function [ y ] = moving_average( x, win_size ) y1=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,x); y2=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,fliplr(x)); y=y1+fliplr(y2)-(1/win_size)*x; end L = win_size/2; yi = (1/win_size)∑(j=i-L:i+L)xj 本系列文章允许转载,转载请保留全文

matlab矩阵内存预分配就意味着,划定一个固定的内存块,各数据可直接按"行.列指数"存放到对应的元素中.若矩阵中不预配置内存.则随着"行.列指数"的变大.MATLAB就必须不断地为矩阵找到新的"空的内存",从而导致"建造矩阵"的速度大大下降. Hilbert矩阵的数学描写叙述 Hilbert矩阵是著名的"坏条件"矩阵,当中其第(i,j)元素的表达式是a(i,j)=1/(i+j-1). 代码比較: % 20

转载自:http://blog.csdn.net/dengjianqiang2011/article/details/8753807 MATLAB矩阵操作大全 一.矩阵的表示 在MATLAB中创建矩阵有以下规则: a.矩阵元素必须在”[ ]”内: b.矩阵的同行元素之间用空格(或”,”)隔开: c.矩阵的行与行之间用”;”(或回车符)隔开: d.矩阵的元素可以是数值.变量.表达式或函数: e.矩阵的尺寸不必预先定义. 二,矩阵的创建: 1.直接输入法 最简单的建立矩阵的方法是从键盘直接输入矩阵的

矩阵是matlab中最基本的数据对象. l  矩阵的建立 l  冒号表达式 l  结构矩阵和单元矩阵 1.矩阵的建立 (1)利用直接输入法建立矩阵:将矩阵的元素用中括号括起来,按矩阵行的顺序输入各元素,同一行的各元素之间用逗号或空格分隔,不同行的元素之间用分号分隔. >> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9] A = 1     2     3 4     5     6 7     8     9 (2)利用已建好的矩阵建立更大的矩阵:一个大矩阵可以由已经建立好的小矩阵拼接而成. &g

Matlab矩阵的运算 一.矩阵的加减 在matlab中,矩阵的加减和数的加减符号一样,都是"+"和”-“,不同的是两个进行运算的矩阵维度必须相同  二.数乘  三.乘法 矩阵乘法的实现也是需要条件,即一个矩阵的行数需要等于另一个矩阵的列数.A*B一般不等于B*A  四.点乘 矩阵的点乘运算指将两矩阵中相同位置的元素进行相乘运算,参与点乘的两个矩阵维度必须相同,A.*B=B.*A  五.幂运算  六.矩阵的逆 矩阵的逆通过inv()函数实现,只有矩阵是非奇异,它的逆元才存在,所以并不是

Matlab矩阵的修改 一.元素修改 (1).矩阵扩充   (2)矩阵删除某行或某列 删除某行:A(m,:)=[]   %删除A矩阵的第m行   删除某列: A(:,n)=[] %删除A矩阵的第n列   (3)给A矩阵的某行或某列赋值 A(m,n)=a %给A矩阵的第m行n列的元素赋值a  A(m,:)=[a b ...] %给A的m赋值a,b...  A(:,n)=[a b ...]     %给矩阵A的n列赋值   二.变维 矩阵的变维可以用符号“:”法和reshape函数法.reshape

Matlab矩阵创建 1.直接输入数值创建       矩阵元素要用[ ] 括起来,";"代表一行结束,以下创建方式也是合法的,矩阵的元素可以是实数,也可以是复数,复数用a+bi表示     也可以通过冒号创建矩阵   2.利用文件生成 (1)利用m文件生成     先用edit命令或者直接创建一个m文件,在m文件中编写相应的矩阵,在m文件中的矩阵的矩阵名最好不要和m文件的文件名相同.通过m文件名可以调用m文件中的矩阵. m文件的文件名不可以用中文.m文件创建矩阵一般用于大型矩阵的创建

矩阵转置是matlab最基本的操作了,但这个基本操作,也是很多初学者容易出现问题的地方.本帖通过几个实例演示matlab矩阵转置的操作. 方法一:'  运算符与  .'  运算符 >>a = rand(3,5) a = 0.9340    0.4694    0.1622    0.5285    0.2630     0.1299    0.0119    0.7943    0.1656    0.6541     0.5688    0.3371    0.3112    0.6020

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量$v$在$t$时刻记为$v_t$,$\theta_t$为变量$v$在$t$时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时$v_t = \theta_t$,在使用滑动平均模型后,$v_t$的更新公式如下: \begin{equation} 

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +

tensorflow中学习率.过拟合.滑动平均的学习 tensorflow中常用学习率更新策略 TensorFlow学习--学习率衰减/learning rate decay 分段常数衰减 分段常数衰减是在事先定义好的训练次数区间上,设置不同的学习率常数.刚开始学习率大一些,之后越来越小,区间的设置需要根据样本量调整,一般样本量越大区间间隔应该越小.tf中定义了tf.train.piecewise_constant 函数,实现了学习率的分段常数衰减功能. 指数衰减 指数衰减是比较常用的衰减方法,

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型.在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay).这个衰减率将用于控制模型更新的速度.ExponentialMovingAverage对每一个变量会维护一个影子变量(shadowvariable),这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值,而每次运行变

tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均. 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的.评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果.方法apply()会添加被训练变量的影子副本和在影子副本中维持被训练变量的滑动平均的若干操作.该方法在创建训练模型时使用.那些保持维持滑动平均的操作(ops)一般会在每个训练步骤之后被执行.average()和average_name()方法分

原文链接 在Tensorflow的教程里面,使用梯度下降算法训练神经网络时,都会提到一个使模型更加健壮的策略,即滑动平均模型. 基本思想 在使用梯度下降算法训练模型时,每次更新权重时,为每个权重维护一个影子变量,该影子变量随着训练的进行,会最终稳定在一个接近真实权重的值的附近.那么,在进行预测的时候,使用影子变量的值替代真实变量的值,可以得到更好的结果. 操作步骤 训练阶段:为每个可训练的权重维护影子变量,并随着迭代的进行更新: 预测阶段:使用影子变量替代真实变量值,进行预测. 滑动平均模型在梯

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型,在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候,使用这个模型可以增强模型的鲁棒性(robust),可以在一定程度上提高模型在测试数据集上的表现. 滑动平均模型为每个变量维护一个影子变量,其初始值是变量的初始值,每次变量更新时,影子变量的值会更新为: shadow_variable = shadow_variable * decay + (1-decay) * variable 其中shadow_v

方阵的行列式: det(A) 矩阵线性无关的行数或列数,称为矩阵的秩. rank(A) 求3~20阶魔方矩阵的秩 for n=3:20 rank(magic(n)) end 矩阵的迹等于矩阵的对角线元素之和,也等于矩阵的特征之和. trace(A):求矩阵的迹 向量和矩阵的范数 矩阵或向量的范数用来度量矩阵或向量在某种意义下的长度. (1)向量的3种常用范数 (1)绝对值之和 (2)平方和的平方根 (3)绝对值中最大的值 norm(v)或norm(v,2)计算向量的2范数            

[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波(基于Numpy.convolve) ​ 1.滑动平均概念 滑动平均滤波法(又称递推平均滤波法),时把连续取N个采样值看成一个队列 ,队列的长度固定为N ,每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果.N值的选取:流量,N=12:压力:N=4:液面,N=4~12:温度,N=1~4 优点:  对周期性干扰有良好的抑制作用,平滑度高  适用于高频振荡的系统 缺点:  

模型:双层神经网络 [一层隐藏层.一层输出层]隐藏层输出用relu函数,输出层输出用softmax函数 过程: 设置参数 滑动平均的辅助函数 训练函数 x,y的占位,w1,b1,w2,b2的初始化 前向传播[y = w * x +b,w和b采用滑动平均更新] 后向传播[计算loss(包括交叉熵和正则化loss),采用GD更新参数(学习率使用指数衰减)] 迭代训练数据 代码: #参数设置 #输入.隐藏层神经元数.输出 samples = 55000 input_size = 784 output_

转自:理解滑动平均(exponential moving average) 1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量vv在tt时刻记为 vtvt,θtθt 为变量 vv 在 tt 时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时 vt=θtvt=θt,在使用滑动平均模型后,vtv