torch.ger(vec1, vec2, out=None) → Tensor Outer product of vec1 and vec2. If vec1 is a vector of size nn and vec2 is a vector of size mm, then out must be a matrix of size (n×m). Parameters: vec1 (Tensor) – 1-D input vector vec2 (Tensor) – 1-D input v

个人亲自编写.测试,可以正常使用   道理看原文,这里不多说   网上找到的几篇基本都不能用的   C#代码 bool Equal(float f1, float f2) { return (Math.Abs(f1 - f2) < 1f); } bool dayu(Point p1, Point p2)////比较两点坐标大小,先比较x坐标,若相同则比较y坐标 { return (p1.X > p2.X || (Equal(p1.X , p2.X) && p1.Y > p

随时间反向传播 (BackPropagation Through Time,BPTT) 符号注解: \(K\):词汇表的大小 \(T\):句子的长度 \(H\):隐藏层单元数 \(E_t\):第t个时刻(第t个word)的损失函数,定义为交叉熵误差\(E_t=-y_t^Tlog(\hat{y}_t)\) \(E\):一个句子的损失函数,由各个时刻(即每个word)的损失函数组成,\(E=\sum\limits_t^T E_t\). 注: 由于我们要推倒的是SGD算法, 更新梯度是相对于一个训练样

IMU的代码的引自https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/imumargalgorithm30042010sohm/IMU.zip //===================================================================================================== // IMU.c // S.O.H. M

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}

先言:R语言常用界面操作 帮助:help(nnet) = ?nnet =??nnet 清除命令框中所有显示内容:Ctrl+L 清除R空间中内存变量:rm(list=ls()).gc() 获取或者设置当前工作目录:getwd.setwd 保存指定文件或者从磁盘中读取出来:save.load 读入.读出文件:read.table.wirte.table.read.csv.write.csv 1.一些简单的基本统计量 #基本统计量 sum/mean/sd/min #一些基本统计量 which.min(

//gx...分别为重力加速度在三个轴向的分力 由加速度计测得 //ax...分别为角速度在三个轴向的角速度 由陀螺仪测得 //最后得到最终滤波完毕的x.y.z方向的角度值(°) void IMUupdate(float gx, float gy, float gz, float ax, float ay, float az) { float norm; // float hx, hy, hz, bx, bz; float vx, vy, vz;// wx, wy, wz; float ex,

容错声明: ①题目选自https://acm.ecnu.edu.cn/,不再检查题目删改情况 ②所有代码仅代表个人AC提交,不保证解法无误 E0001  A+B Problem First AC: 2017-10-13       Latest Modification: 2018-02-28 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int a,b; int main() { cin>>a>>b; cout<<

Travel Diary 早上8:00到HG,听说hjc20032003在等我. 然后他竟然鸽我...最后还是勉强在8:30坐上去偏僻的HZNU的地铁. 到文新,然后带上fjl,打滴滴,一行人来到了HZNU. 早上模拟赛,先疯狂打期望概率为$\frac{1}{10}$的T1,然后26发以后过了. 后面爆推T2两圆面积交式子,然后少考虑特判情况WA了几发,后面没时间了就滚去吃饭了. 话说T3真的毒瘤,主要是英语阅读比较难(整整两页纸!!!). 下午迟到1分钟开始模拟赛,某队伍在0:07就A了第一题

numpy.array numpy.array是numpy中用于处理n阶数组的对象,是其类族中的重要基类. numpy.array可以表示任意维的数组,可以使用构造函数初始化: arr = numpy.array( [ [1,2], [3,4] ] ) 上述数组可以由arange和reshape得到: arr = arange(1,5).reshape(2,2) numpy.array包含的重要属性: ndim 数组的维数,在线性代数中称为秩. shape 一个指示数组在每个维度上大小的整数元组

前段时间有写过一个计算多边形角度的代码,这里给它整理整理,留给自己也送给萌新. 看左下图,这是一个多环的多边形,一个外环(内部为多边形内部区域),一个内环(外部为多边形内部区域),同时多边形中任意一个角不等于零角(等于 0° 的角)或周角(等于 360° 的角).注意:本文下文所讨论的多边形求角度不包含零角和周角. 现在我们要求 ∠ABC 和 ∠DEF 的大小.那咋算唻? 1. 内积计算夹角 给它加上坐标系(坐标是自己配的,计算出的角度值不一定准确,但不影响角度大小的关系), 如右上图.角度采用

Key-word: integer ambiguity resolution :整周模糊度解算 navigation:导航 Kinematic:动态,RTK的K rover:漫游 validation:验证 antena:天线 phase:相位 Augmentation:曾广 carrier-base:基于载波 code-based:基于测距码(伪距) raw binary:原始二进制 receiver:接收者(接收机)  ephemeris:星历 Post‐processing positio

1. 安装R包 install.packages("ggplot2") #注意留意在包的名称外有引号!!! library(ggplot2) #在加载包的时候,则不需要在包的名称外添加引号~ 2. 获取帮助 ?mean #查找某个函数 ?"+" #对于特殊符号,应该用引号括起来 ??mean #查找关键词 ??"+" help("mean") help("+") help.search("mean

背景 上一篇文章介绍了FNN [2],在FM的基础上引入了DNN对特征进行高阶组合提高模型表现.但FNN并不是完美的,针对FNN的缺点上交与UCL于2016年联合提出一种新的改进模型PNN(Product-based Neural Network). PNN同样引入了DNN对低阶特征进行组合,但与FNN不同,PNN并没有单纯使用全连接层来对低阶特征进行组合,而是设计了Product层对特征进行更细致的交叉运算.在<推荐系统系列(三):FNN理论与实践>中提到过,在不考虑激活函数的前提下,使用全

这一节我们总结FM三兄弟FNN/PNN/DeepFM,由远及近,从最初把FM得到的隐向量和权重作为神经网络输入的FNN,到把向量内/外积从预训练直接迁移到神经网络中的PNN,再到参考wide&Deep框架把人工特征交互替换成FM的DeepFM,我们终于来到了2017年... FNN FNN算是把FM和深度学习最早的尝试之一.可以从两个角度去理解FNN:从之前Embedding+MLP的角看,FNN使用FM预训练的隐向量作为第一层可以加快模型收敛.从FM的角度来看,FM局限于二阶特征交互信息,想要

CS229 斯坦福大学机器学习复习材料(数学基础) - 线性代数 线性代数回顾与参考 1 基本概念和符号 1.1 基本符号 2 矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 操作及其性质 3.1 单位矩阵和对角矩阵 3.2 转置 3.3 对称矩阵 3.4 矩阵的迹 3.5 范数 3.6 线性相关性和秩 3.7 方阵的逆 3.8 正交矩阵 3.9 矩阵的值域和零空间 3.10 行列式 3.11 二次型和半正定矩阵 3.12 特征值和特征向量 3.13 对称矩

本文是斯坦福大学CS 229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Zico Kolter,修改:Chuong Do, Tengyu Ma 翻译:黄海广 备注:请关注github的更新,线性代数和概率论已经更新完毕. CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 目录 CS229 机器学习课程复习材料-线性代数 线性代数复习和参考 1. 基础概念和符号 1.1 基本符号 2.矩阵乘法 2.1 向量-向量乘法 2.2 矩阵-向量乘法 2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性 3.1 单位矩阵和

什么是PyTorch?   PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具,用于处理大规模图像分析,包括物体检测,分割与分类.但是它的功能不仅限于此.它与其它深度学习框架结合,能够完成复杂的算法.PyTorch用Python和C++编写.   PyTorch属于深度学习框架中的重要一员,与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同,它是动态计算图模式,其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变,而其它框架都是静态计算图模式,其模型在

所谓数组(或向量)a和b的外积,指的是a的每个元素和b的每个元素搭配在一起相乘得到的新元素.当然运算规则也可自己定义.外积运算符为 %o%(注意:百分号中间的字母是小写的字母o).比如: > a <- 1:2 > b <- 3:5 > d <- a %o% b > d [,1] [,2] [,3] [1,] 3 4 5 [2,] 6 8 10 注意维数公式为: dim(d) = c( dim(a) , dim(b) ) 实际上R语言提供了一个更为一般化得外积函数o

不涉及具体代码,只是记录一下自己的疑惑. 我们知道对于在pytorch中,我们通过构建一个词向量矩阵对象.这个时候对象矩阵是随机初始化的,然后我们的输入是单词的数值表达,也就是一些索引.那么我们会根据索引,赋予每个单词独一无二的一个词向量表达.在其后的神经网络训练过程中,每个单词对应独一无二的索引,从而对应自己的词向量,词向量会随着迭代进行更新. 上面讲的这个是使用pytorch词向量的随机初始化的流程. 但是我们如果使用预训练的词向量怎么办呢?很多例子中,直接就给个代码是类似这样的: self

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren