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高斯分布、多维高斯分布、各向同性的高斯分布及多元高斯分布之间的KL散度

转自:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/12939776.html高斯分布是一类非常重要的概率分布,在概率统计,机器学习中经常用到。一维高斯分布一维高斯分布的概率密度函数(pdf)形式为:红色的曲线是标准的正态分布,即均值为0,方差为1的正态分布。我们可以采用以下方程从均值为μ 标准差为σ的高斯分布中采样(再参数化技巧):其中,ϵ从一个标准高斯分布中采样。多

#概率论
accelerate加速器指定GPU卡号进行训练多个进程

假如你的服务器有 4 GPUs.首先,确保安装了accelerate命令。没有安装的话执行pip installaccelerate第二,确保CUDA_VISIBLE_DEVICES命令存在。第三,配置一个默认的运行配置文件 default_config.yamlcompute_environment: LOCAL_MACHINEdistributed_type: MULTI_GPUfp16: f

#深度学习#python#pytorch
中国历年出生人口1983至2022及往后预测

1983年:2052万1984年:2050万1985年:2196万1986年:2374万1987年:2508万1988年:2445万1989年:2396万1990年:2374万1991年:2250万1992年:2113万1993年:2120万1994年:2098万1995年:2052万1996年:2057万1997年:2028万1998年:1934万1999年:1827万2000年:1765万20

#数据挖掘
返回list数组中两个数和为0的组合 Python实现

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @File: ali.py# @Author: LiZhigen# @Date: 2018/6/29# @Desc:[-1,0,1,5,2,-4,4,9,0,-8,-9]返回[[9, -9], [4, -4], [1, -1], [0, 0]]# 思路:# 1、将数组元素排...

IBM Watson机器人原理介绍

Watson机器人产生于IBM的Watson研发中心,机器人短期的主要目标是回答Jeopardy!竞赛的问题。并期望以此作为起点,研发出一个稳定的,有扩展性的机器人基础架构,来为后续的商业应用做准备。Watson机器人分为三大部分1,硬件部分2,语音识别部分(语音转文字,文字转语音)3,问答系统部分硬件部分这里不重点讨论。语音识别部分:IBM在90年代开始做ViaVoice,产品推出也很多年了,不

#自然语言处理
2020智能语音产业生态及产业发展前景

当前,随着智能语音技术日益成熟,越来越多的互联网巨头、传统终端制造厂商以及初创公司进军智能语音领域,新产品、新技术不断涌现,智能语音产业进入快速发展阶段。本报告重点对智能语音产业生态、产业发展前景、行业痛点等进行了全面梳理,并结合我市智能语音产业发展提出有关建议。智能语音产业概述智能语音产业结构分为三层,上游基础层包括芯片、模组、传感器以及云计算服务和大数据平台等;中游技术层主要提供语音识别、语音

#深度学习
岳阳长沙深圳市区中考和高考难度对比

对比了一下岳阳和深圳:岳阳市一中上985的比例大概30%深圳4大名校平均985录取率30%同样中考考上岳阳市一中的录取率是4%考上深圳4大的录取率也是3.7%

到底了