首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

高斯前向和后向消除

是一种用于解决线性方程组的方法,特别适用于求解稀疏矩阵的线性方程组。它是高斯消元法的一种改进算法。

在高斯前向消除中,首先将线性方程组表示为增广矩阵的形式,然后通过逐行操作将矩阵转化为上三角矩阵。具体步骤如下:

  1. 选择一个主元素,通常选择当前行的第一个非零元素作为主元素。
  2. 将主元素所在的行与其他行进行消元操作,使得主元素下方的元素都变为零。
  3. 重复上述步骤,直到将矩阵转化为上三角矩阵。

在高斯后向消除中,从上三角矩阵的最后一行开始,逐行进行回代操作,求解出未知数的值。具体步骤如下:

  1. 选择最后一行的非零元素作为主元素。
  2. 将主元素所在的行与其他行进行消元操作,使得主元素上方的元素都变为零。
  3. 重复上述步骤,直到求解出所有未知数的值。

高斯前向和后向消除的优势在于它能够有效地解决线性方程组,尤其适用于稀疏矩阵。它的时间复杂度为O(n^3),其中n为方程组的未知数个数。

高斯前向和后向消除在实际应用中广泛用于科学计算、工程领域和数据分析等方面。例如,在图像处理中,可以使用高斯前向和后向消除来解决图像处理算法中的线性方程组。在计算机模拟中,也可以使用该方法来求解复杂的物理方程。

腾讯云提供了一系列与高斯前向和后向消除相关的产品和服务,例如:

  1. 腾讯云数学计算服务(https://cloud.tencent.com/product/ccs):提供了高性能的数学计算服务,包括线性方程组求解等功能。
  2. 腾讯云高性能计算(https://cloud.tencent.com/product/hpc):提供了高性能计算资源,适用于科学计算和工程领域的应用。

以上是关于高斯前向和后向消除的完善且全面的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NLP系列学习:算法后向算法

我们知道他是一个产生型模型.这样我们可以把它看作为一个序列化判别器,比方说我们说一句话: 上边是我们说的话,我们说一句话,其实就可以看作为一个状态序列,而下边对应的,我们其实就可以看作为一个判别器,假如我们把上边的说的话下边的状态序列加上一个符号...同样的,尽管可见状态之间没有转换概率,但是隐含状态可见状态之间有一个概率叫做输出概率(emission probability)。就我们的例子来说,六面骰(D6)产生1的输出概率是1/6。...每个长度上对应的隐含状态为2,这样你的时间复杂度就是O(2的100方),这个复杂度是很高的,尽管很简单,但是还是不实用的.就跟我们查找中的直接查找一样,尽管简单,但是实则更困难.这样的话,我们就采用了算法后向算法来去计算这个问题...在这里,我们要用归纳思想去计算在t+1时刻的at+1(i): 这时候我们通过一张图去直观的表示从i到j的状态转移过程: 最终的计算得到的概率为: 那后向算法其实就跟前算法类似,过程图如下: 那么由上述所知...,后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度.

1.4K40

NLP系列学习:算法后向算法

上边是我们说的话,我们说一句话,其实就可以看作为一个状态序列,而下边对应的,我们其实就可以看作为一个判别器,假如我们把上边的说的话下边的状态序列加上一个符号,如下图所示 ?...同样的,尽管可见状态之间没有转换概率,但是隐含状态可见状态之间有一个概率叫做输出概率(emission probability)。就我们的例子来说,六面骰(D6)产生1的输出概率是1/6。...每个长度上对应的隐含状态为2,这样你的时间复杂度就是O(2的100方),这个复杂度是很高的,尽管很简单,但是还是不实用的.就跟我们查找中的直接查找一样,尽管简单,但是实则更困难.这样的话,我们就采用了算法后向算法来去计算这个问题...那后向算法其实就跟前算法类似,过程图如下: ? 那么由上述所知,后向算法的时间复杂度均是O(N2T),这个相比起之前,已经优化了太多,其中N是隐藏状态的长度,T是序列的长度.

29830
  • 深度学习系列(2):传播后向传播算法

    深度学习系列(2):传播后向传播算法 前言 讲真,之前学吴恩达的机器学习课时,还手写实现过后向传播算法,但如今忘得也一干二净。总结两个原因:1. 理解不够透彻。2....没有从问题的本质抓住后向传播的精髓。今天重温后向传播算法的推导,但重要的是比较前传播后向传播的优缺点,以及它们在神经网络中起到了什么不一般的作用,才让我们如此着迷。...而理解反向传播的精髓并非这些公式的推导,而是它弥补了算法的哪些不足,为啥它就被遗留下来作为神经网络的鼻祖呢?解决了什么问题,如何优雅的解决了该问题?...从哪些角度能让我们构建出反向传播算法才是应该去学习理解的。...注意在实际神经网络中,大多数文章把z1h1当作一个结点来画图的,这里为了方便推导才把两者分开。

    2.9K70

    神经网络编程 - 传播后向传播(附完整代码)

    在神经网络编程部分,讲解了传播反向传播的细节,包括初始化参数、激活函数、损失函数等。在应用部分,通过一个图像分类实例讲解如何一步步构建神经网络。...神经网络编程 - 传播后向传播 根据无限逼近定理(Universal approximation theorem),神经网络可以在有限的层数误差范围内学习表示任何函数。...import h5py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns 神经网络编程 ---- ---- 传播...馈 ---- ---- 给定其来自一层的输入,每个单元计算仿射变换,然后应用激活函数。在这个过程中,我们将存储(缓存)每个层上计算使用的所有变量,以用于反向传播。...我们将编写两个辅助函数,这些函数将用于L模型向前传播,以便于调试。请记住,在每一层,我们可能有不同的激活函数。

    1.4K70

    音视频FEC纠错的原理实现

    实时音视频传输协议一般采用UDP(应用层基于UDP的RTP协议,为视频传输提供序号音视频同步服务),UDP具有高吞吐低延时的特点。...应用层的 FEC (Forward Error Correction,纠错)是一项有效防止丢包的技术,是一种实时视频传输的有效可靠的解决方案。...error correction code,即后来的附加的纠错)。...二、在音视频传输中应用FEC: FEC纠错技术广泛应用于信息处理的各个领域,各种纠错码,如汉明码、BCH码、Reed-Solomon(RS)码、卷积码、Turbo码、低密度奇偶校验码(Low Density...FEC编码冗余度被定义为冗余包个数r原始媒体包数k的比值,冗余度越高,说明抗丢包能力越强,但传输效率也会相应降低,因此FEC算法是一种传输效率抗丢包能力的折中考虑。

    1.7K10

    C+实现神经网络之贰—传播反向传播

    神经网络中的重点核心就是本文的内容——反向传播两大计算过程。每层的传播分别包含加权求和(卷积?)的线性运算激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。本文也分为两部分介绍。...过程 如前所述,过程分为线性运算非线性运算两部分。相对来说比较简单。...各种函数的优缺点可以参考更为专业的论文其他更为专业的资料。 我们可以先来看一下函数forward()的代码: for循环里面的两句就分别是上面说的线型运算激活函数的非线性运算。...具体的推导过程我推荐看看下面这一篇教程,用图示的方法,把传播反向传播表现的清晰明了,强烈推荐!...这个时候你如果愿意的话仍然可以写一个小程序进行几次传播反向传播。还是那句话,鬼知道我在能进行传播之前到底花了多长时间调试!

    764100

    【机器学习】六、概率图模型

    它提出的背景是为了更好研究复杂联合概率分布的数据特征,假设一些变量的条件独立性,由此我们把概率图模型分为有图,并且介绍了它们的模型表示、条件独立性。...精确推断有变量消除法(VE)信念传播法(BP)。变量消除法的思想,它的核心是每次对一个变量求积分。 VE算法存在很明显的两个缺点:计算步骤无法存储;消除的最优次序是一个NP-hard问题。...HMM的隐状态假设是离散的,卡尔曼滤波的隐状态假设是连续的,但观测变量服从高斯分布,而粒子滤波是非线性非高斯情况下的动态模型。...最后,我们很久介绍过了贝叶斯线性回归高斯过程回归(GPR),它也可以看成概率图模型,我们是专门为了介绍一种调参方法而提前介绍这两个模型——贝叶斯优化(BOA),它可以在无法确定函数表达式的前提下,找到函数的最值点...文章传送门: 高斯混合模型(GMM) 隐马尔可夫模型(背景介绍) 隐马尔可夫模型(算法与后向算法) 隐马尔可夫模型(Baum Welch算法与Viterbi算法) 隐马尔可夫模型(模型推断五大问题

    25520

    山东大学人工智能导论实验二 传播反向传播

    目录 【实验目标】 【实验内容】 【代码要求】 【文档要求】 ---- 【实验目标】 理解传播反向传播 应用作业一中提到的基本操作 【实验内容】 假设X有n个样本,属于m=3个类别, 表示样本属于第...m类的概率,请实现 的三次传播及反向传播(更新参数ωb),每次反向传播结束后更新并输出参数ωb的值,计算cross entropy loss,其中σ(∙)表示sigmoid函数。...【代码要求】 按代码模板实现函数功能 【文档要求】 传播及反向传播涉及到的公式计算(参考) ①在前传播的过程中,可以如下表示  粘贴代码输出结果截图。...把设为np.random.randn(m, num_class) (生成高斯分布),通常再乘上一个小的数,比如0.01,这样把它初始化为很小的随机数,只要随机初始化你就有不同的隐含单元计算不同的东西,因此不会有...山东大学人工智能导论实验2工程文件-传播反向传播-深度学习文档类资源-CSDN下载山东大学人工智能导论实验2工程文件-传播反向传播详解博客地址:https://blog.cs更多下载资源、学习资料请访问

    27740

    DiffuRec: 如何使用扩散模型进行序列推荐

    后向逆扩散阶段(Reversion),我们首先生成一个标准高斯分布作为输入,然后利用商品序列逼近器逐步从高斯分布中还原预测目标商品的分布表征。...用户多兴趣电影多主题示意图 DiffuRec模型介绍 DiffuRec模型结构如图2所示,其主要包括三个部分:1)逼近器(Approximator);2)扩散过程(Diffusion Phase)...此外,我们从高斯采样,建模序列推荐的不确定性。 扩散过程: 给定目标商品的嵌入表征(embedding),首先基于一步马尔可夫过程建模目标商品的分布表征,然后逐次添加高斯噪声将其退化为高斯分布。...DiffuRec 模型结构 扩散过程及后向逆扩散过程算法流程如图3所示: 图3....扩散过程及后向逆扩散过程伪代码 实验分析 整体性能: 我们在四个公开数据集上进行了实验,结果表明DiffuRec相比于其他多兴趣建模、VAE及不确定性分布表征建模方法均有一定的性能提升。

    48510

    色彩平衡与融合用于水下图像增强

    Jaffe-McGlamery图像模型,在水下介质中,一般像平面上的点上的总辐照度入射有三个主要分量:直接分量、散射后向散射。直接分量是被目标物体直接反射到成像平面上的光分量,可表示为: ?...散射是由于光线在进入相机镜头的过程中发生了随机偏差。后向散射是由于人造光(如闪光)撞击水粒子,并反射回相机。表示为: ? 忽略散射分量,简化水下光学模型为: ?...白平衡的目的是补偿由颜色的深度选择性吸收造成的颜色投射,而图像融合的目的是增强场景的边缘细节,以减轻由于后向散射造成的对比度损失。 白平衡 现有的白平衡算法基本都是基于一定的假设先验条件。...它们不能消除颜色的变化,通常看起来是蓝色的。最好的去除蓝色调的方法是灰色世界,但是我们观察到这种方法有严重的红色伪影。...金字塔表示将图像分解为带通图像的。 ? 两个金字塔具有相同的层数,并且在每层上独立地执行拉普拉斯输入与高斯归一化权重的混合: ? 处理(左)与处理后(右)对比图 ? ? ?

    1.1K20

    AI-深度神经网络(传播算法滑动平均模型)以及激活函数实例

    深度神经网络 神经网络广泛应用于监督学习强化学习。这些网络基于一组彼此连接的层。 在深度学习中,大多数非线性隐藏层的数量可能很大;大约1000层。...当训练数据集时,我们连续计算成本函数,即一组标记的训练数据的预测输出实际输出之间的差异。然后调整权重偏差值,直到获得最小值。训练过程使用梯度,这是成本将随着权重或偏差值的变化而变化的速率。...传播算法滑动平均模型 我们使用我们的几个权重系数矩阵W偏置向量b对输入值向量x进行一系列线性运算激活运算。从输入层开始,我们逐层向后计算,直到运算到达输出层,输出结果是一个值。...(3) 非线性是因为线性模型的表达能力不够(从数据输入到与权重值相加偏移,这是一个在线性函数中对权重输入数据进行加权的过程,例如( )因此,激活函数的出现也为神经网络模型增加了非线性因素。...不同激活函数的选择对神经网络的训练预测有不同程度的影响。接下来,我们将分析神经网络中常用的激活函数及其优缺点。

    23730

    机器学习23:概率图--隐马尔可夫模型(HMM)

    1.1,HMM 有三个基本问题:概率计算、学习、预测 1),概率计算问题(-后向算法):给定模型λ=(A,B,π)观测序列Q={q1,q2,......当然有,那就是-后向算法。 后向算法是一种动态规划算法。它分两条路径来计算观测序列概率,一条从前向后(),另一条从后向前(后向)。这两条路径,都可以分别计算观测序列出现的概率。...所以,-后向算法其实也可以被看作两个算法:算法后向算法,它们可以分别用来求解。 1.2),算法: ? ? 1.3),后向算法: ?...GaussianHMMGMMHMM是连续观测状态的HMM模型,而MultinomialHMM是离散观测状态的模型;对于连续观测状态的HMM模型,GaussianHMM类假设观测状态符合高斯分布,而GMMHMM...类则假设观测状态符合混合高斯分布。

    1.8K20

    人工神经网络ANN中的传播R语言分析学生成绩数据案例

    p=19936 原文出处:拓端数据部落公众号这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层,两个输入输出。输入为 x1 x2。两个权重乘以各自的权重 w1 w2。...这等于sigmoid激活函数的公式图形隐藏层的第二个节点也以这种方式运行。x1 x2 输入对于 H1 H2 将具有相同的值。但是,H1H2的权重可能不同,也可能相同。...我们将此过程称为传播,因为我们总是从左到右。我们从不倒退。在本教程中,您将学习如何在R中创建神经网络模型。神经网络(或人工神经网络)具有通过样本进行学习的能力。...反馈人工神经网络人工神经网络主要有两种类型:反馈人工神经网络。馈神经网络是非递归网络。该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连,并且它们不形成循环。在前馈中,信号仅在一个方向上流向输出层。...在这里,您需要数据中的两种属性或列:特征标签。在上面显示的表格中,您可以查看学生的专业知识,沟通技能得分学生成绩。因此,两列(专业知识得分沟通技能得分)是特征,第三列(学生成绩)是二进制标签。

    90720

    【AlexeyAB DarkNet框架解析】四,网络的传播反向传播介绍以及layer的详细解析

    现在数据网络结构都有了,接下来就是开始训练/测试的过程了,这个过程主要调用的是network的传播反向传播函数,而network的传播反向传播又可以细分为每一个layer的传播反向传播...,今天我们来看一下网络的传播反向传播以及layer是如何定义的。...网络的传播反向传播 网络的传播函数在src/network.c中实现,代码如下: /* ** 计算网络net每一层的输出 ** state用来标记当前网络的状态, ** 遍历net的每一层网络...,需要先来看一下layer是怎么定义的,因为网络的传播反向传播实际上就是各个网络层(layer)的传播反向传播,这部分加好注释的代码(在src/darknet.h中)如下: //定义layer...cudnnPoolingDescriptor_t poolingDesc; #endif // CUDNN #endif // GPU }; 后记 由于篇幅原因就讲到这里,明天开始分析卷积层的传播反向传播的代码详细过程

    1.2K21

    深度学习与统计力学(IV) :深层网络的信号传播初始化

    此外,在远离临界点时,可靠的信息传播的深度尺度决定了神经网络可以训练的深度。...文献31表明,在全连接网络中,误差的后向传播输入的传播密切相关。...因此当公式(8)中 c*=1 的传播的不动点是稳定的(即图1a中的有序域)时,邻近输入点将会很接近因为它们向后传播的误差指数消失。...这种初始化方法确保了误差后向传播的动力等距,即每一个误差向量的长度近似不变,所有误差向量对的夹角也保持不变。 在线性网络网络中可以简单地选择正交的权重矩阵(而非高斯权重)来满足动力等距。...在这种平均场极限下,满足自平均性质,通过对网络集合进行平均,可以精确地分析计算单个网络的传播输入的几何形状雅可比谱。 为了研究有限宽度或训练网络[91,92]的功能作用,我们必须超越平均场。

    53230

    INT8量化训练

    【GiantPandaCV导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章,量化训练说的与quantization-aware Training有区别,量化训练指的是在模型训练的传播后向传播都有INT8...for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》文章中,提出了量化感知训练(Quantization-aware Training,QAT),QAT只在前传播中...而量化训练则是在前传播后向传播都加入量化,而且做完矩阵运算再把运算的结果反量化回去浮点数。...,一个高斯分布,一个是倒T形分布,这样去minimize量化后梯度与原来梯度的量化误差Error,就可以了。...对于高斯分布: 对于倒T分布:倒T分布用分段均匀分布来表示 经过一顿公式推导得出: ,引进了 这两个超参数。 所以 ?

    1.1K30

    机器学习深度学习 笔试面试题目整理(1)

    这样可以消除ReLU死掉的问题, 有梯度饱和和指数运算的问题 径向基函数(radial basis function,RBF) 这个函数在x接近模板时更加活跃。...softplus函数 这是整流线性单元的额平滑版本,引入用于函数近似,概率模型的条件分布。softplus整流线性单元相比较,后者结果更好, 通常不鼓励使用softplus函数。...还可参考:几种常用激活函数的简介 以及机器学习 学习笔记(20)深度馈网络 隐藏单元部分 4....解决过拟合的方法: 参数范数惩罚:L1正则化、L2正则化、作为约束的范数惩罚 数据集增强、噪声鲁棒性、输出目标注入噪声 半监督学习 多任务学习 提前终止 参数绑定参数共享 稀疏表示 Bagging其他集成方法...对抗训练 切面距离、正切传播流形正切分类器 Batch normalization是为了让输出都是单位高斯激活,方法是在连接激活函数之间加入BatchNorm层,计算每个特征的均值方差进行规则化。

    1.4K30
    领券