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1
回答
在神经
网络
中,两个高斯
分布
之间的KL散度作为损失函数的影响是什么?
、
、
在许多深层神经
网络
中,特别是基于VAE结构的神经
网络
中,在损失函数的基础上加入了KL散度项。计算了估计的高斯
分布
和先验
分布
之间的散度。由于高斯
分布
完全由均值和协方差来表示,所以只有这两个参数是用神经
网络
估计的。对于高斯
分布
,KL散度有一个封闭形式的解。通过最小化KL散度,使估计
分布
更接近先验
分布
。我的问题是,既然高斯
分布
完全由均值和协方差来描述,我们为什么不直接在估计的参数和先前的参数之间进行MSE呢?均值和协方差之
浏览 0
提问于2019-12-23
得票数 2
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1
回答
为什么回归任务DNN的输出是正常
分布
的?
、
、
我正在训练DNN
网络
以适应一个回归任务,并且目标Y是单一
分布
的。但是通过张力板,我看到
网络
的输出是正常
分布
的。那该怎么处理呢?还是有必要断言目标是正常
分布
的?
浏览 21
提问于2022-03-02
得票数 0
1
回答
分布
式
网络
与分散
网络
的区别
、
、
、
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!
浏览 3
提问于2018-03-09
得票数 3
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4
回答
分布
式系统和
分布
式计算有什么区别?
、
、
我分别找到了
分布
式系统和
分布
式计算的以下定义: 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?
浏览 9
提问于2017-09-28
得票数 10
1
回答
为回归任务训练CNN
网络
的正态
分布
数据
、
、
我正在训练一个CNN模型,用于正态
分布
数据的回归任务。大多数数据点的值都在0.4到0.6之间。
网络
会学习小于0.4和大于0.6的数据点的特征吗?我也不想让
分布
均匀,因为我想让
网络
学习训练数据的
分布
。
浏览 2
提问于2018-03-08
得票数 1
1
回答
如何从不同大小的概率
分布
中抽取随机变量
、
、
= len(p)编辑:基本上这个(),但使用离散变量。 我认为插值是按照Ryan的建议进行的。我使用神经
网络
输出环境行动空间上的策略
分布
。我试图在不同动作空间大小的多个环境中训练
网络
。例如,
网络
在大小为6的动作空间(动作0、1、2、...5、6个数字之和为1)上输出
分布
,我试图在大小为9的动作空间上对此
分布
进行采样,或者相反。插值的问题是
浏览 2
提问于2020-10-24
得票数 2
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1
回答
拟合曲线:描述加权知识图中
分布
的哪种模型
、
、
、
、
作为一个表示知识
网络
和学习加权图性质的简单模型,我计算了维基百科文章之间的余弦相似度。 我现在看的是每一篇文章的相似权重的
分布
(见图)。我想对每一篇文章的
分布
进行拟合;比较所有文章的
分布
与平均
分布
;比较
分布
与随机加权
网络
的
分布
之间的关系。(在定义工作流程时,你的建议是最受欢迎的:你知道我想用这个模型作为玩具模型,然后训练一个
网络
或一篇文章如何及时发展)。我的背景是对数据科学有扭曲的用户体验,我希望更好地理解哪个模型可以描述我观察到的值
浏览 5
提问于2017-08-18
得票数 1
1
回答
使用NetworkX绘制加权复杂
网络
、
、
NetworkX包能否用于绘制具有由
分布
给出的权重的复杂
网络
,例如幂律?那么,我是否可以编写代码来绘制权重
分布
或强度
分布
,或者甚至进一步绘制节点的加权平均最近邻度?我有一个由大约300个节点组成的复杂
网络
的大量数据,以及关于单个egde的权重的数据。绘制这样一个
网络
的最佳方法是什么?
浏览 1
提问于2011-12-30
得票数 1
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1
回答
WSN目前最先进的安全协议是什么?
无线传感器
网络
(,无线传感器
网络
)大多是
分布
式的低功耗计算机,其感知任务依赖于有限的电池寿命,无法实现全尺寸的安全协议。根据
网络
的异构性、同质性和环境的不同(某些攻击场景的可能性),所使用的安全手段可能会有很大的依赖性。该问题主要涉及具有同构
网络
的
网络
,w/o
网络
连接依赖于一些粗
分布
基站,或者异构
网络
,其节点(在计算能力方面)仅略有不同,这些节点允许集群在某种程度上支持集群,但也严重依赖于粗
分布
基站。
浏览 0
提问于2020-05-19
得票数 2
1
回答
非生物数据贝叶斯神经
网络
?
、
、
、
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)。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
浏览 0
提问于2019-01-13
得票数 1
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2
回答
我需要找到来自零售连锁店
网络
的数据
分布
。没有适合该数据的
分布
、
、
、
、
我需要找到数据的
分布
,它来自零售连锁店
网络
(所有商店的产品需求)。我尝试使用EasyFit (它有82个
分布
来检查最佳
分布
)来拟合
分布
,但没有一个
分布
符合数据。可以做些什么呢?有没有办法找出数据
分布
是多重
分布
的总和还是卷积?我已经从数据集中删除了峰值、季节性或促销数据,但仍然没有符合
分布
的数据。
浏览 4
提问于2015-05-10
得票数 0
2
回答
需要为P2P实现
分布
式哈希表
、
、
、
我必须实现内容寻址
网络
(CAN) p2p
分布
式哈希表,主要使用远程管理接口。我必须使用它来查找同级通过
网络
上传的文件。有人能指导我如何设计
分布
式哈希表吗?
浏览 5
提问于2014-02-17
得票数 1
1
回答
从分位数中拟合
分布
、
、
、
、
测量来自
分布
式机器
网络
,包括延迟
分布
或大小
分布
。其目标是从每台机器重新构造混合,然后组合这些
分布
来估计整个
网络
的
分布
,并以流的方式在一个规则的间隔内这样做。我正在查看、和的文档,并得到混合模型的一般依据,但我不理解的是如何设置每个
分布
的初始参数,给定我可以使用的数据,或者如何将每个
分布
转换为相应的分位数来构造总体
分布
。
浏览 4
提问于2019-12-30
得票数 1
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2
回答
如何解释神经
网络
层的权重
分布
、
、
、
我设计了一个3层神经
网络
,它的输入来自CNN和RNN的级联特征。
网络
学习的权重值很小。对此有何合理的解释?以及如何解释Tensorflow中的权重直方图和
分布
?有什么好的资源吗?这是一个3层神经
网络
的第一个隐层的权重
分布
,使用张量板可视化。如何解读这一点?所有的权重都是零值?这是3层神经的第二个隐藏层的权重
分布
:
浏览 9
提问于2017-12-11
得票数 3
1
回答
数据的基础函数与基础概率
分布
函数的关系
、
、
Statement 1:机器学习的目标是从给定的数据中获取一个函数-- Statement 2:机器学习的目标是找到给定数据的底层
分布
函数让我们考虑下面的例子。我在用神经
网络
来完成我的任务。神经
网络
的域是X_1的范围,我期望神经
网络
的范围是满足数据的正确映射的X_2的范围。假设f是我们希望神经
网络<
浏览 0
提问于2019-08-14
得票数 4
1
回答
需要分发哪些类型/类别的web应用程序?
网站是否属于社交
网络
类别,如LinkedIn,StackOverflow,Facebook,
分布
式应用程序? 在web应用程序的上下文中
分布
仅仅意味着在多个web服务器上运行吗?
分布
式和非
分布
式web应用中最重要的设计差异是什么?
浏览 2
提问于2012-01-09
得票数 1
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1
回答
区块链流及其原因
所以我认为这可能与“激流”或“
网络
洪流”有关,用户是“播种者”,没有太多的服务器成本,但我不认为这与区块链有关。
浏览 20
提问于2019-06-03
得票数 0
1
回答
寻找贝叶斯神经
网络
的MCMC方法
、
、
是否有人熟悉这样一种方法:不知何故,这种方法对我来说似乎很自然,而且可能已经有一些文件或缺点,但我没有看到。
浏览 0
提问于2019-06-26
得票数 2
1
回答
同一地块上的多度
分布
、
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。。gs1[[x]] <- sample_bipartite(358, 27, type = "gnm",m = 8
浏览 1
提问于2018-05-11
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2
回答
将
分布
式vSwitch用于iSCSI有什么好处吗?
、
、
在ESX3.5中没有
分布
式
网络
,因此每个主机都有一个连接到我的SAN的vSwitch,以及一个用于vmkernel的端口组。在vSphere (ESXi 4.1)中,我有一个额外的选项来设置一个
分布
式vSwitch和
分布
式端口组,用于vmkernel访问iSCSI存储。这有什么好处吗,还是我应该坚持iSCSI的非
分布
式
网络
.
浏览 0
提问于2011-01-11
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