我們平時熟知的卡爾曼濾波就是高斯濾波的一種，因為它是基於高斯分布的。用高斯函式來表示後驗具有很好的影響，因為它的是單峰，有單一的極大值。高斯濾波中的引數的均值和方差稱為矩引數，分別為一階矩和二階矩(ps：這一點的理解上非常重要)。
xt 為狀態向量，ut為t時刻的控制向量。
at為n * n 的方陣，n為狀態向量x的維數。
bt為n * m的矩陣，m為控制向量u的維數
ε 為高斯隨機向量，由狀態轉移的不確定性引入，其維數與狀態向量維數相同，均值為0，方差用rt表示（這裡的這個r就是我們平常說的卡爾曼濾波中qr矩陣中的r矩陣）
2。測量概率p(z_t | x_t) 也是與帶有高斯雜訊的自變數呈線性關係
c_t為k * n的矩陣，k為測量向量z的維數，向量δ 為測量雜訊，分布為均值是0，方差為q的多變數高斯分布
3。初始置信度必須是正態分佈，用μ_0表示置信度的均值，σ_0表示方差
高斯消元 線性空間 線性基 數學
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NLP Gelu高斯誤差線性單元解釋
不管其他領域的鄙視鏈，在啟用函式領域，大家公式的鄙視鏈應該是 elus relu sigmoid 這些啟用函式都有自身的缺陷，sigmoid容易飽和，elus與relu缺乏隨機因素。在神經網路的建模過程中，模型很重要的性質就是非線性，同時為了模型泛化能力，需要加入隨機正則，例如dropout 隨機置...
線性基，高斯消元總結
所以，對於每個數進行二進位制掃瞄，若第i位為1，判斷這位是否有數，如果有，則異或上這個數，否則把第i位上的數設為這個數，並結束這個數的掃瞄。合併 把乙個線性基中的數暴力插入另乙個即可 設數的長度為l，那麼構建n個數的線性基的複雜度為 o nl 合併複雜度為 o l 2 不支援刪除。應用 涉及到異或和...