一、深入理解timestep 我们看到的所有的RNN结构图，其实都是在一个timestep中的，而不是整个序列。...这是由timestep决定的。...所以说，造成我理解最大的困难就是没有懂上面的那句话：我们看到的所有的RNN结构，其实是对一个timestep内部来说的，而不是timestep之间。...RNN所谓的t-1的遗留状态也是在一个timestep里面的事情，t多少取决于timestep的值。...把序列从前往后理解为时间维度，那么timestep就是指的这个维度中的值，如果timestep=n，就是用序列内的n个向量（或矩阵）预测一个值。
def __init__(self, particles): self.particles = particles def evolve(self, dt): timestep...= 0.00001 nsteps = int(dt / timestep) for i in range(nsteps): for p in...2) ** 0.5 v_x = -p.y / norm v_y = p.x / norm d_x = timestep...= 0.00001 nsteps = int(dt / timestep) for i in range(nsteps): for p in...2) ** 0.5 v_x = -p.y / norm v_y = p.x / norm d_x = timestep
waterFlowIn(timeStep){ 13. this.volume+=this.valve.valveOpenning*this.tubeIn.flux*timeStep; 14....pool.waterFlowIn(timeStep);//流入水 11. pool.waterFlowOut(timeStep);//流出水 12....flowTime+=timeStep; 13. flowTimes.push(flowTime); 14....waterFlowIn(timeStep){ 49. this.volume+=this.valve.valveOpenning*this.tubeIn.flux*timeStep; 50....pool.waterFlowIn(timeStep);//流入水 70. pool.waterFlowOut(timeStep);//流出水 71.
WbDeviceTag camera = wb_robot_get_device("camera"); wb_camera_enable(camera, timestep); WbDeviceTag...); WbDeviceTag gps = wb_robot_get_device("gps"); wb_gps_enable(gps, timestep); WbDeviceTag compass...("gyro"); wb_gyro_enable(gyro, timestep); wb_keyboard_enable(timestep); WbDeviceTag camera_roll_motor...while (wb_robot_step(timestep) !...Can be changed by the user. // Main loop while (wb_robot_step(timestep) !
时间步长: 5....var timeStep=GetInputNumber("timeStep")/1000;//获取时间步长 10....console.log(timeStep,during); 12. }
public Supervisor { public: Driver(); void run(); private: static void displayHelp(); int timeStep...translationField = robot->getField("translation"); keyboard = getKeyboard(); keyboard->enable(timeStep...string previous_message(""); string message(""); displayHelp(); // main loop while (step(timeStep...= 32; mode = AVOID_OBSTACLES; camera = getCamera("camera"); camera->enable(4 * timeStep); receiver...= getReceiver("receiver"); receiver->enable(timeStep); motors[0] = getMotor("left wheel motor");
Train the network self.train() # print info state = "" if self.timeStep...<= OBSERVE: state = "observe" elif self.timeStep > OBSERVE and self.timeStep <=...self.timeStep += 1 def getAction(self): currentState = torch.Tensor([self.currentState])...<= OBSERVE: state = "observe" elif self.timeStep > OBSERVE and self.timeStep <=...", (self.saved + self.timeStep), "/ STATE", state, \ "/ EPSILON", self.epsilon)
); } } function SetUpBoundaryCondition(dx){ tmpr[0]=1;//左侧 tmpr[50]=0;//右侧 } function Solve(timeStep.../热扩散系数 for(var iter=1;iter<iterations+1;iter++){ for(var i=1;i<50;i++){ tmpr[i]=tmpr[i]+timeStep...tmpr.clone(); if(iter==301) T150s=tmpr.clone(); } } var tmpr=[],T50s,T100s,T150s,xs=[],flowTime=0,timeStep...); } } function SetUpBoundaryCondition(dx){ tmpr[0]=1;//左侧 tmpr[50]=0;//右侧 } function Solve(timeStep.../热扩散系数 for(var iter=1;iter<iterations+1;iter++){ for(var i=1;i<50;i++){ tmpr[i]=tmpr[i]+timeStep
def __init__(self, particles): self.particles = particles def evolve(self, dt): timestep...= 0.00001 nsteps = int(dt / timestep) for i in range(nsteps): for p in...** 0.5 v_x = (-p.y) / norm v_y = p.x / norm d_x = timestep...= 0.00001 24 1 5.0 5.0 0.0 nsteps = int(dt/timestep) 25...* p.ang_speed * v_x 34 1000000 521829.0 0.5 11.9 d_y = timestep
CTC loss原理 2.1 前序 在说明原理之前，首先要说明一下CTC计算的对象：softmax矩阵，通常我们在RNN后面会加一个softmax层，得到softmax矩阵，softmax矩阵大小是timestep...*num_classes, timestep表示的是时间序列的维度，num_class表示类别的维度。...只有在timestep=7时为a的路径才会使用 进行路径的分数计算，所以求偏导的时候只对这部分路径求取就可以啦 path1：“-ss-t-a-t-e-” 第7个timestep为a, path2: "...–stt-a-tt-e"第7个timestep也为a, 以a为中点，将这两条路径分别分成两段。...的解码成”blank“的概率是 , 解码成中第一个字符的概率是 , 其他的字符的概率为0， 可以这样理解，如果路径能够解码成正确的”state", 那么第T个timestep的肯定是blank
0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:] 对数据进行处理 LSTM进行预测需要的是时序数据 根据前timestep...步预测后面的数据 假定给一个数据集 { A,B,C->D B,C,D->E C,D,E->F D,E,F->G E,F,G->H } 这时timestep为3，即根据前三个的数据预测后一个数据的值...所以我们需要对数据进行转化 举一个简单的情况 假设一个list为[1,2,3,4,5],timestep = 2 我们转化之后要达到的效果是 train_X train_Y 即依据前两个值预测下一个值...dataset = scaler.fit_transform(dataset) 对数据进行处理 def create_dataset(dataset, look_back): #这里的look_back与timestep
def __init__(self, particles): self.particles = particles def evolve(self, dt): timestep...= 0.00001 nsteps = int(dt/timestep) for i in range(nsteps): for p in self.particles...p.y**2)**0.5 v_x = (-p.y)/norm v_y = p.x/norm d_x = timestep...* p.ang_speed * v_x d_y = timestep * p.ang_speed * v_y p.x += d_x
prompt=[prompt]*count, seed=42, if_I_kwargs={ "guidance_scale": 7.0, "sample_timestep_respacing...": "smart100", }, if_II_kwargs={ "guidance_scale": 4.0, "sample_timestep_respacing...}, if_III_kwargs={ "guidance_scale": 9.0, "noise_level": 20, "sample_timestep_respacing...=256, if_III_kwargs={ "guidance_scale": 9.0, "noise_level": 20, "sample_timestep_respacing...man in a hat', ], seed=42, if_I_kwargs={ "guidance_scale": 7.0, "sample_timestep_respacing
时间步长: 5....var timeStep=GetInputNumber("timeStep")/1000;//获取时间步长 10....console.log(timeStep,during); 12. } （完）
生成的数据为： shape x 30000 x 20 x 2 y 30000 x 1 其中 x 的第11个 timestep 两维的数据 与y相同，其他timestep 维的数据为随机数。...所以当我们使用这样的数据去进行 注意力机制 LSTM 的训练,我们希望得到的结果是 注意力层 主要关注第11个timestep 而对其他timestep 的关注度较低。...attention_lstm.py 脚本 此时的网络结构为： 可以看到是在 LSTM 层之后使用了注意力机制 最后会汇总画一张图 可以看到 可以看到注意力的权重主要汇总在了第11个timestep...，说明注意力机制很成功 对于维的注意力机制 上述的例子 是将注意力机制使用在了 timestep 上，决定哪个时间步对于结果的影响较大。
gourd.bmp', True), dtype='float32') # im_t = img[:, :, 1] # plt.imshow(img) # plt.show() # parameters timestep...= 1 # time step mu = 0.2/timestep # coefficient of the distance regularization term R(phi)...set evolution for n in range(iter_outer): phi = drlse.drlse_edge(phi, g, lmda, mu, alfa, epsilon, timestep...evolution with alfa=0 alfa = 0 iter_refine = 10 phi = drlse.drlse_edge(phi, g, lmda, mu, alfa, epsilon, timestep
$display：执行时立刻打印内容 $strobe：在当前的timestep结束时打印内容 $monitor：在timestep结束时，如果内容改变了，则进行打印。如果多次调用，则新的覆盖旧的。
def __init__(self,actions): # 初始化经验池 self.replayMemory = deque() # 初始化参数 self.timeStep..." elif self.timeStep > OBSERVE and self.timeStep <= OBSERVE + EXPLORE: state = "explore"...else: state = "train" print ("TIMESTEP = ", self.timeStep, " STATE = ", state, \..." EPSILON = ", self.epsilon) self.currentState = newState self.timeStep += 1 def trainQNetwork...) if self.timeStep % UPDATE_TIME == 0: self.session.run(self.copy) 最后是动作Action的获取。
public functionStep(timeStep:Number):void 35. { 36. var col:uint = 0; 37....CalTnext(timeStep,node,col,row); 47. 48....public functionCalTnext(timeStep:Number,node:Node,col:uint,row:uint):void 54. { 55....node.sHeatExchangeFactor*(node_Adj.T0-node.T0)*Sy*SyFix; 105. 106. var dT:Number =conductionHeat * timeStep
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