GSDMM是一种基于狄利克雷多项式混合模型的收缩型吉布斯采样算法（a collapsed Gibbs Sampling algorithm for the Dirichlet Multinomial Mixture model）的简称，它是发表在2014年KDD上的论文《A Dirichlet Mu ...
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2017-11-13 21:28:18
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Reservoir sampling is proposed to solve such set of problems: Randomly choose items from a stream of elements where could be very large or unknown in ...
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2017-11-08 13:11:45
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第六部分内容： 1.偏差/方差（Bias/variance） 2.经验风险最小化（Empirical Risk Minization，ERM） 3.联合界（Union bound） 4.一致收敛（Uniform Convergence） ...
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2017-11-04 00:17:29
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Layer时caffe的基本单元，至少有一个输入Blob（Bottom Blob）和一个输出Blob（Top Blob），有的Layer带有权值（Weight）和偏置项（Bias），有两个运算方向：前向传播（Forward）和反向传播（Backward），其中前向传播会对输入Blob进行某种处理（有 ...
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2017-10-27 21:27:59
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cost function 为了衡量神经网络的识别能力，定义cost function： C(w,b)=12n∑x(||y(x)?a||2) 其中，w表示weight参数，b表示bias参数，n表示训练集中所有数据的个数，a表示对于输入x，通过神经网络后的输出为a，y(x)是数据x的实际标签。如果C ...
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2017-10-27 20:35:01
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本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的笔记中去：) 背景 随机模拟也可以叫做蒙特卡罗模拟(Monte Carlo Simulati ...
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2017-10-27 15:50:56
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题目大意： 给你n个字符串，要求从中选出k个字符串，使得字符串两两lcp之和最大。 思路： 动态规划。 首先将所有的字符串排序，求出相邻两个字符串的lcp长度（很显然，对于某一个字符串，和它lcp最长的字符串一定是和它字典序最接近的一个）。 接下来考虑一种类似于分治的做法。 首先找出当前区间内最小的 ...
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2017-10-20 21:36:00
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在数字音频Datasheet中，我们经常看到256FS，384FS，32kHz,44.1kHz MCLK等概念。一般在数字音频芯片用3个pin作为通讯接口：BCLK，ADCLRC，DOUT。现在做个总结。 1. SAMPLING RATE： 32kHz，44.1kHz，48kHz，96kHz：音频采 ...
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2017-10-10 12:59:02
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若S为1-10 ， k=3，则R初始为1,2,3 i=4时，1-4随机选取 4则1/4，1-3则3/4. 3, 将4赋值给R[j]->1,2,4 2->1,4,3 1->4,2,3 4->1,2,3 在1-4中随机取3个数即以上四种情况，并且保证了每种情况概率为1/4. 以上为举例，数学证明同理。 ...
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2017-10-06 10:31:02
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【softmax分类器的加速器】 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/sampled_softmax_loss This is a faster way to train a softmax classifier over a huge ...
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2017-09-30 11:44:18
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