原文:吉布斯效應 Gibbs effect

將具有不連續點的周期函數 如矩形脈沖 進行傅立葉級數展開后,選取有限項進行合成。當選取的項數越多,在所合成的波形中出現的峰起越靠近原信號的不連續點。當選取的項數很大時,該峰起值趨於一個常數,大約等於總跳變值的 。這種現象稱為吉布斯效應。 吉布斯效應:當選用的傅里葉級數的項數增多時,更接近於原周期函 吉布斯效應 如上圖示例,當選用的傅里葉級數的項數增多時,更接近於原周期函數。 我的理解就是:離散信 ...

2020-02-04 11:24 0 823 推薦指數:

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采樣Gibbs Sampling

為什么要用采樣 什么是sampling? sampling就是以一定的概率分布,看發生什么事件。舉一個例子。甲只能E:吃飯、學習、打球,時間T:上午、下午、晚上,天氣W:晴朗、刮風、下雨。現在要一個sample,這個sample可以是:打球+下午+晴朗。 采樣的通俗解釋 ...

Fri Oct 27 22:55:00 CST 2017 0 14507
采樣(Gibbs采樣)

目錄 MCMC(一)蒙特卡羅方法 https://www.cnblogs.com/emanlee/p/12356492.htmlMCMC(二)馬爾科夫鏈 https://www.cnblogs.co ...

Tue Feb 25 02:49:00 CST 2020 0 3139
LDA Gibbs Sampling(LDA的抽樣)

最近因為論文需要用到LDA方法,這個方法需要的數學知識比較多,查了些資料,根據自己的理解先從Gibbs Sampling開始。 1.什么是隨機模擬(統計模擬,„蒙特卡洛方法) 隨機模擬的重要問題是給定一個概率分布p(x),在計算機中生成它的樣本,比如利用計算機生成隨機數 ...

Fri Mar 28 05:57:00 CST 2014 0 5396
采樣(Gibbs Sampling)簡介(轉)

采樣(Gibbs Sampling)  常用於DBM和DBN,采樣主要用在像LDA和其它模型參數的推斷上。  要完成Gibbs抽樣,需要知道條件概率。也就是說,gibbs采樣是通過條件分布采樣模擬聯合分布,再通過模擬的聯合分布直接推導出條件分布,以此循環。 概念解釋  采樣 ...

Wed Mar 17 03:08:00 CST 2021 0 689
采樣的簡單描述

幾個可以學習gibbs sampling的方法1,讀Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning,講的很清楚,但是我記得好像沒有例子。2,讀artificial Intelligence,2、3版,都有。但是我沒讀過。3,最方便的,查wiki ...

Wed Aug 24 04:13:00 CST 2016 0 2935
深度學習(六):采樣

一、引入 采樣也是用於高維空間的采樣方法。 假設二維聯合概率分布$\pi(x_{1},x_{2})$在二維空間里有兩個點,分別是$A(x_{1}^{1},x_{2}^{1})$和$B(x_{1}^{1},x_{2}^{2})$,這兩個點的第一個維度取值相同,放在直角坐標系上看,它們兩 ...

Thu Mar 26 08:28:00 CST 2020 1 626
LDA訓練過程(采樣)

采樣 (Gibbs Sampling) 首先選取概率向量的一個維度,給定其他維度的變量值當前維度的值,不斷收斂來輸出待估計的參數。具體地 1.隨機給每一篇文檔的每一個詞 ww,隨機分配主題編號 zz2.統計每個主題 zizi 下出現字 ww 的數量,以及每個文檔 nn 中出現主題 zizi ...

Wed Jan 01 00:59:00 CST 2020 0 1191
理論物理極礎9:相空間流體和-劉維爾定理

萊尼喜歡看河,尤其喜歡看漂浮物順流而下。他猜想漂浮物如何穿過礁石,如何陷入漩渦。但是河流整體,水量,流切變,河的分流和匯聚,這是萊尼所看不到的。 相空間流體 在經典力學里,注視一個特別的初始條件 ...

Sat Sep 05 16:21:00 CST 2015 0 2987
 
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