動態(tài)allan方差精品文章

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  美知名網(wǎng)游商：公共云不一定高效節(jié)能

  ...應商Skytap的市場副總裁認為，這使得主流的IT組織主要在動態(tài)負載比如test/dev、虛擬demo和培訓上使用公共云。 　　他說：大部分人還是不愿意把自己的產(chǎn)品放在云上。 　　但這一點也正在改變，某個Skytap的客戶基于DOS...

  zacklee 2019-04-25 16:48 評論0 收藏0
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  詳解深度學習中的 Normalization，不只是BN（2）

  ...個 mini-batch 的一階統(tǒng)計量和二階統(tǒng)計量，因此不適用于 動態(tài)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu) 和 RNN 網(wǎng)絡。不過，也有研究者專門提出了適用于 RNN 的 BN 使用方法，這里先不展開了。3.2 Layer Normalization —— 橫向規(guī)范化層規(guī)范化就是針對 BN 的上述不足...

  mdluo 2019-04-25 18:25 評論0 收藏0
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  詳解深度學習中的Normalization，不只是BN（1）

  ...舊參數(shù)作為輸入的同一族函數(shù)，但是新參數(shù)有不同的學習動態(tài)。在舊參數(shù)中， x 的均值取決于下層神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜關(guān)聯(lián)；但在新參數(shù)中，?僅由 b 來確定，去除了與下層計算的密切耦合。新參數(shù)很容易通過梯度下降來學習，簡化...

  QiuyueZhong 2019-04-25 18:25 評論0 收藏0
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  你真的理解機器學習中偏差 - 方差之間的權(quán)衡嗎？

  ...erpai簡書地址：http://www.jianshu.com/p/f143... 我認為對偏差 - 方差之間的權(quán)衡判讀對學習機器學習是非常重要的。那么為什么這么說呢？因為這個現(xiàn)象的背后是所有參數(shù)，性能和幾乎所有機器學習模型的深層原因。如果你能很深刻的...

  lastSeries 2019-07-30 15:09 評論0 收藏0
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  協(xié)方差深入解讀

  在做機器學習時，用到協(xié)方差，之前對之意義不是很理解，今天著重研究一下。 統(tǒng)計學基本概念 學過概率統(tǒng)計的孩子都知道，統(tǒng)計里最基本的概念就是樣本的均值，方差，或者再加個標準差。首先我們給你一個含有n個樣本...

  oneasp 2019-07-31 10:07 評論0 收藏0
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  協(xié)方差深入解讀

  在做機器學習時，用到協(xié)方差，之前對之意義不是很理解，今天著重研究一下。 統(tǒng)計學基本概念 學過概率統(tǒng)計的孩子都知道，統(tǒng)計里最基本的概念就是樣本的均值，方差，或者再加個標準差。首先我們給你一個含有n個樣本...

  weakish 2019-06-26 18:48 評論0 收藏0
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  理論到實踐，A/B測試不得不直面的4個統(tǒng)計學問題

  ...態(tài)分布，樣本均值都會趨于正態(tài)分布。期望和總體相同，方差為總體的1/n。這即是中心極限定理，是A/B測試數(shù)據(jù)分析的基礎。 然而抽樣分為有放回和無放回兩種。樣本均值的方差是總體方差的1/n（n為樣本容量），這個結(jié)論是針...

  snifes 2019-05-29 16:58 評論0 收藏0