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池化层作用_寒小阳_美河在线_测试与可视化分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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我们猜测 给出概率pji(pji≥0,jm = 1 pji≤1)。活动总数 探测器j记录的记录为yj, yj = yj i,j = 1,。 。 。 ,米 i = 1 制定基于yj的ObSerVed值来估计均值μi的ML估计问题,j = 1,...,m,作为凸优化问题。 暗示。 VariabIeS yji具有PoiSSon分布,均值pjiμi,即 概率%= k)=。 n个独立的Poisson变量之和,平均值为λ1,...。 。 。 ,λn具有泊松分布,均值λι++λn 7.8使用符号测量进行估算。我们考虑测量设置 yi = sign(aiTx + bi + vi),i = 1,...,m, 其中x∈Rn是要估计的向量,yi∈{-1,1}是测量值向量ai∈Rn和标量bi∈R是已知的,vi是具有对数凹概率密度的IID噪声(您可以假设aiTx + bi + vi = 0不会发生)显示x的最大似然估计是一个conVex优化问题 7.9未知传感器非线性的估计。我们考虑测量设置 yi = f(aiTx + bi + vi),i = 1,...,m, 其中x∈Rn是要估计的
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