一.基本知识点补充：图解法分析动态范围和失真类型1.动态范围 其中，为了使得晶体管不进入饱和区和截止区，ICQ和VCEQ应该满足条件： &
我们测试的输出结果显示了混合专家模型的强大功能。该模型通过门控网络将各个专家模型的优势结合起来，取得了比单个
导读Julia是一种多范式函数编程语言，主要用于机器学习和统计编程。虽然Julia当然没有Python那么受欢迎，但是将Julia用于数据科学有一些巨大的好处，使得它在Python的许多情况下都是一个更好的选择。Julia是一种多范式函数编程语言，主要用于机器学习和统计编程。Python是另一种用于机器学习的多范式编程语言，尽管大家通常认为Python是面向对象的。另一方面，Julia更多的是基于
本文译自LangGraph: Multi-Agent Workflows一文，Mixtral 8x7B让AI圈见识到了混合专家模型的威力，那么随着LangGraph的发布，众多应用开发者也能在应用层随心搭建自己的多专家模型了。
上周,我们重点介绍了LangGraph- 一个新的包(同时提供Python 和 JS 版本),用于更好地支持包含循环的LLM工作流的创建,循环是大多数代理运行时的关键
门控网络，也称为路由，确定哪个专家网络接收来自多头注意力的 token 的输出。该层将对应于（Batch size，Toke
大模型最开始设计思路是 — 通用。一个通才能够处理多个不同的任务，但一群专家能够更高效、更专业地解决多个问题。与一
高斯混合模型一、什么是高斯混合模型使用单高斯模型来建模会有一些限制，比如下面这个分布得到显然相差很多的模型。于是引入混合高斯模型，(Gaussian Mixed Model)指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况。 例如下面这个图，蓝色的线表示一个一个的单高斯模型，红色的线是他们的和，是一个高斯混合模型。 下面，
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2021-03-17 16:39:42
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一直想开发一个自己设计的软件产品，利用业余时间，慢慢的完善该产品吧！
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2016-12-07 13:46:24
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从晶体管的物理结构出发，考虑发射结和集电结电容的影响，就可以得到在高频信号作用下的物理模型，称为混合 模型。由于晶体管的混合 模型与 参数等效模型在低频信号作用下具有一致性，因此，可用 参数来计算混合 一、晶体管的混合 π 模型1、完整的混合 π 模型图5.2.1(a)所示为晶体管结构示意图。 和 分别为集电区体电阻和发射区体电阻，它们的数值较小，常常忽略不计。 为集电结电容， 为集电结
01. 高斯混合模型简介高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是语音算法中常用的统计模型。HMM前面已经讲过了，这里介绍一下GMM算法。当数据分布中有多个峰值的时候，如果使用单峰分布函数去拟合会导致结果不佳，这时候可以使用具有多个峰值的分布去拟合，如下图所示，可以明显的看到使用两个峰值的高斯模
文章目录1.高斯混合模型GMM的定义1.1高斯混合模型GMM的几何表示1.2高斯混合模型GMM的模型表示2.高斯混合模型的极大似然估计2.1 数据样本的定义3.高斯混合模型GMM(EM期望最大算法求解)3.1 EM算法(E-Step)3.2 EM算法(E-Step-高斯混合模型代入)3.2 EM算法(M-Step) 1.高斯混合模型GMM的定义高斯混合模型中的高斯就是指的是高斯分布，顾名思义，就
1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
华电北风吹 日期：2016-05-07高斯混合模型属于EM框架的经典应用，不懂EM的先看参考博客一。具体重复的地方本文不重复讲。高斯混合模型是一个无监督学习的密度估计算法，主要用思路是利用EM算法对混合高斯分布进行极大似然估计。 模型缺点：高斯核个数实现难以确定，EM算法的初始值敏感，局部最优等。一、高斯混合分布 对于有k个高斯分布混合而成的混合高斯分布的概率密度函数有 p(x)=∑zp(x
高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节：为什么系数之和为0？P
好多同学咨询我混合效应模型，有些问题自己需要讲很多遍，想想就再开一贴，争取这一篇文章给大家写清楚。混合效应模型名字很多，Hierarchical Modeling, also known as Mixed Effects Modeling，有叫分层模型的，分层回归的，随机模型的等等，你要知道它都是指的是一个东西。这个东西就是用来分析嵌套数据的！---------nested
高斯混合模型的终极理解 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。首先给出GMM的定义这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图：定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而已。第一个细节
《Python数据科学手册》笔记一、高斯混合模型（GMM）的由来k-means要求这些簇的模型必须是圆形，k-算法没有内置的方法来实现椭圆形的簇。因此，拟合非圆形的分类数据时，效果不好。如图1和图2。  
混合高斯模型深入理解和分析 1.高斯模型假设的原理 我们认为物体上的每一个像素点它的亮度值是一个随机变量，这个随机变量服从高斯分布，可以定性的分析一下，每个像素点都有一个自生本来的像素值，比如背景的亮度，有一个自己本来的值，可以认为是均值，当太阳光强了一点，这个值就会比均值大一些，当太阳被云彩遮住了，他的亮度又比均值小了写，可见是在均值的附近波动，但是他每次像素值的变化程度我们可以用一个方差来表
GMM在数据聚类和图像分类中有很重要的应用。概念理解： （1）条件概率： （2）先验概率：在有一定量数据的前提下，我们对参数进行概率估计，事件发生前的预判概率。 （3）后验概率：在最合适的那个参数的前提下，观测数据出现的最大概率。 （4）极大似然估计：找到一组参数使得我们观测到的数据出现的概率最大。 （5）高斯分布：，概率密度函数。其中N的两个参数第一个代表均值，第二个代表协方差矩阵。 （6）参数
参考url:https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/05.12-gaussian-mixtures.html1、高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法的缺陷 某些点的归属簇比其他点的归属簇更加明确,比如中间的两个簇似乎有一小块区域重合，因此对重合部分的点将被分配到哪个簇不是很有
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2023-07-31 23:48:51
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