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  1. 深度概率编程语言Edward.zip

  2. Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域：贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。它支持以下方式的建模：定向图模型神经网络（通过 Keras 和 TensorFlow Slim 等库）条件特定的无向模型贝叶斯非参数和概率程序它支持以下方式的推理:变分推理（Variational inference）黑箱变分推理

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_39840588

  1. Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38663169

  1. python利用拉链法实现字典方法示例

  2. 前言 字典也叫散列表,最大的特点是通过key来查找其对应的值其时间复杂度是O(1)，下面这篇文章就来给大家介绍介绍python利用拉链法实现字典的方法。 在Python中怎样用列表实现字典? 用列表实现字典最大的问题就是解决hash冲突,如果在列表中通过计算不同的key得到相同的相同了位置,这时候应该怎么办？ 最简单的办法就是使用拉链法. 拉链法:就是在一个列表中每个位置再添加一个列表,这样就算是有hash冲突也能够存储进去,当选取的hash函数足够好, num的数足够大,就能够保证列表中的每

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：60416
    • 提供者：weixin_38505158

  1. Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

  2. sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接： http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式： 一个是使用∇∇算子，sympy提供了类Del()，该类的方法有：cross、dot和gradient，cross就是叉乘，计算旋度的，dot是点乘，用于计算散度，gradient自然就是计算梯度的。 另一种方法就是直接调用相关的AP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38673237

  1. 受限玻尔兹曼机RBM简述与Python实现

  2. 生成式模型 生成式模型的理念大同小异，几乎都是用一个模型产生概率分布来拟合原始的数据分布情况，计算两个概率分布的差异使用KL散度，优化概率模型的方法是最小化对数似然，可以用EM算法或梯度优化算法。 今天表现比较好的生成模型有VAE变分自编码器，GAN生成对抗网络和PixelRNN以及Seq2Seq等。而RBM则比它们要早很多，可以说是祖师爷级别的模型。 受限玻尔兹曼机 RBM模型是一种很早被提出的基于能量和概率的生成式模型，它拥有一个显层和一个隐层，层上有偏置，两层之前有一个权值矩阵W，只是看

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：709632
    • 提供者：weixin_38677585

  1. python Matplotlib数据可视化（1）：简单入门

  2. 1 matplot入门指南 matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库，功能丰富，提供了非常多的可视化方案，基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多，让许多新手望而却步。 据我了解，大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度，诸如这类的问题，我想大家都似曾相识：Python如何画散点图，matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度，怎么设置图例字体大小等等。无论针对哪一个问题，往往都有多种解决方法，搜

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_38602982