CNN学习：如何计算模型的感受野？ ? 阅读论文时常常看见论文中说感受野的大小，对于有些问题，需要了解更多的上下文信息，则需要相对大的感受野。那么，这里的感受野是什么意思呢？...感受野可以理解为卷积神经网络输出的feature map中一个像素点对应的原图片中区域的大小，或者说feature map中的一个像素点的值是受原图片中的多大的区域影响的，也可以间接地模型融合上下文信息的多少...那么，感受野如何计算呢？ 每一层计算从上往下，top-down,即从最后一层开始计算。...): RF = 1 ksize, stride, pad = net[layer] RF = ((RF-1)*stride) + ksize return RF 示例： 以下面的这个网络为例，计算网络的感受野...，而不是第几层的感受野，若计算中间某一层的感受野，则将那一层从1开始计算 计算得到该网络在图片上感受野为70*70，这也是pix2pix中patchGAN的原理
P值。...minfi 中计算探针P值的过程如下： 探针的P值 = 1 - P(intensity) 假设探针的信号强度服从正态分布，首先要计算出该正态分布的期望和方差。...该探针检测到的信号质量可靠记为事件A, 质量不可靠记为事件B, 很显然 P(A）+ P(B) = 1。 探针的P值代表这个探针的信号质量可靠的概率，所以在计算时，只需要用1减去不可靠的概率就行了。...在计算不可靠的概率时，由于I型探针和II 型探针的技术原理，共分成3个正态分布来计算概率。以上就是minfi计算探针P值的详细过程。 计算出探针的P值之后，就可以根据p值进行过滤了。...从计算过程也可以看出，P值越小，探针质量越高。
在本文中，我们将探讨四种不同的方法来计算 Python 列表中的唯一值。 在本文中，我们将介绍如何使用集合模块中的集合、字典、列表推导和计数器。...接下来，我们将探索列表理解，提供一种简洁有效的方法来实现预期的结果。最后，我们将研究如何使用集合模块中的计数器，它提供了更高级的功能来计算集合中元素的出现次数。...方法 1：使用集合 计算列表中唯一值的最简单和最直接的方法之一是首先将列表转换为集合。Python 中的集合是唯一元素的无序集合，这意味着当列表转换为集合时，会自动删除重复值。...生成的集合unique_set仅包含唯一值，我们使用 len（） 函数来获取唯一值的计数。 方法 2：使用字典 计算列表中唯一值的另一种方法是使用 Python 中的字典。...方法 4：使用集合模块中的计数器 Python 中的集合模块提供了一个高效而强大的工具，称为计数器，这是一个专门的字典，用于计算集合中元素的出现次数。通过使用计数器，计算列表中的唯一值变得简单。
首先，我们知道 HashMap 的底层实现是开放地址法 + 链地址法的方式来实现。 ? 即数组 + 链表的实现方式，通过计算哈希值，找到数组对应的位置，如果已存在元素，就加到这个位置的链表上。...这个数组大小一定是 2 的 n 次方，因为找到数组对应的位置需要通过取余计算，取余计算是一个很耗费性能的计算，而对 2 的 n 次方取余就是对 2 的 n 次方减一取与运算。...所以保持数组大小为 2 的 n 次方，这样就可以保证计算位置高效。 那么这个哈希值究竟是怎么计算的呢？假设就是用 Key 的哈希值直接计算。...由于数组是从小到达扩容的，为了优化高位被忽略这个问题，HashMap 源码中对于计算哈希值做了优化，采用高位16位组成的数字与源哈希值取异或而生成的哈希值作为用来计算 HashMap 的数组位置的哈希值...首先，对于一个数字，转换成二进制之后，其中为的 1 的位置代表这个数字的特性.对于异或运算，如果a、b两个值不相同，则异或结果为1。如果a、b两个值相同，异或结果为0。
好友电话求助我，如何计算出Excel单元格里表达式的值，我说用evaluate函数评估下表达式就会得出最终结果，他说没找到这个函数，我说怎么可能？于是我给他录了一个图。...他说用的是Office Excel，而我刚用的是wps，看来wps已经比Office Excel更好用了，建议他直接换wps。
计算过程 在算术电路模型和恶意敌手模型的情况下，安全多方计算可以简化成如下一个问题：假设和分别拥有两个秘密值（称为 secret），如何使得各参与者在不知道的情况下（除 了知道，知道）计算出和来？...此时，需要考虑如何进行加法运算和乘法运算。 - 对于加法，有。因此，对于加法运算来说很简单，各参与方把自己拥有的秘密值和相加即可，即 而结果。 - 乘法的情况要稍微复杂一些。。...因此，该步骤中计算量比较大。 采用随机化的思想来建立一个预处理过程可以减小这种计算量。假设存在随机值满足，设以及，那 么。...2.1 正确计算的保证 在运算的过程中，还需要考虑一个重要问题，如何得知参与者进行了正确计算，即如何保证计算并发布了正确的值。...通过式1和2的计算方式，可以看到，MAC 也要求提供符合这两个式子的计算方式，即两个 MAC 值相加，MAC 值乘常数，MAC 值加常数。
二项式 Logistic 回归。 多层次Logistic回归。 其他族和链接函数。 本教程介绍了： 假设检验和统计推断的基本知识。 回归的基本知识。 R语言编码的基本知识。...AIC Akaike信息准则（AIC）是另一个模型选择的衡量标准。与似然比检验不同，AIC的计算不仅要考虑模型的拟合度，还要考虑模型的简单性。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...logistic）模型分析肺癌数据 R语言如何用潜类别混合效应模型（LCMM）分析抑郁症状 R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言建立和可视化混合效应模型mixed effect...的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究 R语言如何解决线性混合模型中畸形拟合(Singular fit)的问题 基于R语言的lmer混合线性回归模型 R语言用WinBUGS 软件对学术能力测验建立层次（分层
这两个模型都将我们的问题所需的参数量减少。最好的方法是计算分布哪个保留了我们原始数据源中最多的信息。这就是Kullback-Leibler散度的作用。 我们分布的熵 KL散度起源于信息论。...利用KL散度，我们可以精确地计算出当我们近似一个分布与另一个分布时损失了多少信息。让我们回到我们的数据，看看结果如何。 比较我们的近似分布 现在我们可以继续计算两个近似分布的KL散度。...例如，如果我们将观察到的数据用作近似二项式分布的方式，我们将得到非常不同的结果： ? 使用KL散度进行优化 当我们选择二项分布的值时，我们通过使用与数据匹配的期望值来选择概率参数。...以下是这些值如何一起变化的图表： ? 如你所见，我们对二项式分布的估计（由点标记）是使KL散度最小的最佳估计。 假设我们要创建一个临时分布来对数据建模。我们将数据分为两部分。...我们如何才能找到我们组合在一起的这个奇怪模型的最佳参数？我们需要做的就是像以前一样最大程度地减少KL差异： ? 我们发现在以下情况下找到的KL散度的最小值是0.338，当p = 0.47。
概况 生成模型和GAN是计算机视觉应用领域中最新进展的核心内容。 本文将向您介绍GAN的世界及其不同组件。 现实世界中有一些令人兴奋的GAN实例在等待-让我们深入研究！...我们想要生成样本，以使生成的样本的分布类似于。让我进一步简化一下。 使用生成模型，我们首先学习训练集的分布，然后使用带有一些变量的学习分布生成一些新的观察值或数据点。...已生成的像素的值为1，其余的赋值为0。这将仅考虑生成的像素值。与Pixel RNN的训练时间相比，Pixel CNN的训练速度更快，但是像素的生成仍然是连续的，因此过程比较慢。...综上所述，Pixel RNN和Pixel CNN都可以显式计算似然p(x)，这为我们提供了一个很好的评估指标来衡量模型的性能。上面我们看到生成的样本是好的。...我们如何训练这个模型?为此，我们可以在提取特征的基础上加入解码器网络，利用L2 loss训练模型： ? 这是自动编码器网络的样子。该网络经过训练可以使用特征（z）来重建原始输入数据（x）。
)，在看到6.4章节的时候，对于一个可执行的ELF文件中，虚拟地址的值百思不得其解！...这篇文章主要根据书中的解释，来具体的分析这个值的来龙去脉。 ELF 文件格式 在Linux系统中，有4种类型的文件都是ELF格式，包括：目标文件，可执行文件，动态链接库文件、核心转储文件。...这里就不再赘述了，只要记住2点： 从编译器的角度看，ELF 文件是由很多的节(Section)组成的； 从程序加载器的角度看，ELF 文件是又很多的段(Segment)组成的； 其实它俩没有本质区别，只不过是链接器在链接阶段...此外，上图中最右侧：test文件结构中的2个红色地址：0xA0000, 0xA1000，是如何计算得到的？...只要计算出0x837字节空洞的上方，距离这个4K页面开始地址的偏移量就可以了，然后再加上这个4K页面的起始地址 0x080E_9000，就得到了数据段的开始地址(虚拟地址)。
但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础，如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小，想必知道了这一点，我们对自己显存也就会得心应手了。...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存： 通常一个模型占用的显存也就是两部分： 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n，这是一个典型的...我们可以看到，左边的memory值代表：图像输入进去，图片以及所产生的中间卷积层所占的空间。...另外还有一个需要注意的是中间变量在backward的时候会翻倍！ 为什么，举个例子，下面是一个计算图，输入x，经过中间结果z，然后得到最终变量L： 我们在backward的时候需要保存下来的中间值。...(N,W): 参数数目： N × W 额外的显存 总结一下，我们在总体的训练中，占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出
原文链接 http://tecdat.cn/?p=14139 我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。...尽管如此，始终有可能通过数值计算给定的最大似然估计量。...实际上，问题出在 接近1 的事实。因为 其中 接近0，所以我们可以用泰勒展开， 在这里，暴露数不再显示为概率的幂，而是相乘。如果我们考虑对数链接函数，那么我们可以合并暴露数的对数。...如果将泊松回归（仍为红色）和对数二项式模型与泰勒展开进行比较，我们得到 ---- 参考文献 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab...岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
图1：a）二项式模型的概率质量函数；b）二项式似然函数，点表示不同参数值的似然性。 这样，通过图1a我们就可以看到 是最可能的结果。 这显然是有道理的。...我们的问题就是我扔的硬币是否公平。 需要注意的重要是，在这种情况下， 不再是随机的。我们有了二项式过程的观察结果，这意味着它现在是一个固定值。...这是因为函数 和 的单调性保持一致，所以为了计算方便，把似然函数 转换为 ，连乘可以变成了连加。 所以，让我们取等式两边的自然对数： 右侧的第一项是二项式系数的对数，通常被省略。...也就是，当我们调整参数值时，对数似然函数如何变化。 我们可以通过对对数似然函数关于 的一阶导数进行计算来获得这个信息。 当然，前提是函数是可微分的。...首先，让我们来看一下二项式似然函数的一阶导数： 通过将一阶导数设为零，我们可以解出 。 通过代数运算，我们可以解出 ，这就得到了最大似然估计： 这正是我们之前计算得到的结果！
晓查 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如何用几句话向6岁儿童解释登月？...InstructGPT甚至不用出全力，只要13亿参数，就能比1750亿参数的模型效果更好。...InstructGPT的回答简直就是计算机考试标准答案： 这段代码中的数组C是用来存储二项式系数值的。它用于计算给定n和r值的二项式系数，并将结果存储在函数的最终返回值中。...除了以上的案例外，还能避免将“淘气”和“女性”关联，或者将“犹太人”和“金钱”关联，避免触及性别种族歧视话题。 从人类反馈中学习 OpenAI是如何升级GPT-3的？...RLHF总共分三步： 第一步，找一些人写下示范答案，来微调GPT-3模型，训练监督模型baseline。 第二步，收集某个问题的几组不同输出数据，由人类对几组答案进行排序，在此数据集上训练奖励模型。
一是频率学派解决方案：通过某些优化准则（比如似然函数）来选择特定参数值；二是贝叶斯学派解决方案：假定参数服从一个先验分布，通过观测到的数据，使用贝叶斯理论计算对应的后验分布。...我们分别可以得到二项式分布的随机变量的期望和方差，如下：（期望=随机变量的值*概率） 为什么要引入二项式分布呢？...a的值通过m的增加而增加，b的值通过l的值增加而增加（比较2.13和2.18两个式子的Gamma系数，可这样理解：a<— a+m，b<— b+l） 2 如果以后有新增的观测值，后验分布又可作为先验分布来进行计算...接下来要学习的是主题模型PLSA和LDA，这两个模型都与这些分布密不可分。 主题模型的概率表示： p(词语|文档)可通过观察数据集求得。那么右边的两个概率分布如何求得的？...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/184125.html原文链接：https://javaforall.cn
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。...我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。...为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...具体来说，我们将根据逻辑回归模型计算观察X的概率，其中Y作为唯一的协变量进入： gen rxb = -2 + 2 * y gen r =（runiform（）<rpr） 现在我们可以应用Stata的sem...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。 但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。
二项式 Logistic 回归。 7. 多层次Logistic回归。 8. 其他族和链接函数。 本教程介绍了： - 假设检验和统计推断的基本知识。 - 回归的基本知识。 - R语言编码的基本知识。...AIC Akaike信息准则（AIC）是另一个模型选择的衡量标准。与似然比检验不同，AIC的计算不仅要考虑模型的拟合度，还要考虑模型的简单性。...拟合二项式Logistic回归模型 为了拟合二项式逻辑回归模型，我们也使用glm函数。唯一的区别是在公式中对结果变量的说明。...glm(cbind(是否留过级, TOTAL-是否留过级) ~ 学校平均社会经济地位, family = binomial(logit)) 解释 二项式回归模型的参数解释与二项式逻辑回归模型相同...从上面的模型总结中我们知道，一所学校的平均SES分数与该校学生留级的几率呈负相关。为了提高可解释性，我们再次使用summ()函数来计算学校平均社会经济地位的指数化系数估计。
在这篇文章中，我将解释有监督的机器学习技术如何相互关联，将简单模型嵌套到更复杂的模型中，这些模型本身嵌入到更复杂的算法中。...是具有均值 np 和方差 np(1-p) 的二项式分布的一个很好的近似值。...在n非常大，p非常小时的二项分布(离散)和正态分布(连续) 这就是机器学习和统计学的主力是线性回归 为了训练这个模型，要最小化的误差函数是残差平方和(观测值和预测值之间的差)。...如果我们现在用伯努利分布（二项式分布的特例）替换正态分布，我们就能得到逻辑回归： 这里的线性回归是在 sigmoid 函数中实现的，以确保结果本质上是概率性的，即在 0 和 1 之间，使用类而不是连续值...不同的特征排列和网络架构最终导致了卷积神经网络、循环神经网络和其他深度学习模型。 监督学习的进化树 现在已经描述了所有链接关系，让我们在一张最终图表中回顾所有内容。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25583 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩展，它增加了对多类分类问题的支持。 默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。...它适用于具有数字输入变量和具有两个值或类的分类目标变量的数据集。这种类型的问题被称为二元分类问题。 逻辑回归是为两类问题设计的，使用二项式概率分布函数。...同样，我们可以将默认或标准逻辑回归称为二项式逻辑回归。 二项式逻辑回归：标准逻辑回归，预测每个输入示例的二项式概率（即两个类别）。...将逻辑回归从二项式概率改为多项式概率，需要改变用于训练模型的损失函数（例如，将对数损失改为交叉熵损失），并将输出从单一概率值改为每个类标签的一个概率。...# 定义无惩罚的多项式逻辑回归模型 LogRegr( penal='none') 现在我们已经熟悉了惩罚，让我们来看看如何探索不同惩罚值对多指标逻辑回归模型性能的影响。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3795 Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。...用户可以根据拟合的对象进行预测。除中的选项外 coef，主要参数是 newx的新值矩阵 x。type 选项允许用户选择预测类型：*“链接”给出拟合值 因变量与正态分布的“链接”相同。...如果有两个可能的结果，则使用二项式分布，否则使用多项式。 二项式模型 对于二项式模型，假设因变量的取值为G = {1,2} 。表示yi = I（gi = 1）。...我们计算默认设置下的求解路径。 绘制系数。 提取特定值λ处的系数。...函数 cv.glmnet 可用于计算Cox模型的k折交叉验证。 拟合后，我们可以查看最佳λ值和交叉验证的误差图，帮助评估我们的模型。 如前所述，图中的左垂直线向我们显示了CV误差曲线达到最小值的位置。
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