学做彩票网站有哪些,安卓神级系统优化工具,宁波城乡建设网站,图片本地化wordpress数据生成 | MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成 目录 数据生成 | MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成生成效果基本描述模型描述程序设计参考资料 生成效果 基本描述 1.MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成#xff1b; 2.马尔科夫链蒙特卡洛方…数据生成 | MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成 目录 数据生成 | MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成生成效果基本描述模型描述程序设计参考资料 生成效果 基本描述 1.MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成 2.马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo)简称MCMCMCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数需要从这个概率分布中采样来分析这个分布的一些统计特性。 模型描述 马尔科夫蒙特卡洛模拟Markov Monte Carlo simulation是一种基于马尔科夫链的随机模拟方法用于生成服从某个特定分布的数据样本。下面是使用马尔科夫蒙特卡洛模拟生成数据的一般过程 定义状态空间确定数据的可能取值范围可以是一个离散的状态空间或者一个连续的状态空间。 构建转移矩阵根据问题的特点确定状态之间的转移概率。转移矩阵描述了从一个状态转移到另一个状态的概率。 初始化状态从状态空间中选择一个初始状态。 进行模拟根据转移矩阵和当前状态按照一定的概率规则转移到下一个状态。重复这个过程多次直到达到所需的样本数量。 生成样本记录每个状态的取值得到生成的数据样本。 程序设计
完整程序和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现MCMC马尔科夫蒙特卡洛模拟的数据生成。 tempLayers [convolution2dLayer([3, 1], 16, Name, conv_1, Padding, same) % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]16个特征图reluLayer(Name, relu_1) % Relu 激活层convolution2dLayer([3, 1], 32, Name, conv_2, Padding, same) % 建立卷积层,卷积核大小[3, 1]32个特征图reluLayer(Name, relu_2)]; % Relu 激活层
lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中tempLayers [sequenceUnfoldingLayer(Name, sequnfold) % 建立序列反折叠层flattenLayer(Name, flatten) % 网络铺平层lgraph addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
lgraph connectLayers(lgraph, seqfold/out, conv_1); % 折叠层输出 连接 卷积层输入
lgraph connectLayers(lgraph, seqfold/miniBatchSize, sequnfold/miniBatchSize); % 折叠层输出连接反折叠层输入
lgraph connectLayers(lgraph, relu_2, sequnfold/in); % 激活层输出 连接 反折叠层输入%% 参数设置
options trainingOptions(adam, ... % Adam 梯度下降算法MaxEpochs, 500,... % 最大训练次数 1000InitialLearnRate, best_lr,... % 初始学习率为0.001L2Regularization, best_l2,... % L2正则化参数LearnRateSchedule, piecewise,... % 学习率下降LearnRateDropFactor, 0.1,... % 学习率下降因子 0.1LearnRateDropPeriod, 400,... % 经过800次训练后 学习率为 0.001*0.1Shuffle, every-epoch,... % 每次训练打乱数据集ValidationPatience, Inf,... % 关闭验证Plots, training-progress,... % 画出曲线Verbose, false);%% 训练
net trainNetwork(p_train, t_train, lgraph, options);参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129036772?spm1001.2014.3001.5502 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128690229
