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RSS订阅原创 概率整形技术
概率整形简介概率整形是一种编码调制的优化技术，主要元十是将星座外圈的星座点以一定概率和规则映射到靠近星座图原点的星座点，来进行发送，也就是说概率整形技术可以是的编码时，每个编码符号的映射概率都是不一样的。举例16QAM的星座点为例，传统的QAM映射时等概率的，也就是说，当生成的01比特时等概率的，那么理论上，16QAM星座点的分布应该如下图所示：对于概率整形的16QAM也就是PS-16QAM来说，映射到外层星座点的概率和内层的星座点的概率时不一致的 ，如上图b所示，可以看到外层的..
2021-10-27 14:53:19
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原创 京东HR面
1.自我介绍2.介绍下你实习做的东西3.自我评价一下你有什么想问我的吗（保险部门的java开发，要求实习，北京（6000左右），2号楼）
2021-08-02 19:28:11
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原创 GNN
图神经网络图神经网络是针对一些图结构数据设计的网络，比如分子结构啥的。模型结构首先图是由G(N,E)G(N,E)G(N,E),N是节点，E是边组成。对于每个节点和边，定义lnl_nln表示节点的特征向量，l(n1,n2)l_{(n_1,n2)}l(n1,n2)定义n1n_1n1和n2n_2n2的边，一个直观的图如下图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接...
2020-04-05 23:46:36
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原创 高斯过程回归
高斯过程回归高斯过程:高斯过程指的是一组随机变量的集合，这个集合里面的任意有限个随机变量都服从联合正态分布,可以理解对于一个函数f(x),他的每个自变量x对应的f(x)是不同的高斯分布，那么针对每个x，对f(x)采样，当然就会有不同的函数曲线了，所以有如下曲线图。那么为什么他的曲线，当然不可能采样所有的x，所以采样的x是有限的，那么为什么曲线是连续的，是因为高斯过程是这样定义的GP∼(m(x)...
2020-04-05 13:13:13
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原创 贝叶斯回归
贝叶斯回归回归模型假设Data:{(x1,y1),...(xn,yn)}{\{(x_1,y_1),...(x_n,y_n)\}}{(x1,y1),...(xn,yn)}对于X=(x1,x2,...xn)X={(x_1,x_2,...x_n)}X=(x1,x2,...xn),每个xix_ixi有p个特征，就是一个矩阵[x11x12...x1px21x22...x2p.........
2020-04-04 21:56:04
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原创 tensorflow 2.0 Layer定义的源码分析
一直不太懂tensorflow 2.0的层的操作，所以跑去看了下源码，其实也不难，如果对python比较了解的话，自己去看下源码也很快就能理解了。tensorflow 2.0中的api都是使用了keras那一套，这篇文章中主要是介绍keras Layer层的实现，从自定义层下手读懂实现的方法。自定义层的定义如下，super(MyDenseLayer, self).__init__()...
2020-03-05 20:19:44
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原创 Attention机制
Glimpse netwyorkwei'z：Glimpse network是一个非线性方法接受当前输入图片块和位置信息ln , where ln = (xn, yn),输出向量gn，Glimpse network网络的工作就是提取lnw
2020-03-01 20:27:40
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原创 LSTM详解
LSTM是解决RNN中长期依赖（Long-Term Dependencies）问题，就是说RNN相隔越远的输出和输入相关性越小，这主要是由于梯度消失/爆炸引起的。LSTM通过加入cell结构，增加一条记忆线，LSTM的结构如下注：就是sigmoid函数总的来说加入了3种gate结构，forget_gate，input_gate, output_gate遗忘门：控制上一步的有哪些...
2020-02-22 00:23:12
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空空如也
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