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  1. 分布式系统领域教程pdf

  2. 目 录 译者序 前言 第1章 概论 1.1 推动因素 1.2 基本计算机组成 1.3 分布式系统的定义 1.4 我们的模型 1.5 互连网络 1.6 应用与标准 1.7 范围 1.8 参考资料来源 参考文献 习题 第2章 分布式程序设计语言 2.1 分布式程序设计支持的需求 2.2 并行/分布式程序设计语言概述 2.3 并行性的表示 2.4 进程通信与同步 2.5 远程过程调用 2.6 健壮性 第 3 章 分布式系统设计的形式方法 3.1 模型的介绍 3.1.1 状态机模型 3.1.2 佩特里
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-02-19
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:cuiyubing819
  1. 信号与系统考研题

  2. 通过本章学习,要求掌握求解CT信号的单边、双边拉氏变换,用部分分时反变换方法求解原函数,掌握用系统函数H(s)进行LTI CT系统复频域分析,零输入响应y_zi (t)、零状态响应y_zs (t)、h(t)的求解,以及H(s)极点的分布和收敛域与系统h(t)因果性、稳定性的关系,掌握s域方框图表示方法.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-10-07
    • 文件大小:37888
    • 提供者:qq_21650679
  1. 模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」的最新研究都在讲什么?.zip

  2. 本文精选了几篇**因果表示学习**领域的最新文献,并细致分析了不同方法的基本架构,希望能帮助感兴趣的你对**因果学习应用于机器学习**的方向和可能一探究竟。 提取模块化结构(Learning modular structures) 反事实推理(Counterfactual) 平衡因果表示学习 收录了此文补充引用的文章 图灵奖得主Judea Pearl:机器学习的理论局限性与因果推理的七大特性 最后,本.md笔记收录了丁鹏老师的因果推断简介连载文章
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-08
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:qq_27206435
  1. AAAI 2020最新「因果推理表示学习」【附122页ppt和最新综述论文】.zip

  2. 近年来,将传统的处理效果估计方法(如匹配估计器)和先进的表示学习方法(如深度神经网络)相结合的一个新兴的研究方向在广阔的人工智能领域引起了越来越多的关注。来自Georgia、Buffalo、*与Virginia的学者做了因果推理表示学习报告,在本教程中,介绍用于治疗效果估计的传统和最先进的表示学习算法。关于因果推论,反事实和匹配估计的背景也将被包括。我们还将展示这些方法在不同应用领域的应用前景。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-02-12
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:syp_net
  1. 0252 信号与系统 学习指导及题解 陈后金 习题解析全解课后习题答案.pdf

  2. 信号与系统 学习指导及题解 陈后金 习题解析全解课后习题答案,信号与系统第二版Ⅱ 目 录 五、习题解答 132 第6章连续信号与系统的复频域分析 15l 、基本知识与重要公式…………………………………………………151 二、学习要求…………………………………………………………………156 、重点和难点提示 156 四、思考题 157 五、习题解答 …157 第7章离散信号与系统的复频域分析 183 、基本知识与重要公式 183 学习要求……………………………………………………………………188
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2019-07-05
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:qq_42692319
  1. 最新《概率分布的希尔伯特空间表示的最新进展》

  2. 概率分布的希尔伯特空间嵌入最近出现了作为一个强大的机器学习和统计推断工具。在本教程中,我将介绍分布的希尔伯特空间嵌入的概念,以及它在机器学习、统计推理、因果推理和计量经济学中的最新应用。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-07-13
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:syp_net
  1. 从生物医学文献中提取文献水平的化学诱发疾病关系的有效神经模型

  2. 由于识别化学物和疾病之间的关系(CDR)对于生物医学研究和医疗保健很重要,因此BioCreative V提出的挑战要求自动挖掘化学物和疾病之间的因果关系,这种关系可能跨越句子边界。 尽管大多数系统都在探索特征工程和知识库来识别文档级CDR关系,但是自动学习仅在句子中受到限制...在这项工作中,我们提出了一种有效的模型,该模型可以自动学习文档级语义表示以提取化学诱导的疾病通过结合卷积神经网络和递归神经网络的优势来实现文章之间的(CID)关系。 首先,为了有目的地收集上下文,对存在于文章多个句子中的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:831488
    • 提供者:weixin_38614484
  1. PopGen:用于PyTorch的生成建模工具包-源码

  2. 流行音乐 PopGen是用PyTorch编写的生成建模工具包。 它旨在提供高质量的参考实现和可重用的组件,重点在于基于可能性的模型和表示学习。 实验范例 包含的VAE示例说明了灵活的后验分布和先验分布可以在高斯基线上得到改善。 vae和vamp架构遵循描述的L = 1 VAE的设置。 vae_vamp_hsnf模型还将K = 4 引入后验分布。 每个模型在动态二值化MNIST上训练了1M步。 使用界和5000个样本来估计边际可能性。 姓名 后部 事先的 对数p(x) vae 对角高斯 标
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:43008
    • 提供者:weixin_42131728
  1. Repler-源码

  2. 深因果区块链GAN中的表示几何 当某些事物由神经种群表示时,信息必须丢失或最好保留。 从这个意义上讲,抽象和泛化的过程可以看作是学会丢失“正确的”信息,而“很好地”组织其余的信息。 在这里,我想研究神经表示的设计原理。 特别是,我对哪种高维表示形式最能支持不同但抽象相关的任务域(即“转移学习”)之间的知识/绩效传递感兴趣。 根据以前的工作,从几何角度看待这些表示应该非常有用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_42138376
  1. 数据挖掘学习笔记(一)

  2. 概述 数据分析与数据挖掘 1.数据分析 采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结,对数据进行恰当的描述,提取有用的信息的过程。 数据分析一般具有比较明确的目标,可以根据数据分析的结果得出适当的判断,用来为以后的决策提供依据。 早在20世纪初期,数据分析的基础就已经确立。 数据分析的结果有表格,图(排列图、因果图、散布图、直方图、控制图)等表示方法。 2.数据挖掘(Data Mining,DM) 从海量的数据中通过相关的算法来发现隐藏在数据中的规律和知识的过程。 在大量的、未经过加
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:50176
    • 提供者:weixin_38628552