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梯度下降法matlab_陆永剑_谷歌人工智能_faster-rcnn之rpn层详解_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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适用于所有 FigUre13.1声谱图示例UBayes“定理”的口头表达了其强度的图 (ZH)AOU9nbalu- 10000 8000 6000 4000 2000 与时间 9p≡-dlu< 形式的顺序数据,而不仅仅是时间序列。 区分平稳和非平稳顺序分布是有用的。在平稳情况下,数据会随时间变化,但是从中生成数据的分布却保持不变。对于更复杂的非平稳情况,生成分布本身会随着时间而变化。在这里,我们将集中讨论固定情况。 对于许多应用程序,例如财务预测,我们希望能够根据观察到的先前值来预测时间序列中的下一个值。从直觉上讲,我们预计在预测未来价值时,最近的观察可能比更多的历史观察更有信息。图13.1中的示例表明,语音频谱的连续观察确实是高度相关的。此外,考虑将来的观测值对所有以前的观测值的一般依赖性是不切实际的,因为随着观测值数量的增加,这种模型的复杂性将无限增长。这使我们考虑了马尔可夫模型,在该模型中,我们假设未来的预测是独立的, 图13.2 建模观察序列的最简单方法是将它们视为独立的,对应于没有链接的图。 除了最近的观察之外,其余的都没有。 尽管此类模型易于
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