self.x = self.A.dot(self.x) + self.B.dot(self.I) self.P = self.A.dot(self.P).dot(self.A.T) + self.Q_k是什么意思
时间: 2024-05-22 18:15:55 浏览: 11
self.x = self.A.dot(self.x) 表示将矩阵A和向量x做矩阵乘法,得到新的向量self.x。
self.B.dot(self.I) 表示将矩阵B和单位矩阵I做矩阵乘法,得到新的矩阵。
self.P = self.A.dot(self.P).dot(self.A.T) 表示将矩阵A、矩阵P和矩阵A的转置做矩阵乘法,得到新的矩阵self.P。
self.Q_k是表示卡尔曼滤波器中的过程噪声协方差矩阵。它是一个与时间k有关的矩阵,表示系统在每个时刻k的过程噪声的方差和协方差。在卡尔曼滤波器中,它用来估计系统的状态。
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self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1
这段代码是一个神经网络的前向传播过程中的一步,用于计算第一层隐含层的输出值。其中,x表示输入的特征向量,self.weights1表示第一层隐含层的权重矩阵,self.bias1表示第一层隐含层的偏置项向量。np.dot()函数表示矩阵乘法操作,将输入特征向量x与权重矩阵self.weights1相乘,再加上偏置项向量self.bias1,即可得到第一层隐含层的输出值self.z1。
self.z1 = np.dot(x, self.weights1) + self.bias1 self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
这是一个神经网络的前向传播过程中的两个步骤:
第一步,计算输入x和第一层权重weights1的乘积加上偏置bias1,得到一个新的向量z1。
第二步,将向量z1输入激活函数sigmoid中,得到一个新的向量a1。这个向量a1就是第一层的输出,也是下一层的输入。
这个过程可以看做是一个基本的神经网络的前向传播过程中的一部分。其中,weights1是第一层的权重矩阵,bias1是第一层的偏置向量,sigmoid是一个常用的激活函数。
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