热带降水测量任务（TRMM）是美国航天局和日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）的一项联合任务，旨在监测和研究热带降水。...34B2产品包含一个网格化的、经TRMM调整的、合并的红外降水（毫米/小时）和降水误差的有效值估计，时间分辨率为3小时，空间分辨率为0.25度。 详见算法说明和文件说明。 文件。...PI文件 TRMM产品的文件规范 TRMM第6和第7版之间的比较 自述文件 本产品中使用的TMPA算法的细节 TRMM的数据差距 从TMPA到IMERG的过渡 Dataset Availability
6种统计图表类型的说明和使用的统计方法介绍如下： XY： 介绍： 即用XY坐标系确定一个点的位置。当数据有多个重复时，可以计算平均值和标准差等，绘图时可以插上误差线。...：当录入数据之后，点击该图标可初步生成一个统计图，之后根据统计分析结果稍加修改即可； Layouts：对多个图表进行排版。...重点讲解如何设置Y轴，做出截断图，这是统计作图中常见的问题。 之前的数据相差不大，不太适合做演示，故另外生成了一个柱状图。左边柱子值太大，右边柱子值太小，右侧的柱子几乎消失了，使图看起来很不协调。...处设置Y轴数值标签； length：50%，上下段的长度各一半； minimum：下段最小值0，上段最小值150； maximum：下段最大值10，上段最大值200； Major ticks：下段每格大小为...难的是背后的统计学知识，如何对自己的数据选择合适的统计分析方法？当掌握不同分析方法适用于哪些数据结构后，便可以举一反三，对不同实验设计的数据做合适的分析了。
接着，神经元从数学公式映射成图形形式。通过连接多个神经元，就能生成一个完整的ANN。读完本教程后，我希望权重和偏差的用途就能清楚明白了。 ?...新的函数是Y=3X。 新的函数Y=3X会将误差重新调整为0值。但适用于处理先前数据的Y是X的两倍即Y=2X，在处理当下数据时会造成误差。所以，我们必须以X的3倍去调整总误差。...在处理先前的数据时，我们还必须手动把倍数变为2。 看起来当每一次数据调整的时候，我们就必须手动调整模型。对这种烦人的情况，我们有一个解决方法。我们可以避免在函数当中使用常量，而用变量代替。...如果新的参数值是2.5，新函数是y=2.5x, 在这个函数的基础上计算总误差，计算结果可见以下表格，当总误差为7时，比之前参数值1.5和0.5两个案例的结果更优，所以我们应该为w赋比1.5更大的值，以减少总误差...我们可以在此范围内取值2，这个过程会测试持续更多的值，直到最终总结出2是可以达到最小可能误差的最优值。当函数为y=wx,当 w为2时，总误差为0。 ?
接着，神经元从数学公式映射成图形形式。通过连接多个神经元，就能生成一个完整的ANN。读完本教程后，我希望权重和偏差的用途就能清楚明白了。...新的函数是Y=3X。 新的函数Y=3X会将误差重新调整为0值。但适用于处理先前数据的Y是X的两倍即Y=2X，在处理当下数据时会造成误差。所以，我们必须以X的3倍去调整总误差。...在处理先前的数据时，我们还必须手动把倍数变为2。 看起来当每一次数据调整的时候，我们就必须手动调整模型。对这种烦人的情况，我们有一个解决方法。我们可以避免在函数当中使用常量，而用变量代替。...如果新的参数值是2.5，新函数是y=2.5x, 在这个函数的基础上计算总误差，计算结果可见以下表格，当总误差为7时，比之前参数值1.5和0.5两个案例的结果更优，所以我们应该为w赋比1.5更大的值，以减少总误差...我们可以在此范围内取值2，这个过程会测试持续更多的值，直到最终总结出2是可以达到最小可能误差的最优值。当函数为y=wx,当 w为2时，总误差为0。
为列中的不同值，(由px)自动匹配不同的标记颜色；若列为数值数据时，还会自动生成连续色标； symbol：指定列名。为列中的不同值，设置不同的标记形状； size：指定列名。...根据列中不同的(N个)值，在水平方向上显示N个子图，并在子图上方，水平方向上，进行文本标注； error_x：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 X 轴误差线的大小。...列中的值用于在负方向调整 X 轴误差线的大小，如果参数error_x==None，则直接忽略该参数； error_y：指定列名。显示误差线，列中的值用于调整 Y 轴误差线的大小。...当参数color指定的列不是数值数据时，该参数用于将特定颜色分配给，与特定值对应的标记，color_discrete_map中的键为color表示的列值。...当参数color指定的列是数值数据时，为连续色标，设置指定的颜色序列。
△Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅格化管线，该管线可以渲染生成的矢量形状，并将其合成到栅格画布上。...对于具有多个组件的图形，模型则利用RNN为每条路径生成一个隐代码。 然后利用DiffVG对这些路径进行栅格化处理，并使用DiffComp将它们组合在一起，获得栅格化的矢量图形输出。...最后将栅格化的矢量图形与原本的矢量图形进行比较，计算二者之间的损失——多分辨率光栅损失，并利用误差反向传播和梯度下降方法来训练模型。...△统一采样与自适应采样：（a）保真度vs片段数 （b）误差与片段数 最后，使用另一个一维圆形CNN对调整点进行调整，在绘图画布的绝对坐标系中输出最终的路径控制点。...与现有技术对比 为评估Im2Vec在重构、生成和插值3个任务中的定量性能，研究人员将其与基于栅格的ImageVAE和基于矢量的SVG-VAE、DeepSVG进行对比。
△Im2Vec的插值效果 原理架构 为建立无需向量监督的矢量图形生成模型，研究人员使用了可微的栅格化管线，该管线可以渲染生成的矢量形状，并将其合成到栅格画布上。 ?...对于具有多个组件的图形，模型则利用RNN为每条路径生成一个隐代码。 ? 然后利用DiffVG对这些路径进行栅格化处理，并使用DiffComp将它们组合在一起，获得栅格化的矢量图形输出。...最后将栅格化的矢量图形与原本的矢量图形进行比较，计算二者之间的损失——多分辨率光栅损失，并利用误差反向传播和梯度下降方法来训练模型。 其中，编码的过程是这样的： ?...△统一采样与自适应采样：（a）保真度vs片段数 （b）误差与片段数 最后，使用另一个一维圆形CNN对调整点进行调整，在绘图画布的绝对坐标系中输出最终的路径控制点。...与现有技术对比 为评估Im2Vec在重构、生成和插值3个任务中的定量性能，研究人员将其与基于栅格的ImageVAE和基于矢量的SVG-VAE、DeepSVG进行对比。
当来自外部世界的观察与我们内部的预测不一致时，这就产生了一个预测误差，或惊奇，需要修正。处理这种差异涉及内部状态的更新，以更好地模拟给定观测值的后验分布。...当我们的生成模型由高斯分布的层次结构形成时，最小化变分自由能的过程等价于在神经元水平最小化预测误差，因此连接了变分推理和预测编码的理论[Friston，2003，2005，2010，2008，Rao和Ballard...我们首先展示了根据已知概率图形模型构建的预测编码模型如何能够使用旨在最小化变化自由能的可微分框架自然地对干预进行建模[Friston，2005，Rao和Ballard，1999]，只需对其标准贝叶斯推理过程进行简单而轻微的调整...然后，我们展示了为训练具有任意图拓扑的图而开发的预测编码框架[Salvatori等人，2022a]如何能够用于在贝叶斯网络上执行条件推理。 •在第3节中，我们展示了如何在预测编码网络中建模干预。...这可以简单地通过在推断过程中将特定节点的预测误差固定为零来完成。
你还可以调整作为此过程一部分的每个任务，从而在最后获得最佳工作状态和最准确的结果。 在神经网络中，任务是隐层，任务性能的调整称为权重。这决定了如何考虑隐藏层中的每个节点，从而影响最终输出的结果。...我们想知道当我们调整网络中的权重时，误差会改变多少，这可以通过斜率找到。...两个神经元a和b之间的误差范围和加权连接可以通过以下表达式表示： ∂error /∂a=（∂z/∂a）*（∂error/∂z） 对于z = a + b + c + d + …，其导数为1，这意味着当其中一个输入元素增加...与sigmoid函数类似，修正线性单元的图形将x轴显示为输入值，并且将y轴显示为该特定加权节点的输出值。 如果a是加权输入而b是加权输出：当a> 0时b = a，否则b = 0。...然后当a> 0时，等式的导数等于1，否则导数等于0。 总结 既然你已经了解了机器学习中反向传播的一些主要原则，那么你就会明白如何让技术变为现实，它教机器思考，正确识别趋势，并预测分析领域内的行为。
给定当前估计 ˆx[n|n]，时间更新预测下一个样本_n_ + 1的状态值 （提前一步预测）。然后，测量更新基于新的测量值 yv[n+1] 调整该预测。...修正项是新值的函数，即 y[n+1] 的测量值和预测值之间的差异。...下面的框图显示了如何生成真实输出和过滤输出。 您可以使用函数和 构建此框图的状态空间模型 。...滤波前的误差协方差（测量误差）为： MEro = sum/length 滤波后的误差协方差（估计误差）降低： EsrCv = sum/length 时变卡尔曼滤波器 时变卡尔曼滤波器是对时变系统或具有非平稳噪声协方差的...从那时起，您的时变滤波器具有与稳态版本相同的性能。 与由实验数据导出的估计误差协方差比较： Esro = sum/length 该值小于理论值 errcov ，接近稳态设计获得的值。
当光电传感器读数为47时，可得到error=47-45=2。这个error（误差）表明了机器人的光电传感器离线的边缘有多远。...当光电传感器正好在线的边缘上，“error（误差）”为0（因为此时光电传感器的读值为45，而我们要从光电传感器读值中减掉45）。...当error（误差）不为0时，我们用表达式Turn = K*(error)来计算如何改变两个马达的功率，一个马达的功率为Tp+Turn，另一个马达的功率为Tp-Turn。...当error 为正时，Turn值为正，Tp+Turn的值比Tp大，左侧的马达速度加快，右侧的马达速度减慢。...对于我们的巡线机器人，我们假定这个最大误差是5，所以推测出Kp值为 100/5=20。当误差为+5，马达的功率将达到100。当误差为0，马达的功率会在 Tp （目标功率值）上。
Ⅱ、对图形作微调：将X轴翻转（便于图形更好地展示）、去掉次刻度线、调整图形颜色（当图形颜色小于7种的时候选择1，多于7种的时候选择2）； 反转坐标轴 去掉X、Z轴的次刻度线（以X轴为例）...插入空白行数据后的图形 点击调整刻度让图形自适应调节 调整后的图形，可以看到已经有明显分隔 Ⅳ、对图形间距进行调整； 对图形的X、Z方向的宽度进行调整 Ⅴ、设置误差棒； 误差棒设置原则： 误差数据必须紧随数据之后一列...； 误差数据列属性设置为误差列。...将所添加的误差数据设置为Y误差棒 依次为Y数据设置误差列相关，并设置误差棒属性 Ⅵ、对X轴刻度进行合并，对并对图形作最后微调。...合并设置与合并后的坐标轴 为Z轴添加标题 对Y轴标题进行修改，文本编辑符合Word快捷键（Ctrl+I为斜体，Ctrl++为下标） 对图形透明度及灯光进行调整 最终出图 最终图形 ---
但是，我们如何教神经元来正确回答这个问题？ 我们会给每一个input一个权重，它可以是正数也可以是负数。如果权重是一个很大的正数或者很大的负数，它对神经元输出值的影响也就很大。...计算误差(error)。误差就是神经元的输出和训练集期望的输出的差值。 3. 根据误差的方向，轻微的调整权重。 4. 重复上面的过程10000次。 最终，神经元的权重会达到一个合适的值。...# 对于置信程度低的权重，调整程度也大 # 为0的输入值不会影响权重 adjustment = dot(training_set_inputs.T, error...sigmoid函数x取值范围是(-无穷,+无穷)，对应的y值为(0,1)。它是一个单调递增函数。 sigmoid导数的图形是一个钟型，x取值范围(-无穷,+无穷),当x＝0时y值最大，为0.25。...调整的方向是由error的符号决定的； 调整的大小是由error、output以及input的值决定的。 1.error越大，也就是误差越大，则需要调整的幅度越大；即error值与调整幅度成正相关。
现在我们的问题是，如何通过多次调整上面的Wij和bj，能让误差函数E达到最小值？ ? 换言之，上面这个变量w和变量b应该怎么取值才能达到效果呢？为了回答这个问题，我们先看看误差函数的几何意义。...那么，当O不等于1的时候，我们需要一种方法调整O，让O像一个小球一样，把抛物线看做碗，它沿着碗切面向下滚动，越过底部由于重力作用又返回，直到在底部的位置停止不动。...，不再下降，并且越过底部后，导数的正切值变负数，于是又调整了它的方向，刚好达到重力一样的效果。...再看看三维的几何意义，假设输出值为O1，O2两项，并设定T1=1，T2=1那么O1，O2和误差函数E刚好构成X，Y，Z的坐标关系如图3所示： E=1/2(1-O1)2+1/2(1-O2)2 ?...现在还有个问题，这里是以O为变量来解释梯度下降求法，但是其实我们要求的是Wij和bj的调整值，根据上面的结论，我们可以通过误差函数E对Wij和bj求偏导得到，步长为自己设置的一个常数，如下： ?
为此，工作人员一定要合理判断好机床的概况，结合球杆仪xy平面的情况，去判断出调整的措施，从而真正减少整个机床运行的误差。...对于出现比例不匹配的原因，主要是因为通过沿着0度或者90度轴线的方向进行了拉伸，从而导致球杆仪检测图形为椭圆或者花生形的形状。...如果发现有问题，也要及时进行调整，以保证机床能够顺利运转。除此之外，基于比例不匹配所产生的误差，也会导致机床切削的零件出现尺寸上的误差。...除此之外，此种情况下轴的拉伸量也与进给率无关。而且垂直度的误差如果是正数值，则说明测试平面内X轴和Y轴之间的夹角超过了90度，如果是负数的值，则说明X轴和Y轴之间的夹角是小于90度的。...对于机床而言，如果受到了垂直度误差的影响而导致机床运行出现失误，则必须要重新调整整个机床的轴。尤其是当导轨的磨损非常严重时，还需要结合实际情况去判断是否需要更换磨损部件。
在这种情况下，如果使用均值进行未来值的预测，误差将非常大，因为预测价格会总是低于实际价格。 2. 常数方差 当序列的方差为常数时，我们知道均值和标准差之间存在一种关系。...的 boxcox 函数生成转换的序列和理想 lambda 值： 下面是一个交互式图表，在图中可以更改 lambda 值和检查更改： 此工具通常用于提高模型的性能，因为它使模型更趋于正态分布...残差的QQ图（散点图）： https://en.wikipedia.org/wiki/Q–Q_plot 总的来说这是一个显示了残差在理论上应该如何分布的图形，遵循高斯分布，而不是实际情况。...在对比残差与预测值的图表中，我们注意到当价格上涨时，误差绝对值有增加的趋势，可能用对数调整会减少误差的扩大并完成残差相关图，表明由于第一个滞后有很强的相关性，因此仍有改进的空间，可能添加基于第一个滞后的回归来改进预测...当α为零时，我们根据第一个预测值得到一个常数，当 α 为 1 时，我们有一个简单方法的模型，因为结果是前一个实际周期的值。
提高响应速度，减少误差，但不能消除稳态误差，当比例作用过大时，系统的稳定性下降。 积分时间（Integral Time） 偏差值恒定时，积分时间决定了控制器输出的变化速率。...如果将微分时间设置为0就不起作用，控制器将作为PI调节器工作。 比例调节 提高响应速度，减少误差，但不能消除稳态误差，当比例作用过大时，系统的稳定性下降。...（将调好的比例增益调整到50%~80%后，由大到小减小积分时间） 微分调节 超前调节，能预测误差变化的趋势，提前抑制误差的控制作用，从而避免了被控量的严重超调。...做完PID向导后，如何知道向导中设定值，过程值及PID等参数所用的地址？...PID已经调整合适，如何正式确定参数？ 可以在数据块中直接写入参数，作为初始值使用。 6. 对于某个具体的PID控制项目，是否可能事先得知比较合适的参数？有没有相关的经验数据？
反向传播是神经网络通过调整神经元的权重和偏差来最小化其预测输出误差的过程。但是这些变化是如何发生的呢?如何计算隐藏层中的误差?微积分和这些有什么关系?在本文中，你将得到所有问题的回答。让我们开始吧。...损失函数 当输入通过向前传播产生输出后，我们可以在输出中找出误差。误差是预测输出和期望的真实值之间的差异。...当图形是一条直线时，这种计算梯度的方法给出了精确的计算。但是当我们有不均匀的曲线时，使用这种方式计算梯度一个好主意。...因为有时候神经网络试图朝着损耗曲线的最低点前进时，它可能会在每次调整其权重时采取很大的调整，调整过大可能永远不会真正收敛到全局最小值。...因此梯度被反向传播并且每个节点的偏差被调整。 总结 当损失被反向传播和最小化时，这就是在每个训练循环期间发生的所有事情。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
