功率与dbm的对照表 分类: 嵌入式 功率与dbm的对照表 对于无线工程师来说更常用分贝dBm这个单位,dBm单位表示相对于1毫瓦的分贝数,dBm和W之间的关系是:dBm=10*lg(mW)1w的功率,换算成dBm就是10×lg1000＝30dBm.2w是33dBm,4W是36dBm……大家发现了吗?瓦数增加一倍,dBm就增加3.为什么要用dBm做单位?原因大致有几个:1.对于无线信号的衰减来说,不是线性的,而是成对数关系衰减的.用分贝更能体现这种关系.2.用分贝做单位比用瓦做单位更容易描述,

用Kaiser窗方法设计一个台阶状滤波器. 代码: %% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> P

放射性衰变是指数衰减的典型例子.另外还有化学反应某反应物的减少,RC电路电流的减小,大气压随海拔高度的减小等. 指数衰减的方程: \begin{equation} \frac{dN(t)}{dt}=-\frac{N(t)}{\tau} \label{eq1} \end{equation} 其中,\(N(t)\)为\(t\)时刻的物理量\(N\),对于放射性衰变,\(N\)就是未衰变的原子核数目.\(\tau\)为时间常数. 方程\eqref{eq1}有解析解: \[N(t)=N(0)\exp(-

效果图: #import "ViewController.h" #import <POP.h> @interface ViewController () @end @implementation ViewController - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoad]; // 初始化按钮 UIButton *btn = [UIButton buttonWithType:UIButtonTypeContactAdd]; btn.cent

无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据

在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦)和正则化方法,通过减小batch size,也算得到了一个还可以的结果. 那个网络只有两层,而且MINIST数据集的样本量并不算太大.如果神经网络的隐藏层非常多,每层神经元的数量巨大,样本数量也巨大时,可能出现三个问题: 一是梯度消失和梯度爆炸问题,导致反向传播算法难以进行下去: 二是在如此庞大的网络中进行训

在各向同性的导体中, Ohm 定律具有如下形式: $$\bex {\bf j}=\sigma {\bf E}, \eex$$ 其中 $\sigma$ 称为电导率. 试证在真空中导体的连续性方程为 $$\bex \cfrac{\p \rho}{\p t}+\cfrac{\sigma}{\ve_0}\rho=0.  \eex$$ 由此证明导体内的任何电荷分布均随时间的增加而指数地衰减到零. 证明: 由 $$\bex 0=\cfrac{\p\rho}{\p t}+\Div{\bf j} =\cfrac

强化学习使用的是bellmen方程,即当前奖励值 = max(当前位置的及时奖励 + discout_factor * 下一个方向的奖励值)   discount_factor表示奖励的衰减因子 使用的是预先制造好的九宫格的类 代码说明: env.nA,即每个位置的下一个方向的个数为4 env.nS 表示九宫格的大小为16 env.P[state][a] 表示九宫格对应位置的方向,返回的是prob概率, next_state下一个位置,reward及时奖励, done是够到达出口 env.sha

衰减函数decay functionion 高斯衰减 GET _search { "_source": ["title","release_date"], "query": { "function_score": { "query": { "match_all": {} }, "functions": [ { "gauss":

构建数据集 # -*- coding: utf-8 -*- from mxnet import init from mxnet import ndarray as nd from mxnet.gluon import loss as gloss import gb n_train = 20 n_test = 100 num_inputs = 200 true_w = nd.ones((num_inputs, 1)) * 0.01 true_b = 0.05 features = nd.rando

权重衰减是应对过拟合问题的常用方法. \(L_2\)范数正则化 在深度学习中,我们常使用L2范数正则化,也就是在模型原先损失函数基础上添加L2范数惩罚项,从而得到训练所需要最小化的函数. L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个超参数的乘积.如:\(w_1\),\(w_2\)是权重参数,b是偏差参数,带\(L_2\)范数惩罚项的新损失函数为: \[\ell(w_1, w_2, b) + \frac{\lambda}{2}(w_1^2 + w_2^2),\] \(\lambda\)调

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Julialove102123/article/details/79200158 根据  caffe/src/caffe/proto/caffe.proto 里的文件,可以看到它有以下几种学习率的衰减速机制: 1. fixed:   在训练过程中,学习率不变: 2. step:  它的学习率的变化就像台价一样:step by step 的: 其中的 gamma 与 stepsize需要设置的: 学习

1.mini-batch梯度下降 在前面学习向量化时,知道了可以将训练样本横向堆叠,形成一个输入矩阵和对应的输出矩阵: 当数据量不是太大时,这样做当然会充分利用向量化的优点,一次训练中就可以将所有训练样本涵盖,速度也会较快.但当数据量急剧增大,达到百万甚至更大的数量级时,组成的矩阵将极其庞大,直接对这么大的的数据作梯度下降,可想而知速度是快不起来的.故这里将训练样本分割成较小的训练子集,子集就叫mini-batch.例如:训练样本数量m=500万,设置mini-batch=1000,则可以将训练

一.weight decay(权值衰减)的使用既不是为了提高你所说的收敛精确度也不是为了提高收敛速度,其最终目的是防止过拟合.在损失函数中,weight decay是放在正则项(regularization)前面的一个系数,正则项一般指示模型的复杂度,所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响,若weight decay很大,则复杂的模型损失函数的值也就大.二.momentum是梯度下降法中一种常用的加速技术.对于一般的SGD,其表达式为,沿负梯度方向下降.而带momen

Tensorflow实现学习率衰减 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Deeplearning AI Andrew Ng Tensorflow1.2 API 学习率衰减(learning rate decay) 加快学习算法的一个办法就是随时间慢慢减少学习率,我们将之称为学习率衰减(learning rate decay) 概括 假设你要使用mini-batch梯度下降法,mini-batch数量不大,大概64或者128个样本,但是在迭代过程中会有噪音,下降朝向这

http://blog.sina.com.cn/s/blog_890c6aa30100z7su.html 在机器学习或者模式识别中,会出现overfitting,而当网络逐渐overfitting时网络权值逐渐变大,因此,为了避免出现overfitting,会给误差函数添加一个惩罚项,常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和.其用来惩罚大的权值. 权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值,而惩罚大的权值.因为大的权值会使得系统出现过拟合,降低其泛化性能.

adc采集到的信号对低频有一定的衰减.因为要确定衰减的程度.通过da输出到示波器上观察. 数据如下: 输入 输出(enable) 输出(disable) 1v(20hz) 1v 0.88v 1v(10hz) 0.76v 0.76v 1v(8hz) 0.6v 0.68v 1v(5hz) 0.4v 0.5v 1v(3hz) 0.25v 0.35v 1v(2hz) 0.15v 0.25v 1v(1hz) 0.05v 0.12v 在8hz以下还是有比较到的衰减.这是使用示波器观察还是经过dac的于是想直

主要内容: 一.Mini-Batch Gradient descent 二.Momentum 四.RMSprop 五.Adam 六.优化算法性能比较 七.学习率衰减 一.Mini-Batch Gradient descent 1.一般地,有三种梯度下降算法: 1)(Batch )Gradient Descent,即我们平常所用的.它在每次求梯度的时候用上所有数据集,此种方式适合用在数据集规模不大的情况下. X = data_input Y = labels parameters = initia

经常有一种情景是这样的:我们索引了N年的文章,而查询时候无论直接用相关度.或者用时间排序,都是比较鲁莽的:我们想要一种既要相关度比较高,又要时间上比较新的文章. 这时候的解决办法就是,自定义日期衰减的ValueSourceQuery,然后在正常normalQuery的基础上后遭CustomScoreQuery即可. 下面给出2种在solr中使用日期衰减的方法 比如我们的索引中的时间字段是time,正常查询是title:哈哈 keyword:哈哈, 1.使用已有的各种functionQuery的组

     Dropout 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象.在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅训练多个模型费时,测试多个模型也是很

1. POP动画基于底层刷新原理.是基于CADisplayLink,1秒钟运行60秒,接近于游戏开发引擎 @interface ViewController () @property (nonatomic,strong)CADisplayLink *displayLink; @property (nonatomic)      NSInteger     count; @end - (void)viewDidLoad { [superviewDidLoad]; self.displayLink