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  普通的RNN，中间循环的就是一个tanh激活函数 LSTM也具有这种链式结构，但重复模块具有不同的结构。有四个神经网络层，它们以一种非常特殊的方式相互作用，而不是只有一个单独的神经网络层。LSTM(LongShort-TermMemory)也称长短时记忆结构,它是传统RNN的变体,与经典RNN相比

DDPM正向过程定义前向过程被定义为一个从初始数据x0x_0x0​开始的马尔可夫链。而他的目标是要由

生成模型核心原理解释：将观测变量（数据集图片）进行编码为具有某个确定分布（一般为正太分布）的隐变量，然后再将该隐变量解码为观测变量。在推理过程中就可以通过在隐变量的分布中进行随机采样，然后将其解码为生成的图片，进而实现生成内容的多样性。DDPMDDPM相比VAE，在将观测变量编码为

目录研究动机文章贡献本文方法染色体编码适应度函数评估进化过程最终解选择级联剪枝框架实验结果数据集和实验设置三目标优化的效果不同集成规模的算法比较算法在不同数据集上的比较优点和创新点PaperReading是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能

 对于diffusion的原始论文的理解参考，https://www.bilibili.com/video/BV18a4y1T75X/?p=2&spm_id_from=pageDriver&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5dhttps://www.bilibili.com/video/BV1KC411Y7AF?p=2&vd_source=1eb6e5015a1f70daa97080d8ee786d5d 之前生成网络，G

系统判断函数不多讲，代码含注释voidwhichxitong(){ typedefvoid(__stdcall*NTPROC)(DWORD*,DWORD*,DWORD*); HINSTANCEhinst=LoadLibrary("ntdll.dll"); DWORDdwMajor,dwMinor,dwBuildNumber; NTPROCproc=(NTPROC)GetProcAddress(hinst,"RtlGetNtVersio

由于我比较菜，会把式子写的比较仔细。伟大的alpha1022指出如下事实，即我们无非是要计算\[\begin{aligned}&\quad\;\sum_{i=1}^NA_i\sum_{j=1}^K\binom{i-1-(j-1)(D-1)}{j-1}\binom{N-i-(K-j)(D-1)}{K-j}\\&=\sum_{i=1}^NA_i\sum_{j=1}^K\left([x^{i-1}]\frac{x^{(

有一个简单的\(O(n^3)\)DP，考虑\(f_{x+1,k}=\sum_{j=0}^{x}f_{x,k-j}\)，利用前缀和优化即可。考虑这实际上是\(f_{x+1}(k)=f_x(k)*\frac{1-k^{x+1}}{1-k}\)，于是答案实际上为：\[[x^k]f(x)=\prod_{i=1}^n\frac{1-x^i}{1-x}\]接下来的方法来自

【七、循环神经⽹络】1.序列模型序列模型估计方法有自回归模型和隐变量自回归模型。在统计学中，前者（超出已知观测值的预测）称为外推（extrapolation），后者（在现有观测值之间进⾏估计）称为内插（interpolation）。内插和外推在难度上有很⼤差别，因此，在训练时要尊重数据的时间顺序，不要对未来

ARIMA(p,d,q)forecastingequation: ARIMAmodelsare,intheory,themostgeneralclassofmodelsforforecastingatimeserieswhichcanbemadetobe“stationary”bydifferencing(ifnecessary),perhapsinconjunctionwithnonlineartransformationssuch

 利用发现的数据来创建合成声音是具有挑战性的，因为现实世界的录音通常包含各种类型的音频退化。解决这个问题的一种方法是使用增强模型对语音进行预增强，然后使用增强后的数据进行文本转语音（TTS）模型训练。本论文研究了使用条件扩散模型进行广义语音增强，旨在同时解决多种类型的音

一、web_session请求接口：https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/login/activate请求类型：post提交数据：{}这儿是两个字符{}，笔者最初提交None，总得不到结果，chromeF12才发现需要这两个字符。二、签名验证x-s 该请求需要x-s签名验证，签名代码如下：a1="186d30820a4

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