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R 神经网络在时间序列的最大步长内不收敛
我正在编写一个神经网络来预测时间序列中的元素x sin x 2 在 R 中 使用neuralnet包裹 这就是训练数据的生成方式 假设窗口有 4 个元素 最后一个元素是必须预测的元素 nntr0 lt 1 25 sin 1 25 2 nnt
r
neuralnetwork
TimeSeries
convergence
如何在 r 中没有警告消息的情况下知道 lme4 中模型是否收敛或未能收敛?
重复的 例如 我可以通过以下方式评估这个多级模型是否是单一拟合 使用isSingular 功能 同样 有什么方法可以知道这个模型是收敛还是失败 我的顾问说 如果模型无法收敛 则不会估计标准误差 然而 尽管以下未能收敛 但似乎估计了标准误差
r
multilevel
convergence
带 ILU 预处理器的一般最小残差 (GMRES)
我正在尝试在我编写的 GMRES 代码中实现 ILU 预处理器 为了求解线性系统 Ax b 我正在尝试使用尺寸为 25x25 的简单三对角 SPD 矩阵 如您所见 我正在计算使用 spilu 方法进行预处理 代码运行没有错误 但解决方案显然
python
Optimization
scipy
preconditions
convergence
在 Matlab 中使用 svmtrain 内存不足
我有一组数据正在尝试使用 SVM 来学习 对于上下文 数据的维数为 35 包含大约 30 000 个数据点 我之前用这个数据集在 Matlab 中训练过决策树 大约花了 20 秒 由于对错误率不太满意 我决定尝试 SVM 我第一次尝试svm
MATLAB
machinelearning
OutOfMemory
SVM
convergence
如何强制 r optim 运行更多迭代?
R Optim 比我想要的更早停止迭代 我使用 method L BFGS B 因为我需要不同参数的不同界限 我知道我可以通过 control gt maxit 设置最大迭代次数 但 optim 没有达到最大值 我想 control gt
r
Optimization
Iteration
solver
convergence
如何防止遗传算法收敛于局部极小值?
我正在尝试使用遗传算法构建 4 x 4 数独求解器 我对值收敛到局部最小值有一些问题 我正在使用排名方法并删除排名底部的两个答案可能性 并将它们替换为排名最高的两个答案可能性之间的交叉 为了获得避免局部最小值的额外帮助 我还使用了突变 如果
Java
Algorithm
geneticalgorithm
Sudoku
convergence
Geotools 距离计算失败,几个经纬度点没有收敛异常
我有很多点使 getOrthodromicDistance 方法在 geotools lib 中失败并出现异常 而这些点是有效的经纬度点 抛出异常的点 纬度 经度 val p1 5 318765 75 786109 val p2 6 329
Exception
GeoTools
convergence
简单神经网络中的奇怪收敛
一段时间以来 我一直在努力用 Java 构建一个简单的神经网络 我已经断断续续地致力于这个项目几个月了 我想完成它 我的主要问题是我不知道如何正确实现反向传播 所有来源都使用 Python 数学术语 或者过于简单地解释这个想法 今天我尝试自
Java
neuralnetwork
convergence
nls——收敛误差
对于这个数据集 dat structure list x c 5L 5L 5L 5L 10L 10L 10L 10L 15L 15L 15L 15L 17L 17L 17L 17L 20L 20L 20L 20L 20L 20L 20L 2
r
nls
convergence
随机变量列的四种收敛性
极限定理是研究随机变量列的收敛性 在学习中遇到了随机变量列的四种收敛性 几乎处处收敛 a e 收敛 以概率收敛 P 收敛 依分布收敛 d 收敛 k阶矩收敛 下面是对它们的吐血整理 考虑一个随机变量列 n c为一个常数 由于随机性不能直接刻画
Math
stochastic process
convergence
Uniform convergence may be unable to explain generalization in deep learning
本文价值 xff1a understand the limitations of u c based bounds cast doubt on the power of u c bounds to fully explain general
uniform
convergence
may
Unable
explain