促膝-优快云博客

由于噪声和干扰，接收到的信号可能与发送的信号有所不同，因此接收方必须尽可能从噪声中恢复出原始的信息。是信息理论中的一个重要概念，通常用来描述在信号传输过程中，由于各种干扰和噪声的存在，导致信号的失真和错误。为了从噪声中提取有用的信息，接收器通常会使用解码技术，借助编码过程中的冗余来纠正信号中的错误。由于信道中的噪声，接收的信息可能包含错误，因此接收方使用冗余信息来尝试纠正错误并恢复最接近的原始信息。在这个过程中，信号可能受到噪声的干扰，导致接收到的信息与发送的原始信息有所偏差。

2024-12-29 07:00:00 341

原创 Ziv-Lempel 压缩算法的原理。（ LZ77 压缩方法）

总结来说，LZ77 利用文本中重复出现的模式，通过指针编码替代重复的子字符串，从而有效地减少存储空间。这是一种无损压缩算法，常用于数据压缩（如 ZIP 文件）。在回溯窗口中找到匹配。

2024-12-28 03:45:00 306

原创条件独立（Conditional Independence）的定义，概念，及举例

条件独立（Conditional Independence）是概率论和统计学中的一个重要概念，用于描述在某个条件下，两个事件或随机变量之间是否相互独立。它是理解复杂概率模型（如贝叶斯网络）的基础概念。

2024-12-16 10:00:00 690

原创皮埃尔·布迪厄（Pierre Bourdieu）生平简介

皮埃尔·布迪厄的理论通过“资本”“场域”“惯习”等概念揭示了社会权力与不平等的机制。他的研究帮助人们理解社会中隐形的支配方式，具有重要的批判意义和现实启发。

2024-12-15 13:00:00 601

原创科尔·波普尔（Karl Popper）的批判理性主义（Critical Rationalism）

科尔·波普尔的批判理性主义是一种倡导批评、质疑与试验的思想方法，强调知识的暂时性和开放性。他的理论不仅对科学方法有深远影响，也对社会治理和哲学思考提供了重要启示。4o。

2024-12-14 21:34:36 509

原创神经网络的定义，组成，工作原理及应用

*神经网络（Neural Network）**是一种受人类大脑启发的计算模型，是深度学习的核心构成。它模仿生物神经元之间的连接，能够通过大量数据的训练完成分类、回归、生成等任务。每个神经元接收输入信号，经过加权求和和激活函数处理，生成输出信号。神经网络通过层层处理，提取数据的特征，用于完成复杂任务。数据从输入层依次通过隐藏层，经过加权求和和激活函数处理，最终到达输出层生成结果。其中，wiw_iwi是权重，xix_ixi是输入，bbb是偏置。人工神经元是神经网络的基本单元，类似于大脑中的生物神经元。

2024-12-07 22:18:43 1387

原创深度学习和机器学习的异同

深度学习（Deep Learning）和机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）领域的两个核心概念。它们既有联系，又有显著的区别。以下从定义、特性、数据需求、模型复杂性、应用场景等方面详细阐述它们的异同。

2024-12-07 22:15:47 2890

原创深度学习和强化学习的概念对比

DL的基本思想是通过多层的网络结构和非线性变换,组合低层特征, 形成抽象的、易于区分的高层表示,以发现数据的分布式特征表示 .因此DL方法侧重于对事物的感知和表达.RL的基本思想是通过最大化智能体(agent)从环境中获得的累计奖赏值,以学习到完成目标的最优策略.因此RL方法更加侧重于学习解决问题的策略.作为机器学习领域另一个研究热点,已经广泛应用于工业制造、仿真模拟、机器人控制、优化。作为机器学习领域一个重要的研究热点,已经在各个领域取得了令人瞩目的成功.1.深度学习(Deep　Learning,DL)

2024-07-31 17:02:45 441

原创常用的开源深度学习仿真工具

用户还可以通过Caffe社区参与开发与讨论.但是Caffe的灵活性较差.2.Torch是一个支持机器学习算法的科学计算框架.它是采用Lua脚本语言和C语言编写的.Torch为设计和训练机器学习模型提供了一个灵活的环境,它还可支持iOS、Android等嵌入式平台.最新版本Torch7使CNN的训练速度得到大幅度提升.对于Torch的时域卷积,其输入长度可变,这非常有助于自然语言任务.但Torch没有Python接口。1.目前常用的深度学习仿真工具有Caffe、Torch及Theano等.

2024-07-30 16:25:36 611

原创线性可分与线性不可分问题的数学基础与理论

线性不可分问题(Linear Non-separable Problem)是指在多类别分类问题中，数据样本在特征空间中不能完全线性分离的情况。这种情况通常发生在数据样本在特征空间中存在非线性关系或者数据分布不均匀等情况下。线性可分问题(Linear Separable Problem)是指在多类别分类问题中，数据样本在特征空间中可以通过线性分类器完全线性分离的情况。然而，在实际应用中，数据样本往往存在一定的非线性关系，导致无法通过线性分类器进行分类。这种情况被称为线性不可分问题。

2024-07-30 16:13:26 342

weixin_52594387的博客

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