雜項知識點

2021-10-04 18:27:46 字數 673 閱讀 6760

1、zn——>xn 當對映矩陣為方陣且為單位陣,隱馬爾可夫模型退化成標準馬爾可夫模型。

2、強化學習:馬爾可夫決策符合馬爾可夫假設。

3、漢森矩陣,二階倒數在多元函式上的推廣(把多元函式進行泰勒展開)。 常用於影象風格遷移、牛頓法。

牛頓法(線性方程組求解搜尋方向需要漢森矩陣的逆;距離最優解比較近時搜尋快)

擬牛頓法:近似矩陣逼近漢森矩陣。

4、啟用函式:1、非線性 2、調控誤差傳播 3、繁華

relu:緩解梯度消失;確點:1、漂移(均值不在0點);2、<0 梯度為0(硬飽和),改進:leakyrelu

5、一範數權重具有稀疏性;

6、早停法和基於二範數權重正則化聯絡

7、矩陣範數幾何意義

8、樣本分佈與損失函式

若採用乙個定值度量整體,樣本服從高斯分布:均值,拉普拉斯分:中位數

拉普拉斯分布 概率密度:對稱的指數分布

python語法知識

softmax:

import numpy as np

def softmax(x): # softmax函式

return np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))

a = np.array([1,1,2])

b = softmax(a)

print(b)

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