生成表格 一个双向表格可以作为一个矩阵对象输入。Altman给出了一个关于分娩妇女在不同婚姻状态下咖啡因消耗的例子。...这一类的表格不完全等同于矩阵，R里有一个“table”类能更好地描述它。...另外，与table()同源的另外的几个函数还有xtabs(),ftable()，它们通常会用来对数字向量和因子变量制表，但是它们与table()不同，将转化后的水平自动作为行和列的名称。...因此，建议将数字编码的分类变量转化成因子。...但是，有的时候得到的多向表的形式并不是很友好： > head(stroke) > xtabs(~dgn+diab+coma,data=stroke) , , coma = No diab dgn
还有，你可以将这种方法应用于任何金融工具，不管是流动的还是非流动的，这是它受欢迎的另一个原因。 EWMA <- function { ## ＃＃＃输入。...原因是我们向样本协方差矩阵收缩，而协方差矩阵是基于全样本的，在样本结束前我们还不知道。在现实的设置中，我们只能使用到我们希望预测的那一点为止的信息。...随后，我改变了原始函数，加入了一个额外的参数（用于估计协方差矩阵的初始窗口长度）。然后，初始协方差矩阵的取值只使用到预测时为止的信息，标准化也是如此。...## retu 逻辑的，如果是TRUE则返回EWMA相关矩阵 ##输出。...FF = (fators\[i,\]- mctors) %*% t(factors\[i,\]- mfcrs) coma\[i,,\] = (1-laa)\*FF + laba\*coma\[(i-
考虑到现有方法中的映射矩阵是和顶点特征无关，且已经能够得到不错的效果。在此，我们将查询向量和键向量建模成顶点序号而非顶点特征的函数。换言之，我们旨在学习类感知的映射矩阵而非实例感知的映射矩阵。...4.5 映射矩阵的可视化 上图给出了将下采样（上采样）映射矩阵的列向量（行向量）使用t-SNE投影到一维流型上后值大小。从图中比较可以看出本文所提方法得到的映射矩阵和现有方法的结果存在很大不同。...本文所提方法学习到的映射矩阵在相邻位置的值更接近。 上图给出了在COMA数据集上几个示意点的感受野对比情况。...4.6 和其他聚合方法的比较 从表中我们可以看出，直接将映射矩阵参数化的方法的误差最大。...采用Diffpool的方法，由于仍然是对整个映射矩阵进行直接建模，相比于直接将映射矩阵参数化的方法而言，其映射矩阵是通过网络生成的，其性能依然不理想。
在 这里，我们探讨了将神经元和突触视为平等的相互耦合的动态变量 的后果，而不假设它们之间的时间尺度是分开的。...在这里，我们研究赫布可塑性，但没有假设神经元和突触动力学之间的时间尺度分离，这是之前几项研究的中心假设[13‑16](但参见[17])。...V从DMFT的单站点图片转移到基于描述神经元和突触变量的局部共同进化的联合雅可比矩阵的频谱的高维分析。我们推导出该光谱的解析表达式并研究其在混沌状态下的形式。 VA定义联合雅可比矩阵。...VB导出低维结构 联合雅可比行列式：N+N2个特征值中只有2N个是非平凡的，并且由简化的雅可比行列式的谱给出。这些特征值也可以看作是一个N维二次特征值问题的解。...VC利用随机矩阵理论推导出约化雅可比矩阵的谱边界曲线的解析表达式。 VD专注于VC中派生的频谱对混沌状态进行统计，以确定驱动神经元‑突触混沌的模式。
文章分类在强化学习专栏： 强化学习（9）---《【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法》 【MADRL】反事实多智能体策略梯度（COMA）算法 0.介绍 反事实多智能体策略梯度法...''' action_mask = (1 - torch.eye(self.n_agents)) # th.eye（）生成一个二维对角矩阵 # 得到一个矩阵action_mask...，用来将(episode_num, n_agents, n_agents * n_actions)的actions中每个agent自己的动作变成0向量 action_mask = action_mask.view...而agent_0的数据正好在第0行，那么需要加的 agent编号恰好就是一个单位矩阵，即对角线为1，其余为0 ''' inputs.append(torch.eye...而agent_0的数据正好在第0行，那么需要加的 # agent编号恰好就是一个单位矩阵，即对角线为1，其余为0 inputs.append(torch.eye
VB-LoRA 「LoRA局限性」 LoRA通过在模型的权重矩阵上添加低秩矩阵来调整模型参数，而不是更新整个权重矩阵。...该方法基础是「“分而共享（divide-and-share）”」范式，该范式主要包括以下几个步骤： 「分解（Divide）」 目的是将LoRA中的低秩矩阵分解成更小的、可管理的组件。...这是通过Rank-1分解的形式来实现的，即将一个大的矩阵分解为多个小的Rank-1矩阵的和。每个Rank-1矩阵由两个向量的外积组成，这两个向量分别对应于原始矩阵的行和列。...实验结果 作者使用了GLUE基准测试来评估VB-LoRA在不同自然语言理解任务上的性能。...VB-LoRA在保持与VeRA相当或更好性能的同时，所需的存储参数数量更少。
论文名称：Spatio-temporal Dynamics of Intrinsic Networks in Functional Magnetic Imaging Data Using Recurrent...ICA的目标就是将混合信号分离提取或重建成非混合信号。 从数学上说，ICA是一种线性变换，和PCA是一样的。这个变换把数据或信号分离成统计独立的非高斯分布的信号源的线性组合。...可以证明只要源信号非高斯，这种分解就是唯一的 image.png 可以看到，A就是将源信号s进行线性组合，得到了观测信号x。ICA的目的就是通过x来估计混合矩阵A和源信号s。...---- 【ICP vs PCA】 ICA是一种将数据乘以一个分解矩阵来恢复源数据的方法，而PCA是对输出进行去相关，让每一个连续分量尽可能多的解释数据中的方差。...ICA的理论认为用来观测的混合矩阵X是由独立源A经过线性加权获得的。ICA的目标就是通过X求取一个分离矩阵W，使得W作用在X上获得的结果是独立源S的最优逼近。
z_N|z_{N-1})$，即$P(z_1)\prod_{j=2}^NP(z_j|z_{j-1})$ 由于整个式子存在大量的概率连乘，最终可能导致浮点数下溢，为了避免这种情况，我们可以采用取对数的方法，将乘变加..._{ij}=1$ 计算矩阵A很简单，首先定义一个大小为$N\times M$的全0矩阵，然后遍历语料库中的每一行单词/词性，将矩阵对应中对应的"当前遍历到的词性"行和"当前遍历到的单词"列位置的数值加1...(动词)，当前词性为NN(名词)的概率要高于VB(动词)，即$P(NN|VB)>P(VB|VB)$ 参数$B$是一个$N\times N$的矩阵，$N$为语料库中不同词性的数量。...矩阵的行表示前驱词性，列表示当前词性，矩阵元素$b_{ij}$表示前驱词性为$i$时，当前词性为$j$的条件概率，由此可知同一行中所有元素之和为1，即$\sum_{j=1}^Nb_{ij}=1$ 矩阵$...然后遍历语料库，统计词性序列的bigram，将方阵中对应的"前驱词性"行和"当前词性"列位置的数值加1 最后进行归一化，用每个元素除以所在行元素之和，即得到所在行占比（概率） tag2id, id2tag
昨天我们提到了 两个小鼠器官单细胞图谱 , 里面介绍的2018年其实在nature和cell分布发表了小鼠器官单细胞图谱研究数据，表达矩阵都是可以直接下载的，浙江大学的研究有小白鼠近50种器官组织的40...余万个细胞，斯坦福大学的研究从小鼠20个不同器官中分离出超过10万个细胞测序。...single-cell RNA profiling 系统性的跟踪检测了小鼠epithelial cells 的各种时期的单细胞转录组 另一篇发表于2017年10月的NC文章：Differentiation dynamics...因为斯坦福大学的研究从小鼠20个不同器官中分离出超过10万个细胞测序，表达矩阵质量比较好，可以跟浙江大学的研究的小白鼠近50种器官组织的40余万个细胞进行交叉比较。 ?
下面将分别介绍这两种算法以及其源码实现。 3.1 变分EM算法 变分贝叶斯算法的详细信息可以参考文献【9】。...批VB算法的过程如下所示： 3.2.2 在线变分贝叶斯 批量变分贝叶斯算法需要固定的内存，并且比吉布斯采样更快。...我们给lambda_cap设置的权重如公式所示： 在线VB算法的实现流程如下算法2所示： 那么在在线VB算法中，alpha和eta是如何更新的呢？参考文献【8】提供了计算方法。...对于这个特别的对数似然函数，可以应用Newton-Raphson去解决高维数据，因为它可以在线性时间求出海森矩阵的逆矩阵。一般情况下，海森矩阵可以用一个对角矩阵和一个元素都一样的矩阵的和来表示。...如下公式，Q是对角矩阵，C11是元素相同的一个矩阵。 为了计算海森矩阵的逆矩阵，我们观察到，对任意的可逆矩阵Q和非负标量c，有下列式子: 因为Q是对角矩阵，所以Q的逆矩阵可以很容易的计算出来。
受这一观察的启发，作者提出一种部件感知的骨骼分离的解耦策略，解耦思路概述如图2 (c) 所示。...具体来说，作者将人体部件的几何形变解耦为与骨骼相关的变化（比如骨骼长度和方向的变化）和与骨骼无关的变化（比如形状尺寸和风格的变化），它们分别由第k个部位的骨骼隐编码和形状嵌入表示。...： 其中x^k是指x的第k个部件， 指x^k的顶点间的欧式距离矩阵，如果x^k有n^k个顶点那么其矩阵大小为 。...接着作者采用下面的阈值处理和归一化函数 来获得大小同为的权重矩阵 ： 加权后的欧式距离矩阵定义为： 其中 表示矩阵的逐元素相乘，OAW策略尽可能地将骨长信息与欧式距离矩阵分离，从而实现更彻底的解耦和更高精度的编辑...3.1重建实验 作者首先比较了四类方法来验证该方法的重建精度，分别是基于谱域卷积的方法COMA[3]，基于螺旋卷积的方法Neural3DMM[4]和Spiralplus[5]，基于注意力的方法Pai3DMM
., 2017)、COMA (Ranjan et al., 2018)，以及 PCPNet 数据集 (Guerrero et al., 2018)。...通过邻居聚合，将大规模的图进行分解，每次导入一个或者批量的点来缓解内存的压力。由于聚合的邻居信息提供了充分的信息量，所以节点之间相互独立。...同样使用消息传递机制，将会比普通矩阵运算更为高效、比稀疏矩阵更为友好。在其Github开源的demo中，可以看到GAE、GCN、GAT等主流的模型已经实现。与此同时，它还提供了面向对象和函数式API。...DGL与PyG对比 批处理 Mini-batch： PyG 可自动创建单个（稀疏）分块对角邻接矩阵（block-diagonal adjacency matrix），并在节点维度中将特征矩阵级联起来...对于处理许多图的模型（比如 module graph），将多张图合并为一张大图的多个连通分量，从而将该类模型转化为了单一静态图。
通过将每一帧重铸为一个 16 384 维的向量，我们可以构建数据矩阵 X，其中每一列都是不同的帧。因此，它是一个 16 384 x 1024 的矩阵。现在让我们使用 PCA 来解开这个低秩结构。...其中 P 和 Q 是 n × r 矩阵。在不失一般性的情况下，我们还强加 PᵀP = I，其中 I 为 r × r 单位矩阵。将这种分解引入我们的优化问题会产生 ? 这是一个非凸问题。...中和右：两种主要 DMD 模式的空间支持（Ψ 矩阵的第一列和第二列）。 至于 PCA，特征值分布表明是 2 级模型，而 DMD 模式现在清楚地将这两种动态分开。...最近的研究表明，DMD 表现为一种源分离算法（例如 ICA），尽管该框架可以更加灵活。对于类似的计算成本，它还提供了比 PCA 更具可解释性的模型！...Journal of Computational Dynamics, 2(2). 2015 [6] Kutz J. N., Fu X., and Brunton S. L.
cellranger multi （新增模块） 下图列出了新旧版本支持的不同的建库方案： 模块01 cellranger mkfastq Cell Ranger的工作流程首先是通过mkfastq模块将Illumina...mkfastq可以识别两种描述样本文件的格式，第一种是简单的CVS样本文件格式，在大多数测序实验中是比较推荐的。...这一模块的输出文件很丰富，包括有： Outputs: 网页版报告（重点）： /outs/web_summary.html 数据指标汇总CVS格式:...与agrr模块类似，我们可以将想调整的参数保存在CSV文件中，然后设--params来运行， 该部分可调整的参数选项很多，会在下篇文章中重点介绍。...该模块的运行方法与count类似，也需要设置一个CVS文件列出input library信息。我们将在下篇文章中详细介绍如何设置该文件。
ICA/BSS的理论与模型 独立成分分析(ICA)是一种盲信号分离(Blind Signal Separation,BSS)方法。ICA可线性建模如下图所示....所以要进行ICA预处理进行伪影去除，需要: 1.先导入数据《letswave7中文教程1：软件安装与脑电数据导入》; 2.然后《letswave7中文教程2：脑电数据预处理-通道位置分配》，之后开始本节的教程...我们将看到用于手动删除空间过滤器成分的界面。 在这个界面中，不同的信息用不同的颜色来标记。黑色表示原始信号X，蓝色表示源信号S，橙色表示过滤后的信号X_bar。...如果选择了多个数据集，则ComputeICA matrix将分别计算ICA矩阵。...通常，可以分离的独立分量的最大数目等于原始信号X中的通道数目。
我们采用昏迷恢复量表（Coma Recovery Scale-Revised,CRS-R）评估患者是否存在最低意识状态，并且评估未接受深度镇静或神经肌肉阻滞的患者。...根据前两次半衰期连续滴注的累积剂量，将镇静剂归类为间断（例如单推）给药的“最小”剂量和“低”或“中等”剂量。...采用功率普密度分析方法获得4个频带上的EEG矩阵（delta [1-3Hz], theta [4-7Hz], alpha [8-13Hz], beta[14-30Hz]） （C）。...126名患者被排除，因为他们在纳入研究之前可以遵循命令，其中包括对命令做出反应动作的患者，或根据修订后的昏迷恢复量表(Coma Recovery Scale)可以定义为存在意识沟通的患者，Glasgow...Tab. 2 根据认知-动作分离状态比较患者特征。 ? ? Fig. 3 健康对照组、具有认知-动作分离患者和无认知-动作分离患者的时间模式。
许多努力被用于将KF扩展到更一般的SS模型。 最广泛的应用于非线性SS模型的状态估计算法是EKF算法。...我们可以定义第i条训练轨迹的经验损失函数为 在时间t第L条轨迹的状态预测误差为： 测量新息为： 损失函数关于卡尔曼增益矩阵的偏导数为 将公式(9)带入下面的链式法则：...当 和 的不确定性不均匀时，端到端的KalmanNet会失去鲁棒性，因为 无法分离 和 统计学模型不匹配的影响。...此外，Split-KalmanNet分离了在计算公式(11)时测量方程的雅可比矩阵 所带来的模型不确定性的影响。...Eldar, “KalmaNet: Neural network aided Kalman filtering for partially known dynamics,” IEEE Trans.
随后，我们可以将 dataframe 中的矩阵、向量和标量分离开来单独处理。...回归模型中的数据预处理过程遵循上述的数据处理流程，主要包括导入所需的库，导入所需的数据集，检查缺失数据，分离数据集以及特征缩放。...▌深入多元线性回归 第一步：数据预处理 导入库、导入数据集、编码分类数据、分离数据为训练集和测试集 import pandas as pd import numpy as np dataset = pd.read_csv...正则化参数 (Regularization)：当正则化参数过大时，SVM 的优化过程将选择一个小边距的超平面，相反一个非常小的正则化参数将导致优化过程搜索一个大边距的分离面。...下面我们来看看决策树模型是如何工作的： 在下图的高维空间，我们有很多个散布的数据点，我们将采用决策树模型将这些数据分离开。 ? 首先我们将每种类别的数据分离开，并构建一个决策树模型，方便后续使用。
[随拍照片] 需要通过技术手段将其矫正为标准的矩形，通过透视投影变换可以将任意四边区域内容投影到另一个四边形区域。...[投影变换] 首先确定需要变换的4个点，然后确定投影后的4个点，可以得到一个变换矩阵，最后通过调用opencv的warpPerspective即可实现矫正。...将各个参数传入如上函数，得到矫正后图如下： [矫正后的图] 2 创建PDF文件并添加图片 有了矫正后的图片，接下来任务是创建PDF文件并将图片插入到PDF文件中。...= canvas.Canvas(filename, pagesize=width_height) return cvs reportlab.pdfgen生成PDF文件，将PDF看成是一个画板Canvas...并最后通过save函数保存pdf文件 def insert_imgs(cvs, img_path, rect): x, y, w, h = rect cvs.drawImage(img_path
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