1.torch.nn.Parameter()函数self.v = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size))含义是将一个固定不可训练的tensor转换成可以训练的类型parameter，并将这个parameter绑定到这个module里面(net.parameter()中就有这个绑定的 parameter，所以在参数优化的时候可以进行优化)
EM算法是一种算法，不是模型，该算法用于解决含有隐变量的的概率模型的参数估计问题，利用极大似然估计的思想求优。1 通过ELBO+KL divergence推导出EM算法从而EM算法的目标是：
其中，X是观测数据(observed data)，
是参数，包含的隐变量Z(latent variable)。(X,Z)称为完整数据(complete data)。
但有
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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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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# EMA算法及其在Java中的应用
## 1. 引言
在计算机科学领域，指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种常见的时间序列分析方法，用于对数据序列进行平滑处理。EMA算法具有较好的响应速度和平滑效果，被广泛应用于金融、股票、网络传输等领域。
本文将介绍EMA算法的原理、应用场景以及在Java中的实现。我们将首先详细解释EMA算法背后的数学原理，
原创
2023-11-13 08:10:41
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# EM算法在Java中的应用
EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）是一种常用的迭代优化算法，用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题。它通过交替进行“期望”和“最大化”两个步骤来逐步优化参数。在本文中，我们将介绍EM算法的基本原理，并给出在Java中实现EM算法的示例代码。
## EM算法原理
EM算法主要用于解决含有隐变量的概率模型参数估计问题
原创
2024-06-25 03:24:25
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# EMA算法简介及代码示例
## 引言
在金融领域，EMA（Exponential Moving Average）算法是一种常用的技术指标，用于分析和预测股票价格等时间序列数据的走势。EMA算法通过对历史数据进行加权平均，更加注重近期的数据，可以有效地捕捉到市场的迅速变化，比起简单移动平均（SMA）更具有灵敏度。
本文将详细介绍EMA算法的原理、实现以及代码示例。我们将使用Java语言来实
原创
2023-09-16 16:07:57
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前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法–batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。Batchnorm主要解决的问题Batchnorm原理解读Batchnorm的优点Batchnorm的源码解读第一节：Batchnorm主要
作者：boboEM算法是机器学习十大算法之一， 在机器学习史上提出极早，影响范围极广。本文由浅入深，逐步推导EM算法，使读者更深刻的理解EM算法。本文从EM算法的基本概念说起，提出对于EM算法的一些基本认知问题，而后通过抛硬币实例让读者更好的理解EM算法和理解这个算法要去解决的实际问题，全文主要分为如下几个部分：初识EM算法从抛硬币说起 - 极大似然估计与隐变量似曾相识的模式 - K-Means推
算法只要懂原理了，代码都是小问题，先看下面理论，尤其是红色标注的(要源码请留下邮箱，有测试用例，直接运行即可)A*算法百度上的解释：A*[1](A-Star)算法是算法只要懂原理了，代码都是小问题，先看下面理论，尤其是红色标注的(要源码请留下邮箱，有测试用例，直接运行即可)A*算法百度上的解释：A*[1] (A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。公式表示为：
# EMA（指数移动平均）算法的Java实现
在财务和数据分析中，移动平均是一种常用的方法，用于平滑时间序列数据，帮助分析趋势。EMA（Exponential Moving Average，指数移动平均）相较于简单移动平均，更加重视最近的数据点，能够更快速地反应数据的变化。本文将介绍EMA的概念以及如何在Java中实现这一算法。
## 什么是EMA
EMA是通过对数据进行加权平均来计算的一种
原创
2024-10-19 06:47:51
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# Java实现EMA算法详解
## 一、流程图
```mermaid
gantt
title EMA算法实现流程
section 理论学习
学习EMA算法 :done, a1, 2022-10-10, 2d
理解EMA算法原理 :a1, 2022-10-12, 2d
section 代码实现
编写EMA算法代码 :2022-1
原创
2024-03-04 03:53:17
227阅读
# Java EMA 指数算法实现教程
## 简介
在本教程中，我将向你介绍如何使用 Java 实现 EMA（指数移动平均）算法。EMA 是一种常用的技术分析指标，用于平滑价格数据并提供买入和卖出的信号。我们将按照以下步骤进行实现：
1. 初始化必要的变量和参数
2. 计算初始的 EMA 值
3. 计算后续的 EMA 值
4. 测试我们的实现
## 实现步骤
下表展示了实现 EMA 算法的
原创
2023-09-10 13:52:04
323阅读
几个概念极大似然估计A事件发生了，A与某因素θ有关，我们“理所当然”认为θ的取值应该使A发生的概率最大，即θ的极大似然估计为θ=arg maxθ P(A|θ)Jensen不等式对于下凸函数f和变量X，有不等式：E[f(X)]>=f(E[X])上式易从函数的几何形状推出。EM算法EM算法即Expectation-Maximization，期望最大化算法。其基本想法为：若参数θ已知，则可根据训练
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2023-12-14 18:37:20
68阅读
EM算法EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。所以这一算法称为期望极大算法（expectation maximization），简称EM算法。概率模型有时既含有观测变量（observable variab
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2024-01-29 17:42:05
232阅读
滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮(robust)的方法------滑动平均模型。在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度提高最终模型在测试数据上的表现。在tensorflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage时，需要提供一个衰减率...
原创
2021-08-12 22:03:06
1139阅读
# 实现通达信 ema 算法 Python
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 实现通达信 EMA（指数移动平均）算法。作为一名经验丰富的开发者，我将详细解释整个流程，并提供每一步所需的代码示例，并注释这些代码的作用。
### 步骤概览
为了让你更好地理解整个过程，我将使用表格展示实现通达信 EMA 算法的步骤。接下来，我们将逐步按照这些步骤进行实现。
| 步骤 | 描
原创
2024-04-20 06:23:40
575阅读
EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/
原创
2022-10-24 13:08:47
416阅读
目录冒泡排序选择排序插入排序希尔排序归并排序堆排序快速排序计数排序桶排序基数排序 冒泡排序冒泡排序的核心思想就是：通过前后元素两两交换的方式，将待排序列的最大值放在序列的最后。 Java基本模板：import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BubbleSort {
public static void m
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2024-02-24 23:22:10
40阅读
一、RabbitMQ 简介——用Erlang实现的一个高并发高可靠AMQP消息队列服务器 AMQP，即 Advanced Message Queuing Protocol，高级消息队列协议是应用层协议的一个开放标准，为面向消息的中间件设计。消息中间件主要用于组件之间的解耦，消息的发送者无需知道消息使用者的存在，反之亦然。AMQP 的主要特征是面向消息、队列和路由，可靠且安全。RabbitMQ 是
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2023-12-12 20:49:54
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