Deep Learning 最优化方法之AdaGrad而本文要介绍的RMSProp优化算法是AdaGrad算法的一种改进。 首先给出AdaGrad算法： 再抛出原始的RMSProp算法: 可以看出RMSProp优化算法和AdaGrad算法唯一的不同，就在于累积平方梯度的求法不同。RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少。见
前言 在深度学习中，经常会使用EMA(exponential moving average)方法对模型的参数做平滑或者平均，以求提高测试指标，增加模型鲁棒性。 参考 1. 【优化技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现； 2. 理解滑动平均(exponential moving ave
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2022-07-11 18:38:53
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随着研发的深入，自动驾驶行业越来越显现出合纵连横的趋势。本周，英伟达阵营再次迎来新的合作伙伴——沃尔沃和瑞典汽车零部件供应商Autoliv。其实此前沃尔沃的自动驾驶项目“DriveMe”所用的测试车辆就搭载了英伟达DrivePX平台，该公司的自动驾驶汽车将于2021年正式上市。除此之外，英伟达还与德国汽车零部件供应商采埃孚和海拉建立了非排他性的合作关系，三家公司将共同推进自动驾驶行业人工智能技术的
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2023-11-21 22:04:41
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1）EDMA概要EDMA数据传输有两种发起方式：ü CPU发起的EMDA数据传输（非同步方式）：需要传输时，CPU设置ESR寄存器的相应位为1，从而触发一个EDMA事件的产生，事件对应的通道参数被送往地址硬件并且完成相应的处理，这种非同步方式的实时数据传输无需设定EER寄存器；ü &
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2024-04-11 15:21:35
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概念介绍移动平均值（EMA）EMA（12）=前一日EMA（12）×11/13+今日收盘价×2/13
EMA（26）=前一日EMA（26）×25/27+今日收盘价×2/27计算移动均值是一个不断累加并调整系数的过程。与传统均值的区别在于：移动均值参考到该股票自上市以来每一天的收盘价，并在每次累计上新的收盘价时，弱化之前收盘价的比重，以实现动态累计的效果。离差值（DIF）DIF=今日EMA（12）－
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2024-04-03 07:15:50
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总结使用递归和循环两种方法来完成 python环境下循环相比于递归更快，更适应极端样本情况递归def _ema(arr,i=None):
N = len(arr)
α = 2/(N+1) #平滑指数
i = N-1 if i is None else i
if i==0:
return arr[i]
else:
data =
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2023-06-15 18:56:12
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这是「EMA系列」文章之第二部分（Part 2），第一部分见
Desperate：「EMA系列之I」如何理解EMA指数移动平均值以及Python实现zhuanlan.zhihu.com
今天这篇文章在讨论两个EMA的进阶问题：如何确定EMA的warm-up时间？ 如何更加合理地设置EMA的初始值？让我们从一个简单的例子开始。假设我们将观察到一个时间序列，每个观察值都是从标准
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2024-08-02 15:06:40
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出品人：Towhee 技术团队优化算法，即优化器，在训练神经网络中起着基础作用。近年来引入了大量手工优化器，其中大部分是自适应优化器。然而，具有解耦权重衰减的 Adam，也称为 AdamW，和具有因数二次矩的 Adafactor，仍然是训练大多数深度神经网络的事实上的标准优化器，尤其是最近最先进的语言、视觉和多模态模型。另一个方向是自动发现这样的优化算法。学习优化 (L2O) 方法建议通过训练参数
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2024-05-30 14:47:59
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开始学习期货的量化交易，从米筐API上拷贝的一个关于股指期货主力合约日级别MACD日回测的入门代码： 首先，先看一下关于MACD的介绍以及计算方式：MACD称为指数平滑移动平均线，是从双指数移动平均线发展而来，由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到快线DIF，再用2×（快线DIF-DIF的9日加权移动均线DEA）得到MACD柱。 关于以上的几种指标： EM
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2024-04-12 05:29:53
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列表的常用函数介绍 delete,remove,add-to-list,cons,nreverse函数。0、简单定义一个列表：(setq list1 '(alpha beta gamma))列表的保存图示： +-------+---+ +------+---+ +-------+-----+
list1--->| alpha | *----->| beta
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2024-05-21 08:16:36
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在进行深度学习训练时，同一模型往往可以训练出不同的效果，这就是炼丹这件事的玄学所在。使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果，一些流行的开源代码中已经集成了不少trick，值得学习一番。本节介绍EMA这一方法。1.原理：EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average)。其公式非常简单，如下所示：\(\theta_{\text{EMA}, t+1} =
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2023-07-25 22:53:10
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Jensen 不等式f 是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f′′(x)≥0，那么 f 是凸函数。 显然我们的样本x,是有很多属性的，也就是说函数f的输入是一个向量。这时f是凸函数就等价为为f的 hessian 矩阵 H 是半正定的（ H ≥ 0）。begin-补充-hessian矩阵f(x1,x2,...,xn) ，如果函数f 
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2024-07-30 12:58:44
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导读：随着科技的发展，其深度学习框架也越来越成熟,facebook旗下的pytorch便是在众多框架中脱颖而出的一个优秀的深度学习框架。什么是PytorchPytorch是基于python的科学计算包，为两类受众提供服务作为Numpy的替换，让你可以使用GPU的算力作为一个深度学习计算平台提供最大的计算灵活性与速度PyTorch 是最受欢迎的深度学习库之一，与 Keras 和 Tens
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2023-08-21 21:09:51
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MNE-python读取.edf文件EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，用于交换和存储医疗时间序列。该格式文件能够存储多通道的数据，允许每个信号拥有不同的采样频率。在内部，它包括标题和一个或多个数据记录。标题包含一些一般信息(患者标识，开始时间......等等)以及每个信号的技术规格(校准，采样率，过滤，......等等)，编码为 ASCII 字符。数据记
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2023-11-13 21:58:49
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长文本能力似乎成为象征着大模型厂商出手的又一新“标配”。国外，OpenAI经过三次升级，GPT-3.5上下文输入长度从4千增长至1.6万token，GPT-4从8千增长至3.2万token（token：模型输入和输出的基本单位）；OpenAI最强竞争对手Anthropic一次性将上下文长度打到了10万token；LongLLaMA将上下文的长度扩展到25.6万token，甚至更多。国内，光锥智能获
Motivation2015年的论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》阐述了BN算法，这个算法目前已经被大量应用，很多论文都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般。论文作者认为：网络训练过程中参数不断改变导致后续每一层输入的分布也发
TA-Lib主要用来计算一些股市中常见的指标。 比如MACD，BOLL，均线等参数。 #-*-coding=utf-8-*-
import Tkinter as tk
from Tkinter import *
import ttk
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import talib as t
# 实现“ema python”的步骤和代码解释
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下“ema python”是什么。EMA（Exponential Moving Average）是一种常用的指标，用于平滑时间序列数据。在Python中，我们可以使用一些库来实现EMA的计算和绘制。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现“ema python”过程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
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2023-09-17 09:43:23
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1、enumerate() 函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。语法：enumerate(sequence, [start=0])参数：sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。返回值：返回 enumerate(枚举) 对象。>
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2023-11-19 14:51:12
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一、 扯淡转眼间毕业快一年了，这期间混了两份工作，从游戏开发到算法。感觉自己还是喜欢算法，可能是大学混了几年算法吧！所以不想浪费基础。。。我是个懒得写博客的人，混了几年coding，写的博客不超过10篇。现在参加工作，必须得改掉懒的坏习惯，以后多尝试写写，好总结总结，也方便以后复习用。二、算法1. 前言 1.1 EM会涉及一些数学知识，比如最大似然估计和Jensen不等式等知识，这些知
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2024-07-22 17:46:41
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