return self.H_2.T @ self.Phi @ self.H_1 @ self.G 里的@是什么作用

时间: 2024-04-10 14:28:55 浏览: 90
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Chmm.rar_CHMM_CHMM.h _HMM_chmm h_hmm c语言

`@` 是 Python 中的矩阵乘法运算符。在这段代码中，它用于执行矩阵乘法操作。具体来说，`self.H_2.T @ self.Phi` 表示 `self.H_2.T` 与 `self.Phi` 之间的矩阵乘法，而 `self.H_1 @ self.G` 表示 `self.H_1` 与 `self.G` 之间的矩阵乘法。最终，整个表达式 `self.H_2.T @ self.Phi @ self.H_1 @ self.G` 是一系列矩阵乘法的组合操作。
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rar

matlab.rar_dec_bnds_site:www.pudn.com

5. bpm_phi_d.m 和 bpm_phi.m - 这两个文件可能分别代表了神经网络的导数和原函数，通常在梯度下降或其他优化算法中会用到。 综合以上信息，我们可以推测这是一个关于MATLAB实现的神经网络教程或项目，特别关注了...

class ArcFaceLoss(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, s=35.0, m=0.25): super(ArcFaceLoss, self).__init__() self.s = s self.m = m self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight = nn.Parameter(torch.FloatTensor(out_features, in_features)) nn.init.xavier_uniform_(self.weight) def forward(self, x, label): cosine = F.linear(F.normalize(x), F.normalize(self.weight)) sine = torch.sqrt(1.0 - torch.pow(cosine, 2)) phi = cosine * torch.cos(torch.tensor(self.m)) - sine * torch.sin(torch.tensor(self.m)) one_hot = torch.zeros(cosine.size(), device=x.device) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1) logits = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) logits *= self.s return logits.mean(dim=0).sum()根据这个类写出数学公式

这个类实现了ArcFace损失函数，其数学公式为： $$L_{arcface}=-\frac{1}{N}\sum_{i=1}^...$m$ 的作用是增加类间距离，$s$ 的作用是缩放余弦相似度，使得类间距离更加明显。最终损失函数的值为所有样本的损失的平均值。

def psi_overlap(self, upper: int, lower: int, shift=0) -> np.ndarray: """Return psi[upper] * psi[lower] with psi[lower] shifted by shift number of periods.""" if self.crystalType == 'ZincBlende': return sum( phi[upper] * self._shift_psi(phi[lower], shift) for phi in (self.psis, self.philh, self.phiso)) # default fallback and crystalType == 'simple' return self.psis[upper] * self._shift_psi(self.psis[lower], shift)

如果是的话，就使用一个生成器表达式遍历三个数组 self.psis、self.philh 和 self.phiso 中的元素，并计算 phi[upper] * self._shift_psi(phi[lower], shift) 的和。这里的 _shift_psi 方法用于将 phi...

with torch.no_grad(): IndentationError: unexpected indent

phi = cosine - self.margin one_hot = input.new_zeros(cosine.size()) one_hot.scatter_(1, label.view(-1, 1).long(), 1) output = (one_hot * phi) + ((1.0 - one_hot) * cosine) output *= self.scale...

给出edgeconnect中使用places2数据集训练的InpaintingModel_gen.pth的原版上下文编解码器代码

phi = phi.view(b, h, w, self.kernel_size*self.kernel_size) phi = phi.permute(0, 3, 1, 2) fuse = torch.cat([theta, phi], dim=1) fuse = self.fuse_conv(fuse) fuse = self.softmax(fuse*self.softmax_...

优化这段import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %config InlineBackend.figure_format='retina' def generate_signal(t_vec, A, phi, noise, freq): Omega = 2*np.pi*freq return A * np.sin(Omega*t_vec + phi) + noise * (2*np.random.random def lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*t_vec) ref_1 = 2*np.cos(Omega*t_vec) # signal_0 = signal * ref_0 signal_1 = signal * ref_1 # X = np.mean(signal_0) Y = np.mean(signal_1) # A = np.sqrt(X**2+Y**2) phi = np.arctan2(Y,X) print("A=", A, "phi=", phi) # t_vec = np.linspace(0, 0.2, 1001) A = 1 phi = np.pi noise = 0.2 ref_freq = 17.77777 # signal = generate_signal(t_vec, A, phi, noise, ref_freq) # lock_in_measurement(signal, t_vec, ref_freq)

return self.A * np.sin(Omega*self.t_vec + self.phi) + self.noise * (2*np.random.random) def lock_in_measurement(self, signal, ref_freq): Omega = 2*np.pi*ref_freq ref_0 = 2*np.sin(Omega*self.t_...

帮我把下面一段C++代码改写成python代码：#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数，该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率，即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1，仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

self.wp_mid = (self.wp_bid + self.wp_ask) / 2 def newday(self, p): self.wp_mid = -1 self.m_TimeRound.newday(p) self.volatility = 16 * self.m_tick * self.m_tick self.time_slapse = -1 self.time_...

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social = phi_g * r_g * (global_best_position[i] - self.position[i]) self.velocity[i] = omega * self.velocity[i] + cognitive + social def update_position(self): for i in range(len(self.position)):...

python PSO算法

social_vel = self.__phi2 * r2 * (self.__best_pos[j] - p.get_pos()[j]) new_vel.append(self.__inertia_weight * p.get_vel()[j] + cognitive_vel + social_vel) p.set_vel(new_vel) p.move() def get_best...

三、实验内容 1、编写基本粒子群算法为 寻找最大值（可选）。此处 2、运行程序，分析程序代码与结构，分析程序结果。用python写

particle.update_velocity(self.global_best_position, self.omega, self.phi_p, self.phi_g) particle.update_position(self.bounds) return self.global_best_position, self.global_best_fitness 这个...

1.了解朴素贝叶斯算法的基本原理，用python代码实现 2.能够使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类 ，用python代码实现 3.了解最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器 ，用python代码实现 4.学会对于分类器的性能评估方法，用python代码实现

self.phi_x_y[i, :] = (np.sum(X_i, axis=0) + 1) / (len(X_i) + 2) def predict(self, X): probs = np.zeros((X.shape[0], len(self.classes))) for i, c in enumerate(self.classes): probs[:, i] = np.log...

pso-lstm python代码

self.i[t] = self.sigmoid(np.dot(X[t], self.Wi) + np.dot(self.h[t-1], self.Ui) + self.bi) self.ct[t] = np.tanh(np.dot(X[t], self.Wc) + np.dot(self.h[t-1], self.Uc) + self.bc) self.c[t] = self.f[t] *...

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particle.update_velocity(self.global_best_position, self.omega, self.phi_p, self.phi_g) particle.update_position() particle.evaluate_fitness() if particle.best_fitness > self.global_best_fitness: ...

帮我写一段可以的NTRU数字签名的python代码

V = self.poly_mod(self.poly_mult(self.public_key[0], z) + self.poly_mult(self.public_key[1], S) + self.public_key[2], self.q) return V == T def pad(self, poly, length): return [poly[i] if i (poly...

pso代码

particle.update(omega, phi_p, phi_g, self.swarm_best_position) return self.swarm_best_position, self.swarm_best_fitness 使用示例： python # 定义要优化的函数 def sphere(x): return np.sum(x*...

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