2006年以前的一些经典的网络及之间的区别： 1.自编码器： 2.深度信念网络： 3.深层玻尔兹曼机器： 震惊！郭博昨天来广州竟然做了这种事! ...
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2017-04-03 19:36:16
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gibbs采样关键字一关键字二参数估计与预测机器学习的一般思路为：1.从问题的本质中构建模型，定义样本的产生，有联合概率(图模型)。2.进行模型参数的估计：MLE、MAP、Bayes。3.使用模型对新样本进行估计。MLE：极大似然估计估计：解优化函数预测：MAP：极大后验估计估计：解优化函数预测：对... ...
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2017-03-30 19:21:03
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无向图模型： We have now presented three sets of independence assertions associated with a network structure H. For general distributions, Ip(H) is strictly ...
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2017-03-30 14:55:02
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受限玻尔兹曼机（RBM）学习笔记 1）这篇文章中有一部分把MCMC采样法讲的比较形象。 2）RBM，个人感觉是一种通过神经网络来表示概率图模型的方法，或者说通过神经网络来表示观察到的样本发生概率的方法。而与神经网络的主要不同之处在于使用了能量函数作为目标函数。 ...
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2017-03-26 18:46:37
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Angular 应用管理着用户之所见和所为，并通过 Component 类的实例（组件）和面向用户的模板来与用户交互。 从使用模型-视图-控制器 (MVC) 或模型-视图-视图模型 (MVVM) 的经验中，很多开发人员都熟悉了组件和模板这两个概念。 在 Angular 中，组件扮演着控制器或视图模型 ...
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2017-03-26 16:26:09
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今天开始啃网络流了。对于求解无源汇带上下界的网络流，我们可以这样建图：建图模型： 以前写的最大流默认的下界为0，而这里的下界却不为0，所以我们要进行再构造让每条边的下界为0，这样做是为了方便处理。对于每根管子有一个上界容量up和一个下界容量low，我们让这根管子的容量下界变为0，上界为up-low。 ...
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2017-03-17 00:32:57
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第一章： 写这篇随笔的目的有两个：一个是鞭策自己学习，二是好记性不如烂笔头，只有看后能根据自己的理解写出来才算掌握了。（PS：文字功底比较差，刚开始写可能逻辑性不够强，我正在努力改进） 今天学习的内容是总体测试过程。 一、测试工作总体流程图 V模型是我们在测试过程中常用的一种模型，而且在系统集成项目 ...
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2017-03-16 16:30:04
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模型搭建如下 （直流电源反向） （直流电源正向，下图均为正向，电源方向不同电极电磁转矩正负不同） 电压为120V、电阻为20欧姆时：电源电压、电机电枢电流、电机电磁转矩、电机转速的波形 电压为60V、电阻为20欧姆时：电源电压、电机电枢电流、电机电磁转矩、电机转速的波形 电压为120V、电阻为1欧姆 ...
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2017-02-26 15:18:47
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1.模型图 2.模型仿真结果 （1）Step阶跃t=1s,R=20Ω，V_dc = 120V，那么此时 电源电压波形： 电机电枢电流波形： 电机电磁转矩： 电机转速波形： （2）其他参数不变将R=30Ω，波形图依次为 （3）其他参数不变，R=10Ω,波形图依次如下 （4）R=20Ω，V_dc = 2 ...
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2017-02-25 11:46:29
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Description 有一些任务,需要用到一些机器,可以买可以租,问最大获利. Solution 网络流. 最大权闭合子图模型. 建图很简单就是S->机器,机器->任务,任务->T. 如果没有租用的话,中间的是INF,不会割掉,加上租用就把容量变成租用的价格即可. 这样求出来的割就是最小损失了,用 ...
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2017-02-11 22:42:21
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