当参数 A 是正定矩阵(positive definite)时,logdet 利用相关矩阵分解的性质,将比 log(det(A)) 获得更快的效率: function y = logdet(A) try U = chol(A); y = 2*sum(log(diag(U))) ; catch y = 0; warning('logdet:postdef', 'Matrix is not positive definite'); end end

行列式求值 这是一个让你掉头发的模板题 行列式的定义 行列式 (\(\texttt{Determinant}\)) 是一个函数定义,取值是一个标量. 对一个 \(n\times n\) 的矩阵 \(A\)(\(n\) 阶方阵),其 \(n\) 阶行列式写作 \(\det(A)\) 或者 \(|A|\),定义为: \[\det(A)=|A|=\sum_p(-1)^{\tau(p)}\prod_{i=1}^n a_{i,p_i} \] \(p\) 表示一个排列,所有可能的 \(p\) 则是 \(1\

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin

T1:pog loves szh I(hdu 5264) 题目大意: 给出把AB两个字符串交叉拼起来的结果,求出原串. 题解: 不解释..直接每次+2输出. T2:pog loves szh II(hdu 5265) 题目大意:给出N个数,求Mod P 域下 两个数最大和. N<=100000 题解: 先把所有数Mod P,然后我们分2类讨论. 一类是A+B<=P-1. 这种情况只要排个序,然后假设A<=B,从左往右枚举A,那么最优的B是从右往左过来的.O(N)解决. 另外一类是P<

原文地址:http://www.dengfanxin.cn/?p=334 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点.我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern 吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn ,称之为神秘变量表示成一个向量就是 z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟ z也起个名字叫神秘组合.

Common utilities base/kaldi-common.h 几乎所有Kaldi程序都会include该头文件. 该头文件include了一些其他位于base/目录的头文件,主要提供: 错误-日志 宏 类型定义(typedefs) 数学实用程序函数(如随机数生成器) 其他#defines     util/common-utils.h 命令行参数解析 I/O函数(处理带管道的文件名) ark列表处理 列表类型 字符串转换 gmm/model-common.h GMM/SGMM的枚举,

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variable).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类(Data Clustering) 领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值:第二步是最大化(M),最大 化在 E 步上求得的最大似然值来计算参数的值.M 步上找到的参数估计值被用于下一个 E 步计算

资料来源:1.博客:http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——转载,修改更新 2.文章:https://www.qcloud.com/community/article/713051?fromSource=gwzcw.93516.93516.93516 3.视频:http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm 4.百度百科:https://baike.baidu.

part 6 接下来就是无监督学习算法了. k均值聚类 问题背景 样本集描述: \[ x\in D, x\in R^n \] 之前的有监督学习问题中,所有的x都有对应的y.但是如果我们的x没有对应的y.但是我们还是希望对x进行分类那应该如何做呢. 迭代过程 最简单的想法就是圈地.对每个类别圈一定的样本.即类似于构造一个星团的过程,我们希望星团有一个中心,属于这个星团的星星离这个星团越近越好.不属于这个星团的星星离这个中心越远越好.但是这个中心的选取也是未知的,于是我们给出一个迭代算法: 任意选取

有 R-CNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN ... 的论文翻译 现在已经不能访问了...     [私人整理]空间金字塔池化网络SPPNet详解 SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-<Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition>,这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题,即输入数据的维度一定要固定,SPP-Net网络架构在目标分类,目

熵:可以表示一个事件A的自信息量,也就是A包含多少信息. KL散度:可以用来表示从事件A的角度来看,事件B有多大不同. 交叉熵:可以用来表示从事件A的角度来看,如何描述事件B. 一种信息论的解释是: 熵的意义是对A事件中的随机变量进行编码所需的最小字节数. KL散度的意义是“额外所需的编码长度”如果我们用B的编码来表示A. 交叉熵指的是当你用B作为密码本来表示A时所需要的“平均的编码长度”. 一.熵 1.定义 衡量一个事件所包含的信息量 $$S(A)=-\sum_i P_A(x_i)logP_A

文章1:  NICE: NON-LINEAR INDEPENDENT COMPONENTS ESTIMATION 文章2:Real-valued Non-Volume Preserving (RealNVP) 文章3:Glow: Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions NICE 学习目标:找一个变换h=f(x),使得变换后的分布的每个分量是独立的 我们假设h和x的维度是一样的,f是可逆的,则我们有 并且,我们希望f的Jacobian矩阵和

摘要:Tensorflow Distributions提供了两类抽象:distributions和bijectors.distributions提供了一系列具备快速.数值稳定的采样.对数概率计算以及其他统计特征计算方法的概率分布.bijectors提供了一系列针对distribution的可组合的确定性变换. 1.Distributions 1.1 methods 一个distribution至少实现以下方法:sample.log_prob.batch_shape_tensor.event_sh

标 * 的是推荐阅读的部分 / 做的题目. 1. 动态 DP(DDP)算法简介 动态动态规划. 以 P4719 为例讲一讲 ddp: 1.1. 树剖解法 如果没有修改操作,那么可以设计出 DP 方案 \(f_{i,0/1}\) 分别表示不选(\(0\))/ 选(\(1\))点 \(i\) 的最大权值,那么有 \(f_{i,0}=\sum_{x\in S_i}\max(f_{x,0},f_{x,1}),f_{i,1}=v_i+\sum_{x\in S_i}f_{i,0}\). 如果加上修改操作,那

http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/03/firebug_console_tutorial.html Firebug是网页开发的利器,能够极大地提升工作效率. 但是,它不太容易上手.我曾经翻译过一篇<Firebug入门指南>,介绍了一些基本用法.今天,继续介绍它的高级用法. =================================== Firebug控制台详解 作者:阮一峰 控制台(Console)是Firebug的第一个面板,也是最重要的面板,主

相比alert他的优点是: 他能看到结构话的东西,如果是alert,淡出一个对象就是[object object],但是console能看到对象的内容. console不会打断你页面的操作,如果用alert弹出来内容,那么页面就死了,但是console输出内容后你页面还可以正常操作. console里面的内容非常丰富,你可以在控制台输入:console,然后就可看到: 1 Console {memory: MemoryInfo, debug: function, error: function,

线性时间排序   各种排序算法总结已经介绍了几种能在O(n*log(n))时间内培训n个数的算法.归并排序和堆排序达到了最坏情况下的上界:快速排序在平均情况下达到该上界.这些算法都有一个有趣的性质:在排序的最终结果中,各元素的次序依赖于它们之间的比较.这类算法为比较算法,还有一类算法是线性时间复杂度的排序算法,有计数排序.基数排序和桶排序,当然,这些算法使用运算而不是比较来确定排序顺序的. 1 计数排序 计数排序假设n个输入元素中的每一个都是0到n区间的一个整数,其中n是某个整数.计数排序的思想

前言  从事Android开发的这些年中,经常碰到这样一个现象:同一款app中,往往有好几种风格迥异的log处理方式,有时候会让维护者晕头转向.同时笔者也经常碰带一些模棱两可的问题:Log等级分好几种,到底什么情况下用哪个等级的log?什么情况下可以使用log,log怎么用,为什么要这么用?Android的log这么多,要怎么样高效地查看log?带着这些问题,笔者根据平时的开发经验.公司的log规范文档.网络中的相关资料,对log使用做了一定的整理.对于最基本的使用和log介绍,本文不做赘述,希

一 实例 打印字符串和对象: 可展开对象查看内部情况: 看一下console对象本身的定义情况: 输出对象情况: utag对象所在文件: 输出对象: 二 Console.log 总结 1   如果你js没到一个境界,我就算教你调试bug,破解一些插件之类的,你也根本不知道我在做什么.我的目的只是让你认识控制台,让你入门调试,之后的路还得靠你们自己走. 不论是 chrome firefox ie(8以上版本) 还是 360急速浏览器 搜狗浏览器 等等,只要按 F12 就能打开控制台.其实对于这 F

显然,对于所有跨度暴力扫一遍的复杂度本身只有\(O(n \log n)\). 容易想到在每一个到达的位置加上覆盖这个位置的区间数.剩下的问题就在于如何处理覆盖了多个位置的区间. 记录已访问或去重都是难以实现的.但注意到一个性质: 所有长度不小于跨度的区间一定都能被访问到,所有长度小于跨度的区间至多访问一次. 于是我们枚举跨度,维护长度不小于当前跨度的区间数,把长度小于当前跨度的区间加入到一个支持区间加和单点查询的数据结构里就可以了. 时间复杂度\(O(n \log ^2 n)\). #inclu