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一定の数の異なる数のバリエーションがいくつあるかを計算したいと思います。要素の数は可変です。例：私は5つの要素を持ち、各要素は0から8の間で変化します。最初の要素だけが少し定義され、1から8の間で変わります。これまでのところ私は8 * 9^4可能性。しかし、私にはもう少し条件があります。要素の1つがゼロになるとすぐ次の要素も自動的にゼロになるはずです。 EG： 6 5 4 7 8がOK 3 6

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GnuPlotデータの可変カラムインデックス

ブラウン運動のN個の軌道をインクリメントI〜N（0、dt）で生成するプログラムを作成しました。私はそれらをW（1）> = 1 & & W（2）> = 2の条件でテストしています。出力として、私はもちろん、タイムポイントデータをファイル "Wiener_data.dat"に保存しています。条件1を満たすポイントは、 "Wiener_data_pts1.dat"に保存され、条件2は "Wiener_d

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MS確率的インジケータの使い方

私は確率的インジケータを描画する作業をしています。これは、オープンローのロークローズデータを含むダブル配列を使用し、期間を5,10,15、および30分に調整しました。上記 chart1.DataManipulator.FinancialFormula(FinancialFormula.StochasticIndicator, "21,3", "highPriceArray:Y,lowPrice

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パンダの確率的関数で値を代入する

カテゴリ値の値に基づいて4番目の値（2つのタイプの1つのバディ）を割り当てようとしています。 3つの機能のためにランダムに割り当てられた値を持つ小さなDF：カテゴリ、年齢、性別 Unique_ID Category Age Sex Buddy 0 0 2 11 male NaN 1 1 3 7 female NaN 2 2 1 4 male N

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Stochasitc Gradient Desscentのコスト関数は、すべての行に対して計算されるか、または反復行に対してのみ計算されますか？

SGDで私が理解したいことは、パラメータを更新する前に次の行に移動してパラメータを再度更新する前に、またはコストを次の行についてのみ計算する前に、すべての行について計算されたコストですか？

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小さな、非常に変化するデータセットのためのニューラルネットワークの提案？

私は現在、20を超えないトレーニング値の小さなデータセット、で働いています、と大きなMSEを取得しています。入力データベクトル自体は16個のパラメータで構成され、その多くはバイナリ変数です。すべてのトレーニング値にわたって、16個のパラメータの大部分は同じままです（ただしはすべてではありません）。残りの入力変数は、すべての標本にわたって、お互いの間で大きく異なります。つまり、2つの例は、それらが異

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なぜ列の確率的行列にベクトルの1つの結果を合計するベクトルにもう一度合計があるか

確率行列がnxnであると仮定します。長さがnのベクトルで1を足したものを乗算すると、長さがのベクトルが得られます。これはもう1つの理由です。どうしてですか？長さのベクトルを与える場合n合計= 0.8または1.2？編集：マトリックス投与量の列の1つが1になるとどうなりますか？

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Tensorflow。条件付き訓練可能な変数と確率的な深さのニューラルネットワーク

Tensorflowを使用して確率的な深さregularization approchを実装し始めたときに問題が発生しました。論文（https://arxiv.org/pdf/1603.09382.pdf）は、を無作為にの訓練中に落とすと、モデルがより速く収束すると述べています。現在のトーチの実装は完全にで動作します。 Tensoflowでは、残っているユニットブランチに条件を付けることができま

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SGDライブラリJava用

確率的勾配降下最適化のための軽量で使いやすいJavaライブラリをお勧めしますか？