例如:
如果您有: Table = (A,B,C) <--这些列: A,B,C
和依赖关系:
A → BC
B → C
A → B
AB → C
规范覆盖(或最小依赖数)为:
A → B
B → C
有没有可以做到这一点的程序?如果没有,任何代码/伪代码,以帮助我写一个将不胜感激。优先使用Python或Java。
我已经编写了以下函数来计算反应系统中单个反应激发的概率,并将函数的输出存储为数组,即系统中每个反应激发的概率:
def propensity_calc(LHS, popul_num, stoch_rate):
propensity = np.zeros(len(LHS))
for row in range(len(LHS)):
a = stoch_rate[row]
for i in range(len(popul_num)):
if (popul_num[i] >= LHS[row
对于前馈网络或RNN,理论上我们应该检查输出梯度随时间变化的权重,以检查它是否消失为零。在下面的代码中,我不确定是否应该将输入'xtr‘输入到定义在权重上的后端函数中。
weights_vars= model.layers[1].trainable_weights # weights on 2nd hidden layer
sess= k.get_session()
# Obtain the actual gradients:
grad_fun= k.gradients(model.output, weights_vars[0]) # [0] for weight, [1] for
我试着把数字放在一个有偏导数的函数中,但我找不到正确的方法,我已经搜索了所有的互联网,我总是得到一个error.Here是代码:
from sympy import symbols,diff
import sympy as sp
import numpy as np
from scipy.misc import derivative
a, b, c, d, e, g, h, x= symbols('a b c d e g h x', real=True)
da=0.1
db=0.2
dc=0.05
dd=0
de=0
dg=0
dh=0
f = 4*a*b+a*sp.sin(c
我的任务是使用jax为这个找到a和b的衍生物
现在,我来这里的原因是我不知道足够多的Python,对于这个课程来说,我们也没有被认为是python。
任务是:
return a tuple (dfa, dfb) such that dfa is the partial derivatives of f by a,
and dfb is the partial derivative of f by b
现在,我可以用正常的方式:
def function(a, b):
dfa = sym.diff((2/b)*sym.cos(a)*sym.exp(-a*a/b*b),
我有一个LSTM预测tensorflow中的时间序列值。该模型使用MSE作为损失函数。但是,我希望能够创建一个自定义损失函数,其中一个误差值乘以2(因此产生更高的误差值)。
在我的大小为10的批处理中,我希望第一个输入的第三个值乘以2,但因为这是时间序列,所以这对应于第二个输入中的第二个值和第三个输入中的第一个值。
我得到的错误是: ValueError:没有为任何变量提供渐变,请检查图中不支持渐变的操作
如何制作渐变?
def loss_function(y_true, y_pred, peak_value=3, weight=2):
# peak value is where the mu
我正在尝试用TensorflowJS制作python版本的Tensorflow的相同示例。不幸的是,当我运行脚本时,我不知道为什么训练时记录的损失值是NaN。
我想要实现的是一个简单的文本分类,它根据训练好的模型返回0或1。这是我正在关注的Python教程
这是我到目前为止已经翻译过的代码:
import * as tf from '@tensorflow/tfjs'
// Load the binding:
//require('@tensorflow/tfjs-node'); // Use '@tensorflow/tfjs-node-gpu&
我试图用Python3写一个小程序来模拟从随机数中采样。但这似乎与我的意图背道而驰。我做错了什么?这肯定是非常简单的,但我不明白。
import random
import statistics
import math
pcounter = 0
counter = 0
for loop in range(1000):
l = []
for x in range(500):
l.append(random.randint(1,1000))
m = statistics.mean(l)
v = list(l)
v[:] = [(x-m)*
考虑矩阵
c =
1 2
3 4
m = 2;
n = 2;
% mean
% sum1 = uint32(0);
b4 = sum(c);
b5 = sum(b4');
c5 = b5 / ( m * n )
% standard deviation
sum2 = uint32(0);
for i = 1 : m
for j = 1 : n
b = ( double(c(i,j)) - c5 ) ^ 2 ;
sum2 = sum2 + b ;
end
end
sum3 = sum2 / ( m * n );
std_dev
我正在努力理解OpenMDAO错误消息
RuntimeError: Singular entry found in '' for column associated with state/residual 'x'.
和
RuntimeError: Singular entry found in '' for row associated with state/residual 'y'.
有人能解释一下吗?例如,在运行代码时
from openmdao.api import Problem, Group, IndepVarComp,