stochastic

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왜 행 확률 행렬에 벡터 합계가 1 인 벡터를 더한 결과가 1이됩니다.

확률 행렬이 nxn 인 것으로 가정합니다. 길이가 n 인 벡터로 곱하면 하나의 합이되는 요소가 생깁니다. 다시 합계 길이가 n 인 결과 벡터를 얻습니다. 왜 이런 일이 발생합니까? 내가 길이의 벡터를 줄 경우 n 합계가 0.8입니까, 아니면 1.2입니까? 편집 : 매트릭스 입력란의 열 중 하나에 최대 1이 더하면 어떻게됩니까?

matrix multiplication stochastic 2017-03-27

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SGD 라이브러리

확률 적 경사 그라데이션 최적화를 위해 가볍고 사용하기 쉬운 Java 라이브러리를 추천 해 주시겠습니까?

java gradient-descent stochastic 2017-05-23

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동일한 데이터 세트를 학습 한 후에 정확히 두 개의 동일한 신경 네트워크에 대해 무엇을 말할 수 있습니까?

는 거고 개의 콘볼 루션 신경망 이들 층에 의해 implemented in matlab 작곡 : imageInputLayer ConvolutionalLayer maxPoolinglayer relulayer softmaxlayer fullyconnectedlayer 분류 층 두 네트워크 모두 정확히 동일한 아키텍처를 사용합니다. 동일한 하이퍼 매개 변수가있는

matlab machine-learning neural-network conv-neural-network stochastic 2017-10-26

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GnuPlot 데이터 용 가변 칼럼 인덱스

브라운 운동의 N 개의 궤적을 I ~ N (0, dt) 단위로 생성하는 프로그램을 작성했습니다. W (1)> = 1 1 & & W (2)> = 2를 조건으로 테스트하고 있습니다. 출력물로서 나는 물론, "Wiener_data.dat"파일에 시간 지점 데이터를 저장하고 있습니다. 이제 조건 1을 만족하는 점은 "Wiener_data_pts1.dat"에 저장되

plot gnuplot stochastic stochastic-process 2017-02-20

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확률 적 언덕 오르기와 첫 번째 선택 언덕 오르기 알고리즘

확률 적 언덕 오르기와 첫 번째 선택 언덕 오르기 알고리즘의 차이점은 무엇입니까?

optimization artificial-intelligence stochastic hill-climbing 2016-08-08

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확률 행렬 정규화에 대한 정수 행렬

행렬에 정수 값이 있다고 가정합니다. 확률 행렬 (행렬의 각 행을 1과 합한 행)을 만들어야합니다. 무작위 행렬을 만들고 각 행의 개수 합을 계산하고 행 합계를 위해 행의 각 요소를 나눕니다. dt = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10000,size=10000).reshape(100,100)) dt['sum_row'] = d

python pandas numpy normalization stochastic 2016-09-30

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팬더의 확률 함수로 값을 지정하십시오.

저는 카테고리 값의 가치에 근거하여 4 번째 값 (버디의 2 가지 유형 중 하나)을 할당하려고합니다.는 무작위로 할당 된 3 개 기능에 대한 값을 작은 DF : Unique_ID Category Age Sex Buddy 0 0 2 11 male NaN 1 1 3 7 female NaN 2 2 1 4 male

python pandas stochastic 2017-12-28

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스토캐스틱 힐 클라이밍과 첫 번째 선택 힐 클라이밍의 차이점은 무엇입니까?

두 알고리즘은 모두 임의의 이웃을 계속 생성하고 현재보다 나은 상태의 이웃을 발견하면 선택합니다. 그래서 차이점은 무엇입니까? 어디에서나 언급되는 First Choice Hill Climbing은 후임이 많은 경우에 적합합니다. 그러나 실제로, 차이는 무엇입니까? 링크도 는 : Stochastic hill climbing vs first-choice hil

artificial-intelligence stochastic hill-climbing 2017-10-08

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Stochasitc Gradient Desscent의 비용 함수는 모든 행에 대해 계산 되었습니까? 아니면 반복 행에 대해서만 계산 되었습니까?

SGD에서 다음 행으로 이동하여 매개 변수를 다시 업데이트하거나 매개 변수를 업데이트하기 전에 비용이 다음 행에 대해서만 계산되기 전에 모든 행에 대해 계산 된 비용을 알고 싶습니다.

machine-learning gradient-descent stochastic 2017-05-12

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작고 매우 다양한 데이터 세트를위한 제안 된 신경망?

저는 현재 훈련 값의 작은 데이터 세트 (20 개 이하)로 작업 중이며 큰 MSE를 얻고 있습니다. 입력 데이터 벡터 자체는 16 개의 매개 변수로 구성되며, 대부분이 2 진 변수입니다. 모든 훈련 값에 걸쳐서, 16 ​​개 매개 변수의 대다수는 동일하게 유지됩니다 (단 모두이 아님). 나머지 모든 입력 변수는 모든 표본에서 서로 많이 다릅니다. 즉, 서로

networking dataset supervised-learning stochastic 2017-03-25

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