f = v_1 + v_2 + v_3 + 0.1*np.random.randn(v_1.size) f_hat = np.fft.fftshift((np.fft.fft(f)))是什么意思

时间: 2023-05-28 19:07:35 浏览: 137
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set_up_a_new_matrix.rar_4 3 2 1_生成矩阵_矩阵

这是一个用于将一个一维向量f进行傅里叶变换的代码。具体来说，它将f进行傅里叶变换得到f_hat，然后对f_hat进行平移操作(np.fft.fftshift)以便于观察和分析。其中，v_1、v_2、v_3是向量f的三个维度，0.1*np.random.randn(v_1.size)表示向量f的噪声部分。
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noise = 2 + 0.1 * randn(40, 1); 这段代码将生成一个40维的向量，每个元素都是均值为2，标准差为0.1的高斯白噪声样本。 在提供的压缩包中，有一个名为1.fig的文件。这很可能是MATLAB的工作空间图或者信号的...
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ada.rar_Cui X. Y._DEMO_linear

data = randn(1000,2) 1000 number (x,y) 2d label = double(data(:,1)>data(:,2)) a linear separation example label = double((data(:,1).^2 - data(:,2).^2)<1) a nonlinear separation example label = ...

import numpy as np class BPNeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.weights1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, self.hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.bias2 = np.zeros((1, self.output_size)) def forward(self, X): self.hidden_layer = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1 self.activated_hidden_layer = self.sigmoid(self.hidden_layer) self.output_layer = np.dot(self.activated_hidden_layer, self.weights2) + self.bias2 self.activated_output_layer = self.sigmoid(self.output_layer) return self.activated_output_layer def sigmoid(self, s): return 1 / (1 + np.exp(-s)) def sigmoid_derivative(self, s): return s * (1 - s) def backward(self, X, y, o, learning_rate): self.error = y - o self.delta_output = self.error * self.sigmoid_derivative(o) self.error_hidden = self.delta_output.dot(self.weights2.T) self.delta_hidden = self.error_hidden * self.sigmoid_derivative(self.activated_hidden_layer) self.weights1 += X.T.dot(self.delta_hidden) * learning_rate self.bias1 += np.sum(self.delta_hidden, axis=0, keepdims=True) * learning_rate self.weights2 += self.activated_hidden_layer.T.dot(self.delta_output) * learning_rate self.bias2 += np.sum(self.delta_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate def train(self, X, y, learning_rate, epochs): for epoch in range(epochs): output = self.forward(X) self.backward(X, y, output, learning_rate) def predict(self, X): return self.forward(X) X = np.array([[0, 0, 1], [0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 1]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) nn = BPNeuralNetwork(3, 4, 1) nn.train(X, y, 0.1, 10000) new_data = np.array([[0, 0, 0], [0, 1, 0], [1, 0, 0], [1, 1, 0]]) print(nn.predict(new_data))

这是一个使用反向传播算法实现的简单的三层神经网络，输入层有3个节点，隐藏层有4个节点，输出层有1个节点。它的训练数据X是一个4x3的矩阵，y是一个4x1的矩阵。训练过程中，使用随机初始化的权重和偏置，对训练数据...

import numpy as np # 定义神经网络模型 class NeuralNetwork: def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, learning_rate=0.1): # 初始化权重和偏置 self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) self.bias1 = np.zeros((1, hidden_size)) self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) self.bias2 = np.zeros((1, output_size)) # 学习率 self.learning_rate = learning_rate # 前向传播 def forward(self, x): # 第一层 z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 a1 = np.maximum(0, z1) # ReLU激活函数 # 第二层 z2 = np.dot(a1, self.weights2) + self.bias2 return z2, a1 # 训练模型 def train(self, X, y, epochs): for i in range(epochs): # 前向传播，计算预测值和激活值 y_hat, _ = self.forward(X) # 计算损失函数 loss = np.mean((y_hat - y) ** 2) # 反向传播，更新参数 self.backward(X, y, y_hat) # 输出当前状态 print(f"Epoch {i+1}/{epochs}, Loss: {loss}") # 如果损失函数值小于指定值，退出训练 if loss < 0.001: print("训练完成") break # 反向传播 def backward(self, x, y, y_hat): # 计算损失函数的梯度 delta2 = y_hat - y # 计算第二层的参数梯度 dw2 = np.dot(self.a1.T, delta2) db2 = np.sum(delta2, axis=0, keepdims=True) # 计算第一层的参数梯度 delta1 = np.dot(delta2, self.weights2.T) * (self.a1 > 0) dw1 = np.dot(x.T, delta1) db1 = np.sum(delta1, axis=0, keepdims=True) # 更新权重和偏置 self.weights2 -= self.learning_rate * dw2 self.bias2 -= self.learning_rate * db2 self.weights1 -= self.learning_rate * dw1 self.bias1 -= self.learning_rate * db1 # 预测模型 def predict(self, x): y_hat, _ = self.forward(x) return y_hat[0][0] # 用户输入 input_value = input("请输入模型的输入值: ") x_test = np.array([[float(input_value)]]) # 初始化神经网络模型 model = NeuralNetwork(input_size=1, hidden_size=10, output_size=1, learning_rate=0.1) # 训练模型 X_train = np.array([[1], [1.1], [1.2], [2]]) y_train = np.array([[2.21], [2.431], [2.664], [8]]) model.train(X_train, y_train, epochs=1000) # 预测输出值 y_test = model.predict(x_test) print(f"输入值: {x_test[0][0]}, 输出值: {y_test}")

import numpy as np 是 Python 中导入 NumPy 库的语句。这个语句的意思是将 NumPy 库导入到当前的 Python 程序中，并将其命名为 np，以便在程序中使用 NumPy 库中的函数和方法。NumPy 是 Python 中用于科学计算和...

def dnorm(mean, variance, size=1): if isinstance(size, int): size = size, return mean + np.sqrt(variance) * np.random.randn(*size) # For reproducibility np.random.seed(12345) N = 100 X = np.c_[dnorm(0, 0.4, size=N), dnorm(0, 0.6, size=N), dnorm(0, 0.2, size=N)] eps = dnorm(0, 0.1, size=N) beta = [0.1, 0.3, 0.5] y = np.dot(X, beta) + eps

这段代码是一个用于生成线性回归数据的 Python 函数。函数中包括： - dnorm 函数：用于生成指定均值和方差的态分布数据。 - N：样本数量。 - X：自变量矩阵，其中包含三个列，分别代表三个自变量，每列的数据...

import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import norm X = df.iloc[:, 4:] # 特征数据 X = scaler.fit_transform(X) y_1 = df[['U(Ⅳ)浓度']] # 目标变量1 y_2 = df[['U(Ⅵ)浓度']] # 目标变量2) # 添加偏置项 x0=1 到 X 中 X_b = np.c_[np.ones((X.shape[0], 1)), X] # 初始化学习率，迭代次数和初始参数 eta = 0.1 n_iterations = 1000 theta = np.random.randn(2, 1) # 定义似然函数计算梯度 def likelihood(theta, X, y): m = y.size h = X.dot(theta).flatten() mu = h sigma = 1 # 假设高斯噪声的标准差是1 p = norm(mu, sigma).pdf(y.flatten()) L = np.prod(p) return L # 定义损失函数计算梯度 def loss(theta, X, y): m = y.size h = X.dot(theta).flatten() mu = h sigma = 1 # 假设高斯噪声的标准差是1 p = norm(mu, sigma).pdf(y.flatten()) J = -np.sum(np.log(p)) return J/m # 批量梯度下降算法 for iteration in range(n_iterations): gradients = 2/X_b.shape[0] * X_b.T.dot(X_b.dot(theta) - y) theta = theta - eta * gradients if iteration % 100 == 0: print(f"Iteration {iteration}: theta={theta.flatten()}, likelihood={likelihood(theta, X_b, y)}, loss={loss(theta, X_b, y)}") # 绘制数据和回归直线 plt.plot(X, y, "b.") X_new = np.array([[0], [10]]) X_new_b = np.c_[np.ones((2, 1)), X_new] y_predict = X_new_b.dot(theta) plt.plot(X_new, y_predict, "r-", linewidth=2, label="Predictions") plt.xlabel("X") plt.ylabel("y") plt.legend() plt.show()

这段代码是一个简单的线性回归模型，使用了批量梯度下降法来拟合数据。具体来说，它首先进行了特征数据的标准化处理，然后定义了似然函数和损失函数来计算梯度，最后使用批量梯度下降法来更新参数并拟合数据。...

import idx2numpy import numpy as np # 导入训练集和训练集对应的标签并将其初始化 X_train, T_train = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-train-labels-idx1-ubyte') X_train, T_train = X_train.copy(), T_train.copy() X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], -1)) T_train = T_train - 1 T_train = np.eye(26)[T_train] # 导入测试集和测试集对应的标签标签并将其初始化 X_test, T_test = idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-images-idx3-ubyte'), idx2numpy.convert_from_file('emnist/emnist-letters-test-labels-idx1-ubyte') X_test, T_test = X_test.copy(), T_test.copy() X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], -1)) T_test = T_test - 1 T_test = np.eye(26)[T_test]。补写成一个用人工神经网络识别手写字母图片的程序，包含n个隐藏层

self.biases = [np.random.randn(size) for size in sizes[1:]] def forward(self, X): self.hidden_layers = [] self.activations = [X] for i in range(len(self.weights)-1): z = np.dot(self....
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1.创建一些随机数据，并将其转换为Tensor类型 随机数据代码: np.random.seed(0) X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 2.定义一个逻辑回归模型（使用nn.Linear作为线性层，使用torch.sigmoid作为激活函数）； 3.定义损失函数（使用二元交叉熵损失函数）和优化器（使用随机梯度下降法）； 4.将模型训练指定轮数，每轮进行前向传播、反向传播和参数更新，并输出损失函数值； 5.输出模型参数并可视化结果。

X = np.random.randn(100, 2) Y = np.zeros((100,)) Y[X[:,0] + X[:,1] > 0] = 1 # 转换数据为Tensor类型 X = torch.tensor(X).float() Y = torch.tensor(Y).float() # 定义逻辑回归模型 class LogisticRegression...

使用python导入excel表格数据，根据y=wx+b，产生数据y，并用np.random.rand()添加随机噪声，y=wx+b+噪声，得到数据集(x,y)

return y + noise_level * np.random.randn(len(y)) # np.random.randn生成标准正态分布的随机数 y_with_noise = add_noise(y_data) 4. **将数据划分为训练集和测试集**： python x_train, x_test, y_train...

代码满足手动生成回归任务的数据集，要求:生成单个数据集数据集的大小为10000且训练集大小为7000，测试集大小为3000。数据集的样本特征维度p为500，且服从如下的高维线性函数y = 0.028 + Σ(0.0056 * xi) + ε 。手动生成前馈神经网络（不用torch.nn库）解决这个回归问题，分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线

epsilon = np.random.normal(0, 0.1, size=(dataset_size,)) y = 0.028 + np.sum(0.0056 * X, axis=1) + epsilon 步骤3：划分训练集和测试集 根据给定的要求，将生成的数据集划分为训练集（大小为7000）和测试...

2.利用numpy.random.random随机生成100个数据作为x，并将x与自行设定的斜率相乘后，与利用numpy.random.normal随机生成的100个数据相加作为y值。 3.利用梯度下降法拟合线性函数，将所得参数四舍五入保留2位浮点数。 4.以点的顺序为横坐标，画出预测值与真实值的对比图。 5.用RMSE和MAE评估模型预测效果。 需要用到的库： matplotlib、numpy。

y = slope * x + np.random.normal(size=100) 接下来，我们定义一个损失函数和梯度函数： python def loss_function(w, x, y): return np.mean((w * x - y) ** 2) def gradient_function(w, x, y): ...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义个FA_CPSO优化算法，用萤火虫随机扰动的参数和混沌映射系数调整粒子群参数，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，调用优化算法去优化模型的损失函数，将最优的参数设置给模型，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，进一步优化模型，将优化后的参数设置给模型，

model = LSTMAttention(input_size=X_train.shape[2], hidden_size=64, output_size=1) optimizer = FA_CPSO(model.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for epoch in range(100): # 随机抽取一个batch的数据 idx ...

loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)

self.W1 = np.random.randn(self.input_size, self.hidden_size) self.b1 = np.random.randn(self.hidden_size) self.W2 = np.random.randn(self.hidden_size, self.output_size) self.b2 = np.random.randn...

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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。