SoyMilk的博客

遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法，属于进化计算的一种。它是由John Holland在20世纪70年代提出的，用于解决优化问题。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来优化问题的解。

SVM是一种监督学习算法，常用于解决二分类问题（也可以解决多分类问题），它可以处理线性可分的数据，同时也可以处理线性不可分的数据，广泛应用于分类、回归甚至异常检测等任务。SVM的核心思想是找到数据点之间的最优边界，这个边界能够最大化不同类别之间的间隔。线性可分的数据是指至少能够通过一个直线将数据进行分隔开，如下图所示：数据可以有无数条直线能够分隔开，但是在所有直线中，我们能够直观的感受到，上图中红色的直线分割的效果是最好的，我们对分割直线定义标准：定义： 直线的参数为 www，直线分割的两部分数据与直线的距

ARIMA模型的全称为：差分整合移动平均自回归模型是一种数据类型，它记录了在连续时间点上观测到的数值。这些数值可以是任何可以量化的度量，比如经济指标、股票价格、温度、销售额等。是一种按照时间顺序排列的数据集，其中每个数据点都与一个特定的时间点相关联。这种数据类型通常用于记录和分析随时间变化的数值信息。时间序列根据时间和数值的性质不同，可以分为和。性质：时期序列可加，时点序列不可加。

【代码】DDPM代码案例详解（附：论文模型）

去噪过程是加噪过程的逆过程，是从高斯噪声中恢复原始数据的过程，我们可以假设去噪的噪声也是取自一个高斯分布，我们无法逐步地去直接拟合分布，因此需要构建一个参数分布来去做估计，逆扩散过程仍然是一个马尔科夫链过程。

P1P_1P1​：表一种类别的数据占总数居的比例。P01−P1P0​1−P1​：表示除了P1P_1P1​类别以外的其他数据占总数据的比例。

假定我们已经求出来了www和bbb，那么我们就确定了一条直线，就可以使用该直线进行预测了，为了方便判断我们所预测出来的值y’与真实的值y之间的误差是多少，我们要定义*“一把尺子”*，用于衡量预测值y′y'y′与真实值yyy之间的误差。这里我们使用均方误差来定义代价函数Jwb12m∑i1mfwbxi−yi2Jwb2m1​i1∑m​fwb​xi−yi2公式拆解fwbxi−yifwb​。

随机种子的意义：在不同的地方，如果使用相同的随机种子，并且进行相同数量随机数生成操作，那么会得到一个完全相同的随机数序列。

代替了网络，在传统的网络中，训练的时候是一个马尔可夫过程，即每一层中的输出都需要上一步输出的中间结果，传统的无法做到并行，在中，使用机制来进行并行计算，输出结果是同时被计算出来的，并行计算只存在于在训练阶段，现在基本已经取代了。网络可分为两个部分：层与层，并且和重复了次。在输入数据中，表示的是原句子的结束标志，表示翻译后的句子的开始标志，也表示结束标志，向中输入 和 然后进行计算损失的时候与进行计算，与的每一个词正好错开一个位置，这样的每一个词通过网络后得到概率正好是下一个词的概率。输入数据的预处理操作：

首先定义一个卷积层，后面连接一个下采样层，重复4次。然后添加一个卷积层。再添加一个上采样层，后面连接一个卷积层，重复4次。最后添加一个3 * 3的卷积层，将维度映射为(RGB)3个channel。U-Net整体代码# 开始进行上采样# 进行输出self.Th = nn.Sigmoid() # 由于我们只需要直到图像的蒙版，只需要知到这个像素是黑的还是白的，因此这是一个二分类问题# 进行上采样O1 = self.c6(self.u1(R5, R4)) # 进行拼接。

模型迁移是在已经训练好的模型上进行训练，也可以成为模型的微调，具体的做法有再原有的模型上添加层，或者修改原来模型的某些层。运行之后会出现如下的信息，直接点击蓝色显示的地址即可打开对应的网页查看具体的信息。是一个可视化的包，可用于展示模型损失的变化或者是直接查看图片数据集。用于自定义自己的模型，可以方便快速的搭建自己的模型。，需要额外进行下载，并且版本过高可能会出现异常。中提供了一些标准的数据集，可在官方网页进行查看。）之后即可在相应的网页上查看具体的信息了。用于对数据进行变换，常见的有。

选择刚刚添加的环境即可。，说明内核添加成功。的窗口，点击下拉框。