$n$ 个小球分布在一个圆上,小球的颜色或黑或白.顺时针(或逆时针)遍历这 $n$ 个小球,记录下相邻两小球的颜色,得到 $n$ 个有序颜色对.我们有,(黑,白)和(白,黑)的数目一定相等(可能都是 $0$).…

DFT测试中,最重要的部分还是sequential circuit的内部状态的测试. 起初ad hoc的方法用来提高testability,可以提高局部的coverage,但并不是一个系统性的方法. structure的DFT方法,scan design被提出. ah hoc的方法主要是利用一些guide line和practice的经验来replacing bad design,主要的技术有: 1)insert test point; 2)avoid async set/reset for s…

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param…

花十分钟,让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么.你能得到AI的理论知识框架:你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用,以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力.最重要的是,通过本文,一切都特别快(手打滑稽). PS:目前只针对弱人工智能(我喜欢简称,此处我们简称为“弱智”)进行学习. 首先我们必须要掌握的是AI的专业知识框架,然后了解AI的市场情况,最后要明白AI产品经…

强化学习(Reinforcement Learing),机器学习重要分支,解决连续决策问题.强化学习问题三概念,环境状态(Environment State).行动(Action).奖励(Reward),目标获得最多累计奖励.强化学习模型根据环境状态.行动和奖励,学习出最佳策略,以最终结果为目标,不能只看某个行动当下带来的利益,还要看行动未来带来的价值. AutoEncoder属于无监督学习,MLP.CNN.RNN属于监督学习,强化学习目标变化.不明确,或不存绝对正确标签. Google Dee…

Multi-target tracking by Lagrangian relaxation to min-cost network flow high-order constraints min-cost network flow multi-target tracking 读 "Multi-target tracking by lagrangian relaxation to min-cost network flow, CVPR,2013"小结. 昨晚老板让看一下这篇文章写几句总…

数据工作者工作时间划分 据crowdflower数据科学研究报告,数据科学工作者的时间分配主要在以下几个领域: 首先是数据收集要占20%左右的时间和精力,接着就是数据清洗和再组织需要占用60%的时间.也就是说数据科学家80%的精力都花在了数据收集和预处理,从而生成能够用于训练模型的训练集.真正的算法优化和训练只占4%左右,另外10%左右用于特征提取,数据再造. 正确的特征集及足够的数据量决定了机器学习效果的上限,算法的优化可以无限逼近这个上限 机器学习的一般流程 获取kaggle titanic…

Conjugate prior-共轭先验的解释    原文:http://blog.csdn.net/polly_yang/article/details/8250161 一 问题来源: 看PRML第二章时遇到的. 二 问题描述: PRML第68页说:“We shall see that an import role is played by conjugate priors, that lead to posterior distributions having the same functi…

文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood 2-2贝叶斯因子 3先验 3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 3-2共轭先验Conjugate Priors 4Hierarchical Bayes 5Empirical Bayes…

AI的定义 凡是通过机器学习,实现机器替代人力的技术,就是AI.机器学习是什么呢?机器学习是由AI科学家研发的算法模型,通过数据灌输,学习数据中的规律并总结,即模型内自动生成能表达(输入.输出)数据之间映射关系的特定算法.这整个过程就是机器学习. AI的根基从数学理论开始 机器学习理论(包括:监督学习.无监督学习.强化学习.迁移学习.深度学习) 基础技术(包括:机器学习ML.深度学习DL.语音识别ASR.语音合成TTS.计算机视觉CV.机器视觉MV.自然语言理解NLU.自然语言处理NLP.专家系…