RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对应的偏执向量分别表示为,输入层的某一个节点使用i标识,如,类似的隐层和输出层某一节点表示为.这里我…

h.264标准中由于分为宏块分割块(8x8),子宏块分割块(4x4),所以各种各样的求解过程比较繁琐 下面整理出标准中mvp的求解过程 8.4.1.3 已知条件有当前块的属性:位置.块类型需要得到当前块的mvp 已知条件(当前块位置,类型)     |     |8.4.1.3.2                         (步骤1)     |得到相邻块(ABC(4x4))的mv与refIdx     |     |8.4.1.3.1 或 8.4.1.3 后半段 (步骤2)     |…

一.原理 重点:明白偏导数含义,是该函数在该点的切线,就是变化率,一定要理解变化率. 1)什么是梯度 梯度本意是一个向量(矢量),当某一函数在某点处沿着该方向的方向导数取得该点处的最大值,即函数在该点处沿方向变化最快,变化率最大(为该梯度的模). 2)代价函数有哪些 0-1损失函数(0-1 loss function): L(Y,f(X))={1,0,Y≠f(X)Y=f(X) 平方损失函数(quadratic loss function) L(Y,f(X))=(Y−f(X))2 绝对损失函数(a…

3位sar adc采用下图的电容阵列,需要23个电容,它的基本单元有二进制加权的电容阵列.1个与LSB电容等值的电容:它利用电容上的初始电荷再分配完成二进制搜索算法,因此功耗一般比较小,而且不需要额外的采样保持电路1. 上一篇文章<一种4位sar adc工作过程推导(二)>讨论了两个参考电压VrefP和VrefN取值的一般情况,得出"此电路无法适用参考电压取值的一般情况,VrefN必须接gnd,才能逐次逼近比较的"的结论,随着对ADC理论的逐步学习,其实可以通过改变电路的结…

  连续型Hopfield在matlab中没有直接的工具箱,所以我们们根据Hopfield给出的连续行算法自行编写程序.本文中,以求解旅行商 问题来建立Hopfield网络,并得到解,但是该解不一定是最优解,用Hopfield得到的解可能是次优解,或没有解.直接上问题: 8个城市的坐标: 0.100000000000000 0.1000000000000000.900000000000000 0.5000000000000000.900000000000000 0.100000000000000…

数据假设: 每个用户之间的偏好行为相互独立 同一用户对不同物品的偏序相互独立 则优化问题为极大化如下目标: [Reference] 1.论文翻译:BPR:面向隐偏好数据的贝叶斯个性化排序学习模型 2.BPR [Bayesian Personalized Ranking] 算法详解及应用实践…

http://www.cnblogs.com/YiXiaoZhou/p/6058890.html RNN求解过程推导与实现 RNN LSTM BPTT matlab code opencv code BPTT,Back Propagation Through Time. 首先来看看怎么处理RNN. RNN展开网络如下图 RNN展开结构.jpg RNN节点结构.jpg 现令第t时刻的输入表示为,隐层节点的输出为,输出层的预测值,输入到隐层的权重矩阵,隐层自循环的权重矩阵,隐层到输出层的权重矩阵,对…

EM算法一般表述:       当有部分数据缺失或者无法观察到时,EM算法提供了一个高效的迭代程序用来计算这些数据的最大似然预计.在每一步迭代分为两个步骤:期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization)步骤,因此称为EM算法. 如果所有数据Z是由可观測到的样本X={X1, X2,--, Xn}和不可观測到的样本Z={Z1, Z2,--, Zn}组成的,则Y = X∪Z.EM算法通过搜寻使所有数据的似然函数Log(L(Z; h))的期望值最大来寻找极大似然预计,注意此处的h…

https://blog.csdn.net/ligang_csdn/article/details/53838743 https://blog.csdn.net/weixin_30014549/article/details/52850870 https://www.cnblogs.com/HolyShine/p/6403116.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的,按照我自己的理解,可以简单的描述为这样的过程: (1…

坐标下降法(coordinate descent method)求解LASSO推导 LASSO在尖点是singular的,因此传统的梯度下降法.牛顿法等无法使用.常用的求解算法有最小角回归法.coordinate descent method等. 由于coordinate descent method是相对较简单的做法,放在第一个介绍. 坐标下降法思想 坐标下降法基于的思想很简单,就是当面对最小化一个多元函数的问题时,我们每一次迭代的时候只改变一个目标变量的值.也就是固定其他变量不动,只在该变量…