function [e,w] = VSNLMS(x,d,Lw,mu,psi,alpha,eta,vsFlag) %VSNLMS Variable Step-size Nomalized LMS algorithm for AEC % w=zeros(Lw,1); e=d; Pd=1; Pyhat=1; Pe=1; for n=length(w):length(x) xtdl=x(n:-1:n-Lw+1); yhat=w'*xtdl; e(n)=d(n)-yhat; % Step-size Variation if vsFlag==1 Pd=alpha*Pd+(1-alpha)*d(n)*d(n); Pyhat=alpha*Pyhat+(1-alpha)*yhat*yhat; Pe=alpha*Pe+(1-alpha)*e(n)*e(n); mu=1-eta*Pyhat/Pd; if mu>1 mu=1; elseif mu<0 mu=0; end end w=w+mu/(xtdl'*xtdl+psi)*xtdl*e(n); end end

时间: 2023-12-06 10:42:18 浏览: 162
这是一个用于自适应回声消除的变步长归一化 LMS 算法。函数的输入参数包括： - x：输入信号 - d：期望输出信号 - Lw：滤波器长度 - mu：步长 - psi：正则化参数 - alpha：平滑系数 - eta：步长调整参数 - vsFlag：是否启用步长自适应 函数的输出包括： - e：滤波器输出与期望输出之间的误差 - w：自适应滤波器的系数 该算法的主要思想是根据误差信号的能量与输入信号及滤波器输出信号的能量变化情况来自适应地调整步长，以提高算法的收敛速度和稳定性。
相关问题

function L = softmaxLog(X,W) % L(n,:) = log softmax(W * X(n,:)') % This file is from pmtk3.googlecode.com eta = X*W; Z = sum(exp(eta), 2); nclasses = size(eta,2); L = eta - repmat(log(Z), 1, nclasses); end

这段代码实现了 softmax 函数的对数形式 `softmaxLog`。 该函数的输入参数包括： - `X`：输入矩阵，大小为 N-by-D，其中 N 是样本数量，D 是输入变量的维度； - `W`：权重矩阵，大小为 D-by-C，其中 C 是输出类别的数量。 函数的输出是一个矩阵 `L`，大小为 N-by-C，表示对数 softmax 函数的结果。 在函数内部，首先计算乘积 `eta`，即输入矩阵 `X` 与权重矩阵 `W` 的点积。 然后，计算每个样本的 softmax 函数分母 `Z`，通过对乘积 `eta` 按行进行指数运算，并求和。 接下来，获取输出类别的数量 `nclasses`。 最后，计算对数 softmax 函数的结果 `L`。首先计算乘积 `eta` 减去 log(Z) 的结果，并使用 repmat 函数复制 log(Z) 到与乘积 `eta` 相同的大小。然后将结果赋值给 `L`。 这段代码的作用是计算输入矩阵经过 softmax 函数后的对数概率。 如果还有其他问题，欢迎提问！

WARNING:tensorflow:`period` argument is deprecated. Please use `save_freq` to specify the frequency in number of batches seen. Epoch 1/150 10330/10330 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0191 - mae: 0.0199 - mse: 0.0191Traceback (most recent call last):

这是一段 TensorFlow 的警告信息和训练神经网络时可能出现的错误信息。警告信息指出`period`参数已经被弃用，应该使用`save_freq`参数来指定保存模型的频率。而错误信息则可能是由于训练过程中出现了异常导致的，需要根据实际情况进行调试。如果您能提供更多的上下文信息和代码，我可以更好地帮助您解决问题。
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$ cd eta-android-2048 在local.properties添加您的Android SDK路径。 local.properties sdk.dir=[SDK-Path-Here] 生成APK。 $ ./gradlew assembleDebug 在手机或模拟器上进行测试 如果要在手机上进行测试，请...

% 输入数据 x = [0.1 1.1; 4.1 4.2; 6.8 7.1; -1.4 -4.3; -3.5 -4.1;4.5 0; 2.0 2.7;6.3 1.6; 4.1 2.8; 4.2 1.9;3.1 5.0;1.4 -3.2;-0.8 -1.3;2.4 -4.0;0.9 1.2;2.5 -6.1;5.0 6.4;8.4 3.7;3.9 4.0;4.1 -2.2]; y = [1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1 1 -1]; % 感知准则函数判别方法 [w, b] = percentage(x, y, 0.1, 100); % 生成二维网格 [x1, x2] = meshgrid(-10:0.1:10, -10:0.1:10); x_grid = [x1(:), x2(:)]; % 计算输出 y_pred = sign(w * x_grid' + b); % 转换输出为0和1 z = reshape((y_pred == 1), size(x1)); % 画图 figure; hold on; scatter(x(y==1,1), x(y==1,2), 'ro'); scatter(x(y==-1,1), x(y==-1,2), 'bx'); contour(x1, x2, z, [0.5 0.5], 'k'); function [w, b] = percentage(x, y, eta, max_iter) % x: 输入数据，每行表示一个样本点 % y: 标签，1表示w1类别，-1表示w2类别 % eta: 学习率 % max_iter: 最大迭代次数 % w: 权重向量 % b: 偏置项 [n, m] = size(x); w = rand(1, m); b = rand(); for iter = 1:max_iter misclassified = 0; for i = 1:n y_pred = sign(w * x(i,:)' + b); if y_pred ~= y(i) w = w + eta * y(i) * x(i,:); b = b + eta * y(i); misclassified = 1; end end if misclassified == 0 break; end end end解释代码

其中，输入数据为 x，标签为 y，eta 表示学习率，max_iter 表示最大迭代次数。函数 percentage 实现了感知器算法的训练过程，返回训练得到的权重向量 w 和偏置项 b。在主程序中，通过调用 percentage 函数得到 w 和 ...

for e=1:n_epoch perm = randperm(n_train); for i = 1:n_train ni = perm(i); best_j = -1; picked_y = labels(ni); while(picked_y==labels(ni)) picked_y = randi(n_class); end [max_score, best_j] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,picked_y), W); [best_score_yi, best_j_yi] = argmaxOverMatrices(X(ni,:), Y(:,labels(ni)), W); if(max_score + 1 > best_score_yi) if(best_j==best_j_yi) W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * (Y(:,picked_y) - Y(:,labels(ni)))'; else W{best_j} = W{best_j} - eta * X(ni,:)' * Y(:,picked_y)'; W{best_j_yi} = W{best_j_yi} + eta * X(ni,:)' * Y(:,labels(ni))'; end end end end

如果best_j和best_j_yi不相等，则分别更新W{best_j}和W{best_j_yi}的权重，以减小与picked_y标签的差异和增加与labels(ni)标签的相似性。 最后，代码继续迭代下一个训练样本，直到完成所有训练样本的遍历。 整个...

def f(w, X): return np.sum((X.dot(w)**2)) / len(X) def df_math(w, X): return X.T.dot(X.dot(w)) * 2. / len(X) def df_debug(w, X, epsilon=0.0001): res = np.empty(len(w)) for i in range(len(w)): w_1 = w.copy() w_1[i] += epsilon w_2 = w.copy() w_2[i] -= epsilon res[i] = (f(w_1, X) - f(w_2, X)) / (2 * epsilon) return res def direction(w): return w / np.linalg.norm(w) def gradient_ascent(df, X, initial_w, eta, n_iters = 1e4, epsilon=1e-8): w = direction(initial_w) cur_iter = 0 while cur_iter < n_iters: gradient = df(w, X) last_w = w w = w + eta * gradient w = direction(w) # 注意1：每次求一个单位方向 if(abs(f(w, X) - f(last_w, X)) < epsilon): break cur_iter += 1 return w

df_math(w, X)用来计算代价函数的梯度，df_debug(w, X, epsilon)是用来调试df_math(w, X)函数的，direction(w)用来保证梯度向量的方向为最大增加方向，gradient_ascent(df, X, initial_w, eta, n_iters = 1e4, ...

eta = 0.01 converged = False while not converged: weights_changed = False for x, t in zip(X_train, y_train): y = np.argmax(np.dot(w, x)) if y != t: w[t] += eta * x w[y] -= eta * x weights_changed = True if not weights_changed: converged = True给这段代码加注释

w[y] -= eta * x # 设置权重变化标志为 True weights_changed = True # 如果本轮迭代中没有更新权重，说明已经收敛，设置收敛标志为 True if not weights_changed: converged = True 这段代码实现了...

import numpy as np def sigmoid(scores): return 1/(1+np.exp(-scores)) class LogisticRegression: def fit(self,X,y,eta=0.1,N=1000): #拟合模型 m,n=X.shape w=np.zeros((n,1)) for t in range(N): h=sigmoid(X.dot(w)) g=1.0/m * X.T.dot(h-y) w=w-eta * g self.w=w def predict_proba(self,X): #预测样本的概率值 return sigmoid(X.dot(self.w)) def predict(self,X): #根据概率值进行二分类预测（0 或 1） proba=self.predict_proba(X) return (proba>=0.5).astype(np.int)你能帮我写一个与我这个代码相适应的逻辑回归算法

self.w = self.w - self.eta * g def predict_proba(self, X): return sigmoid(X.dot(self.w)) def predict(self, X): proba = self.predict_proba(X) return (proba >= 0.5).astype(np.int) 这个...

怎么用python将下面代码中的dw,db改为私有属性import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom HelperClass.DataReader_1_0 import *file_name = "../../data/ch04.npz"class NeuralNet_0_1(object): def __init__(self, eta): self.eta = eta self.w = 0 self.b = 0 def __forward(self, x): z = x * self.w + self.b return z def __backward(self, x,y,z): dz = z - y db = dz dw = x * dz return dw, db def __update(self, dw, db): self.w = self.w - self.eta * dw self.b = self.b - self.eta * db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): # get x and y value for one sample x,y = dataReader.GetSingleTrainSample(i) # get z from x,y z = self.__forward(x) # calculate gradient of w and b dw, db = self.__backward(x, y, z) # update w,b self.__update(dw, db) # end for def inference(self, x): return self.__forward(x)# end classdef ShowResult(net, dataReader): X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples() # draw sample data plt.plot(X, Y, "b.") # draw predication data PX = np.linspace(0,1,10) PZ = net.inference(PX) plt.plot(PX, PZ, "r") plt.title("Air Conditioner Power") plt.xlabel("Number of Servers(K)") plt.ylabel("Power of Air Conditioner(KW)") plt.show()if __name__ == '__main__': # read data sdr = DataReader_1_0(file_name) sdr.ReadData() # create net eta = 0.1 net = NeuralNet_0_1(eta) net.train(sdr) # result print("w=%f,b=%f" %(net.w, net.b)) # predication result = net.inference(1.346) print("result=", result) ShowResult(net, sdr)

self.w = self.w - self.eta * self.__dw self.b = self.b - self.eta * self.__db def train(self, dataReader): for i in range(dataReader.num_train): x, y = dataReader.GetBatchTrainSamples(1) z = ...

P = 30; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1) d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) / (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比给以上内容添加matlab代码，得到gamma_b和gamma_e随theta变化的曲线图

gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比 plot(theta, gamma_b, theta, gamma_e); title('Gamma_B and Gamma_E vs. ...

怎么理解： for ii=1:length(thetaOut) tO=thetaOut(ii); for kk=1:length(phiOut) phiO=phiOut(kk); psi=acos(sin(tO)*sin(ti)*cos(phiO)+cos(tO)*cos(ti)); B=abs(sin(psi))/sqrt(sin(psi)^2-(sin(ti)*sin(tO)*sin(phiO))^2); etaE=acos(B*cos(eta));

最后，根据B和eta的值计算出etaE的值，其中eta是程序中已经定义好的一个变量。 可以理解为，这个循环嵌套的结构将会依次处理thetaOut和phiOut数组中的每一个元素，对于每一组(ii,kk)，都会计算出对应的psi、B和etaE...

怎么理解：for ii=1:length(thetaOut) tO=thetaOut(ii); for kk=1:length(phiOut) phiO=phiOut(kk); psi=acos(sin(tO)*sin(ti)*cos(phiO)+cos(tO)*cos(ti)); B=abs(sin(psi))/sqrt(sin(psi)^2-(sin(ti)*sin(tO)*sin(phiO))^2); etaE=acos(B*cos(eta));

最后，根据B和eta的值计算出etaE的值，其中eta是程序中已经定义好的一个变量。 可以理解为，这个循环嵌套的结构将会依次处理thetaOut和phiOut数组中的每一个元素，对于每一组(ii,kk)，都会计算出对应的psi、B和etaE...

import numpy as npdef sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z))def cost_function(theta, X, y): m = len(y) h = sigmoid(X @ theta) J = -(1/m) * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h)) grad = (1/m) * X.T @ (h - y) return J, graddef trust_region_newton_method(X, y, max_iter=100, eta=0.05, delta=0.1): n = X.shape[1] theta = np.zeros((n,1)) J, grad = cost_function(theta, X, y) H = np.eye(n) for i in range(max_iter): # solve trust region subproblem p = np.linalg.solve(H, -grad) if np.linalg.norm(p) <= delta: d = p else: d = delta * p / np.linalg.norm(p) # compute actual reduction and predicted reduction J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho < 0.25: delta *= 0.25 elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2*delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_new - grad) @ (grad_new - grad).T / ((grad_new - grad).T @ d) # check convergence if np.linalg.norm(grad) < 1e-5: break return theta——为什么这个代码运行了没有结果出来

X = np.array([[1, 2], [1, 3], [1, 4], [1, 5]]) y = np.array([[0], [0], [1], [1]]) theta = trust_region_newton_method(X, y) print(theta) 这里的 X 和 y 是输入数据，你需要根据具体问题来设置这些...

import numpy as np def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) def cost_function(theta, X, y): m = len(y) h = sigmoid(X @ theta) J = -(1/m) * (y.T @ np.log(h) + (1-y).T @ np.log(1-h)) grad = (1/m) * X.T @ (h - y) return J, grad def trust_region_newton_method(X, y, max_iter=100, eta=0.05, delta=0.1): n = X.shape[1] theta = np.zeros((n,1)) J, grad = cost_function(theta, X, y) H = np.eye(n) for i in range(max_iter): # solve trust region subproblem p = np.linalg.solve(H, -grad) if np.linalg.norm(p) <= delta: d = p else: d = delta * p / np.linalg.norm(p) # compute actual reduction and predicted reduction J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_reduction if rho < 0.25: delta *= 0.25 elif rho > 0.75 and np.abs(np.linalg.norm(d) - delta) < 1e-8: delta = min(2*delta, eta*np.linalg.norm(theta)) # update parameters if rho > 0: theta += d J, grad = J_new, grad_new H += (grad_new - grad) @ (grad_new - grad).T / ((grad_new - grad).T @ d) # check convergence if np.linalg.norm(grad) < 1e-5: break return theta 修改此代码，让他运行出来

J_new, grad_new = cost_function(theta+d, X, y) actual_reduction = J - J_new predicted_reduction = -grad.T @ d - 0.5 * d.T @ H @ d # update trust region radius rho = actual_reduction / predicted_...

P = 20; % 发射功率 sigma_b = 1; % Bob端AWGN的方差 sigma_e = 1; % Eve端AWGN的方差 N_A = 4; % Alice的天线数 N_B = 1; % Bob的天线数 N_E = 1; % Eve的天线数 h_AB = randn(N_A, N_B); % Alice到Bob的信道参数 h_AE = randn(N_A, N_E); % Alice到Eve的信道参数 Nsamp = 1e6; x = randi([0 1],Nsamp,1); d_AB = 3^0.5; % Alice到Bob的距离 d_AE = 2; % Alice到Eve的距离 eta_AB = 2; % Alice到Bob的衰落系数 eta_AE = 2; % Alice到Eve的衰落系数 theta = linspace(0, 1, 101); gamma_b = ((1 - theta) * P * d_AB^(-eta_AB) * norm(h_AB)^2) / sigma_b^2; % Bob的信噪比 gamma_e = (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2) ./ (theta * P * d_AE^(-eta_AE) * norm(h_AE )^2 + sigma_e^2); % Eve的信噪比 plot(theta, gamma_b,theta, gamma_e); xlabel('theta'); ylabel('gamma_b and gamma_e'); legend('gamma_b', 'gamma_e');

这是一个MATLAB代码片段，它用于计算基于物理层安全的无线通信系统中Bob和Eve的信噪比。具体来说，它考虑了Alice到Bob和...最终，代码绘制了gamma_b和gamma_e随theta变化的图形，其中theta是Alice选择的功率分配系数。
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大模型的稀疏激活方法及其高效推理应用研究：基于dReLU激活函数

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PHP博客旅游的探索之旅

资源摘要信息:"博客旅游" 博客旅游是一个以博客形式分享旅行经验和旅游信息的平台。随着互联网技术的发展和普及，博客作为一种个人在线日志的形式，已经成为人们分享生活点滴、专业知识、旅行体验等的重要途径。博客旅游正是结合了博客的个性化分享特点和旅游的探索性，让旅行爱好者可以记录自己的旅游足迹、分享旅游心得、提供目的地推荐和旅游攻略等。 在博客旅游中，旅行者可以是内容的创造者也可以是内容的消费者。作为创造者，旅行者可以通过博客记录下自己的旅行故事、拍摄的照片和视频、体验和评价各种旅游资源，如酒店、餐馆、景点等，还可以分享旅游小贴士、旅行日程规划等实用信息。作为消费者，其他潜在的旅行者可以通过阅读这些博客内容获得灵感、获取旅行建议，为自己的旅行做准备。 在技术层面，博客平台的构建往往涉及到多种编程语言和技术栈，例如本文件中提到的“PHP”。PHP是一种广泛使用的开源服务器端脚本语言，特别适合于网页开发，并可以嵌入到HTML中使用。使用PHP开发的博客旅游平台可以具有动态内容、用户交互和数据库管理等强大的功能。例如，通过PHP可以实现用户注册登录、博客内容的发布与管理、评论互动、图片和视频上传、博客文章的分类与搜索等功能。 开发一个功能完整的博客旅游平台，可能需要使用到以下几种PHP相关的技术和框架： 1. HTML/CSS/JavaScript：前端页面设计和用户交互的基础技术。 2. 数据库管理：如MySQL，用于存储用户信息、博客文章、评论等数据。 3. MVC框架：如Laravel或CodeIgniter，提供了一种组织代码和应用逻辑的结构化方式。 4. 服务器技术：如Apache或Nginx，作为PHP的运行环境。 5. 安全性考虑：需要实现数据加密、输入验证、防止跨站脚本攻击(XSS)等安全措施。 当创建博客旅游平台时，还需要考虑网站的可扩展性、用户体验、移动端适配、搜索引擎优化（SEO）等多方面因素。一个优质的博客旅游平台，不仅能够提供丰富的内容，还应该注重用户体验，包括页面加载速度、界面设计、内容的易于导航等。 此外，博客旅游平台还可以通过整合社交媒体功能，允许用户通过社交媒体账号登录、分享博客内容到社交网络，从而提升平台的互动性和可见度。 综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【单片机编程实战】：掌握流水灯与音乐盒同步控制的高级技巧

![单片机编程](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-48cf6abe199bab09d31c122e1f49cea4.png) # 摘要 单片机作为电子技术领域的基础组件，广泛应用于各类控制项目。本文从基础开始，详细探讨了单片机在流水灯和音乐盒项目中的应用原理，并分析了如何实现这两个功能的同步控制。通过对硬件和软件层面的深入剖析，本文提供了一系列实践操作和高级技巧，旨在提升流水灯与音乐盒同步控制的性能和效率。通过本研究，读者将能够更好地理解和掌握单片机在复杂控制系统中的应用，进而创新开发更多