注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. deeplearningbook-chinese

  2. 第一章（引言）：刘畅、许丁杰、潘雨粟和NeutronT 对本章进行了阅读，并对 xvi DRAFT 仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 目录xvii 很多语句提出了不少修改建议。林中鹏进行了校对，他提出了很多独到的修改 建议。 • 第二章（线性代数）：许丁杰和骆徐圣阅读本章，并修改语句。李若愚进行了校 对，提出了很多细心的建议。 • 第三章（概率与信息论）：许丁杰阅读本章，并修改语句。李培炎和何

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-26
    • 文件大小：31mb
    • 提供者：jchenpanyu

  1. Deep Learning Book Chinese Translation

  2. 第一章、前言 第二章、线性代数 第三章、概率与信息 第四章 、数值计算 第五章、机器学习基础 第六章、深度前馈网络 第七章、深度学习的正则化 第八章、深度模型中的优化 第九章、卷积神经网络 第十章、序列建模：循环和递归网络 第十一章、实用方法 第十二章、应用 第十三章、linear factor 第十四章、自动编码 第十五章、表征学习 第十六章、结构概率模型 第十七章、monte carlo 方法 第十八章、面对区分函数 第十九章、近似推断 内容是分开的，在每个文 件夹下面需要用notepad

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-17
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：u014727529

  1. 深度学习笔记

  2. 第一章（引言） 第二章（线性代数） 第三章（概率与信息论） 第五章（机器学习基础） 第六章（深度前馈网络） 第七章（深度学习中的正则化） 第八章（深度模型中的优化） 第九章（卷积网络） 第十章（序列建模：循环和递归网络） 第十二章（应用） 第十三章（线性因子模型） 第十四章（自编码器） 第十五章（表示学习） 第十七章（蒙特卡罗方法） 第十八章（直面配分函数 第十九章（近似推断） 资源从网络收集，如有侵权请联系删除。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-11-03
    • 文件大小：26mb
    • 提供者：qq_34659115

  1. 深度学习之 近似推断

  2. 概率推断的核心任务就是计算某分布函数， 所涉及的分布可能很复杂，需要引入一些近似计算方法 变分法的优点主要是：有解析解、计算开销较小

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-05
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：baidu_35560935

  1. 【论文笔记】A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks（2016）

  2. 这篇论文从贝叶斯论的角度分析了RNN网络的优化过程，并以此为基础提出了一种对RNN有效的dropout方法。它用到了近似变分推断的数学方法，这个我啃了好久还是苦于数学能力看得云里雾里。但还是先把笔记记下来吧。 1.介绍与现状 作者提出，RNN因为缺少正则化，很容易陷入过拟合。现在也有许多这方面的努力，特别是之前还有人基于实验结果提出在RNN上运用dropout效果反而会变差这种结论。作者反驳说这些结论都是基于实验得出，而他从数学角度分析，得出了一种变分dropout方法，可以应用到RNN中，并取

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：weixin_38726007

  1. SPH-EXA_mini-app-源码

  2. SPH 光滑粒子流体动力学（SPH）技术是纯粹的拉格朗日方法。 SPH在一系列插值点（SPH粒子）中使流体离散化，这些插值点的分布遵循流体的质量密度，并且它们的演化依赖于对相邻相邻粒子的加权插值。 SPH模拟代表了对计算的苛刻计算。因此，需要在时间和空间尺度，分辨率，维数（3-D或2-D）以及所涉及物理的近似版本之间进行权衡。由于SPH代码的无限性质和缺少结构化的粒子网格，因此SPH代码的并行化并非易事。 ， 和是在PASC SPH-EXA项目建议中选择的三个SPH代码。这些代码的性能受到多

  3. 所属分类：其它

  1. 基于形式概念分析的粗糙集模型

  2. 本文提出了一种基于形式概念分析的粗糙集模型。 在此模型中， 首先在信息系统中提供代数结构问题的解决方案：晶格从信息系统推断出结构，并调用相应的节点粗略的概念。 基于粗糙集的粗糙集理论中常见问题的处理方法然后探索概念，例如上下近似运算符，归约和核心。 决策依赖已成为知识表示的一种常见形式由于它具有表现力和易于理解的特性，因此已被广泛使用在实践中使用。 最后，将粗略概念应用到决策依赖关系的提取中从决策表中研究； 一套完整且非冗余的决策依赖关系可以从决策表中获得。 实例演示了该应用程序本文提出的方法是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：377kb
    • 提供者：weixin_38659159

  1. plsdof:这是CRAN R软件包系统信息库的只读镜像。 plsdof-自由度和偏最小二乘回归的统计推断。 主页-源码

  2. d 偏最小二乘回归的自由度和统计推断 维护者：FrédéricBertrand plsdof软件包提供了偏最小二乘（PLS）回归的自由度估计。 PLS的模型选择基于各种信息标准（aic，bic，gmdl）或交叉验证。 PLS回归系数的均值和协方差的估计值可用。 它们允许构建近似的置信区间和应用测试程序。 此外，还可以使用岭回归和主成分回归的交叉验证程序。 Nicole Kraemer和Mikio L. Braun对plsdof软件包进行了完全编码和开发。 它主要基于N. Kraemer，M。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：131kb
    • 提供者：weixin_42116701

  1. covid-19-forecasting:COVID-19每日病例预测模型的探索-源码

  2. :microbe: COVID-19预测 探索预测和近似理论以预测未来“一步”的COVID病例。 给定仅n数据点以规则的间隔，该项目旨在找到一个模型，该模型可以最好地预测将来某个间隔的下一个值。 研究方法 使用最新基准 从多项式插值法推断 线性插值多项式 中心插值多项式 向后插值多项式 近似理论 线性最小二乘最佳多项式 二次最小二乘最佳拟合多项式 时间序列预测 有马 目录 :waving_hand_medium_skin_tone: :light_bulb: 居中 落后

  3. 所属分类：其它

  1. 基于贝叶斯网络的新广告点击率预测

  2. 大多数经典搜索引擎会根据其点击率（CTR）选择广告并对其进行排名。 为了预测广告的点击率，经常需要考虑历史点击信息。 由于我们没有大量有关这些广告的历史数据，因此准确预测新广告的点击率对于现实应用而言具有挑战性且至关重要。 本文采用贝叶斯网络（Bayesian network，BN）作为表示和推断变量间依存关系和不确定性的有效框架，建立了一种基于BN的模型来预测新广告的点击率。 首先，我们建立了一个由贝叶斯网络组成的关键字网络，这些关键字用于描述特定域中的广告，称为关键字BN，缩写为KBN。 其

  3. 所属分类：其它