什么?它是否可以通过网络公开服务?camel也是一个对象代理,还是一个消息传递框架?您可以通过没有容器的camel网络公开服务吗?这就是他们的区别吗?
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提问于2014-05-02
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如何在8维球体上生成网
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使用Matlab,如何生成在8维单位球面上均匀定位(或分布)的3^10个点的网络?
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提问于2010-07-19
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负对数似然不等于交叉熵?
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负对数似然 \sum_{i=1}^{m}\log p_{model}(\mathbf{y} | \mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta}) 可以乘以\frac{1}{m},然后用大数定律得到 \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\log p_{model}(\mathbf{y} | \mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta}) \rightarrow E_{}(\log p_{model}(\mathbf{y} | \mathbf{x} ; \boldsymbol{\theta})) 当样本大小时,m趋于无穷大。这种期望
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提问于2021-05-06
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贝叶斯网络中的OR关系
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如何在贝叶斯网络中表示OR关系?例如,P(A |B或C)。 我也想知道你如何计算这样一个表达式的概率? 提前谢谢你!
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提问于2011-10-21
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mu和sigma向量在VAE中的真正含义是什么?
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在标准的自动编码器中,我们将数据编码到瓶颈,然后用初始输入作为输出进行解码,以计算损耗。我们确实激活了整个网络的矩阵乘法,如果我们是好的,初始输入应该接近输出。我完全明白这一点。 但是在Vae中,我有很少的问题,特别是在理解潜在空间向量方面。我想我知道如何创建它,但我不确定它的目的是什么。在这里我会写一些想法,如果我是对的,请告诉我。 我们首先建立了mu矩阵和sigma矩阵,它们只是先前隐藏层和随机权值的矩阵乘法。 为了建立Z(潜在矩阵),我们使用参数化技巧。mu+log(0.5*sigma)*epsilon是一个0均值1 std的随机矩阵。我见过这个Z(潜在矩阵)总是产生高斯分布,不管mu和
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提问于2018-09-24
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在神经网络等无监督学习算法中,我能使用标记数据吗?
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我正在开发一个事务数据集,该数据集包含一些标记功能,如性别、产品类别、成员类型等。还有一些数字数据,如事务数量、产品数量等等。 对于所有的分类数据,我使用一个热编码器,对于所有的数字数据,我使用一个最小的编码器。 在这种情况下,我是否可以将所有的分类数据提供给无监督的学习算法,如神经网络和KMeans聚类?是否需要使用PCA将所有分类数据转换为数字数据,然后将其输入到中性网络?
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提问于2021-07-05
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在套接字级别进入分布式网络的最佳方式
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在分布式节点网络中,节点进入网络的最佳方式是什么?我们正在尝试建立一个对审查制度有弹性的分布式文件系统。 我能想到的两种方式是 1>caching网络中其他节点的ip地址,并希望其中一个能够引导我们的节点回到网络中 具有所有节点也都监听的广播IP地址的2>。但是,这可能会被防火墙阻止。 还有别的办法吗?
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提问于2013-10-28
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训练损失和验证损失的含义
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我使用了下面的MNIST示例: 我读到了训练和验证方面的损失。我知道验证损失表示验证图像集在经过训练的网络中运行后的错误,但是这个数字的单位是什么?那么这个数字的确切含义是什么呢? 感谢您的帮助!
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提问于2017-10-24
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