Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 4 potx

... K) R = K/N2 (3, 1) 1/3 repetition code R33 (7, 4) 4/ 7 (7, 4) Hamming code 4 (15, 11) 11/155 (31, 26) 26/316 (63, 57) 57/63Exercise 13 .4. [2, p.223]What is the probability of block error ... distribution is Normal(0, v + σ2), since x and the noiseare independent random variables, and variances add for independent randomvariables. The mutual information is:I(X; Y ) =dx dy P(x)P ... log P (y) (11 .41 )=12log1σ2−12log1v + σ2(11 .42 )=12log1 +vσ2. (11 .43 )Solution to exercise 11 .4 (p.186). The capacity of the channel is one minusthe information content...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 1 ppsx

... a Classifier 40 Capacity of a Single Neuron 41 Learning as Inference 42 Hopfield Networks 43 Boltzmann Machines 44 Supervised Learning in Multilayer Networks 45 Gaussian Processes 46 DeconvolutionVI ... a Classifier 40 Capacity of a Single Neuron 41 Learning as Inference 42 Hopfield Networks 43 Boltzmann Machines 44 Supervised Learning in Multilayer Networks 45 Gaussian Processes 46 DeconvolutionVI ... a Classifier 40 Capacity of a Single Neuron 41 Learning as Inference 42 Hopfield Networks 43 Boltzmann Machines 44 Supervised Learning in Multilayer Networks 45 Gaussian Processes 46 DeconvolutionVI...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 2 ppt

... 0.00 84 6.9 7 1010000l 0.0335 4. 9 5 11101m 0.0235 5 .4 6 110101n 0.0596 4. 1 4 0001o 0.0689 3.9 4 1011p 0.0192 5.7 6 111001q 0.0008 10.3 9 110100001r 0.0508 4. 3 5 11011s 0.0567 4. 1 4 0011t ... function0102030 40 500 0.2 0 .4 0.6 0.8 1 1.2 1 .4 0123 4 50 0.2 0 .4 0.6 0.8 1 1.2 1 .4 00.10.20.30 .4 0.50 0.2Figure 4. 15. f (x) = xxxxx···,shownat three diﬀerent scales.g(y) = y1/y. (4. 54) Notelog ... X3 and X 4 where AX={0, 1} and PX= {0.9, 0.1}. Compute their expected lengths and com-pare them with the entropies H(X2), H(X3) and H(X 4 ).Repeat this exercise for X2 and X 4 where...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 3 pdf

... probability of error when q = 3 64 and K = 1? What is theprobability of error when q = 3 64 and K is large, e.g. K = 6000?9.9 SolutionsSolution to exercise 9.2 (p. 149 ). If we assume we observe ... 0.01}:(a) The standard method: use a standard random number generatorto generate an integer between 1 and 232. Rescale the integer to(0, 1). Test whether this uniformly distributed random variable ... |AX|Npossible inputs x and |AY|Npossible outputs. Extended channels obtainedfrom a binary symmetric channel and from a Z channel are shown in ﬁgures9.6 and 9.7, with N = 2 and N = 4. Copyright Cambridge...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 5 ppsx

... symbols such as ‘x’, and LATEXcommands.1e-050.00010.0010.010.11 10 100 1000 10000tothe and ofIisHarriet information probabilityFigure 18 .4. Fit of theZipf–Mandelbrot distribution(18.10) ... singleparthenogenetic mother, Kp and the number of children born by a sexualcouple, Ks. Both (Kp= 2, Ks= 4) and (Kp= 4, Ks= 4) are reasonable mod-els. The former (Kp= 2, Ks= 4) would seem most ... f1 and fwfrom table 18.2, we ﬁnd the following.Crossword type A BCondition for crosswords HW>12LL+1H0HW>1 4 LL+1H0If we set H0= 4. 2 bits and assume there are W = 40 00...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 6 pptx

... (tn= 0 |y)1 0.1 0.9 0.061 0.9392 0 .4 0.6 0.6 74 0.3263 0.9 0.1 0. 746 0.2 54 4 0.1 0.9 0.061 0.9395 0.1 0.9 0.061 0.9396 0.1 0.9 0.061 0.9397 0.3 0.7 0.659 0. 341 Figure 25.3. Marginal posteriorprobabilities ... expressing the fraction c = −1/11 =−2/22 = −3/33 = 4/ 44 under this prior, and similarly there are four and twopossible solutions for d and e, respectively. So the probability of the observeddata, ... 3 54 01235 4 Figure 22.10. The likelihood as afunction of µ1 and µ2.likelihood function for the 32 data points. The peaks are pretty-near centredon the points (1, 5) and (5, 1), and...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 7 ppsx

... Energy0.0150.020.0250.030.0350. 04 0. 045 0.052 2.5 3 3.5 4 4.5 5(c)00.20 .4 0.60.812 2.5 3 3.5 4 4.5 5Mean Square Magnetization00.20 .4 0.60.812 2.5 3 3.5 4 4.5 5(d)00.20 .4 0.60.811.21 .4 1.62 2.5 3 3.5 4 4.5 5Heat Capacity00.20 .4 0.60.811.21 .4 1.61.82 ... 3 3.5 4 4.5 5Energy-2-1.5-1-0.502 2.5 3 3.5 4 4.5 5(b)0.080.10.120. 14 0.160.180.20.220. 24 0.260.282 2.5 3 3.5 4 4.5 5sd of Energy0.0150.020.0250.030.0350. 04 0. 045 0.052 ... available:X + N arithmetic sum, modulo B, of X and N.X − N diﬀerence, modulo B, of X and N.X ⊕ N bitwise exclusive-or of X and N .N := randbits(l) sets N to a random l-bit integer.A slice-sampling...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 8 docx

... 39) with probability1/ 4; (x1, x2) = (39, 40 ) with probability1/ 4; (x1, x2) = (40 , 39) with probability1/ 4; (x1, x2) = (40 , 40 ) with probability1/ 4. (37.31)We now consider ... look at a case study: look in depth at exercise 35 .4 (p .44 6) and thereference (Kepler and Oprea, 2001), in which sampling theory estimates and conﬁdence intervals for a mutation rate are constructed. ... line.pB+0 0.2 0 .4 0.6 0.8 100.20 .4 0.60.81pA+00.20 .4 0.60.8100.20 .4 0.60.81Figure 37.2. Joint posteriorprobability of the twoeﬀectivenesses – contour plot and surface plot.which...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 9 pdf

... may fix η and introduce a gainβ ∈ (0, ∞) into the activation function:xi= tanh(βai). (42 .8)Exercise 42 .2.[1 ]Where have we encountered equations 42 .6, 42 .7, and 42 .8before? 42 .4 Convergence ... (1997).Multilayer neural networks and Gaussian processesFigures 44 .3 and 44 .2 show some random samples from the prior distributionover functions defined by a selection of standard multilayer perceptrons ... http://www.inference.phy.cam.ac.uk/mackay/itila/ for links.5 14 42 — Hopfield Networks00.20 .4 0.60.810 0.02 0. 04 0.06 0.08 0.1 0.12 0. 14 0.160.950.960.970.980.9910.09 0.1 0.11 0.12 0.13 0. 14 0.15Figure 42 .8. Overlap between...

Information Theory, Inference, and Learning Algorithms phần 10 ppsx

... 21 73 273 1057 41 61M 4 10 28 82 244 730K 3 11 45 191 813 343 1d 4 6 10 18 34 66k 3 5 9 17 33 650.00010.0010.010.111.5 2 2.5 3 3.5 4 Gallager(273,82)DSC(273,82)Figure 47 .18. An algebraicallyconstructed ... inputs.1e-061e-050.00010.0010.010.111 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5(N=96)N=2 04 N =40 8(N=2 04) N=816N=961e-050.00010.0010.010.111 1.5 2 2.5 3 3.5 4 j=3j =4 j=5j=6(a) (b)Figure 47 .8. Performance ofrate-1/2 ... 30 40 50rhotauFigure 50.2. The distributionsρ(d) and τ(d) for the caseK = 10 000, c = 0.2, δ = 0.05,which gives S = 244 , K/S = 41 , and Z  1.3. The distribution τ islargest at d = 1 and...

Xem thêm

Từ khóa: spiking neurons and learning algorithms statistical inference and learning the current situation of english teaching and learning at phan boi chau specializing high school nhập môn logic học phần 4 potx learning and parsing algorithms cognitive theory in teaching and learning entropy guided transformation learning algorithms and applications phần 4 cách tổ chức lớp học theo e learning run length and dictionary coding information theory results iii measure of uncertainty and information theory fusion of neuro granular networks and learning automata theory information theory and coding theory methods and algorithms brain modeling human behavior and brain activation patterns with queuing network and reinforcement learning algorithms transcription typing with queuing networks and reinforcement learning algorithms chuyên đề điện xoay chiều theo dạng Nghiên cứu tổ hợp chất chỉ điểm sinh học vWF, VCAM 1, MCP 1, d dimer trong chẩn đoán và tiên lượng nhồi máu não cấp Biện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọ Giáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôit ĐỒ ÁN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN NGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDE Trả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu về mô hình thống kê học sâu và ứng dụng trong nhận dạng chữ viết tay hạn chế Nghiên cứu tổng hợp các oxit hỗn hợp kích thƣớc nanomet ce 0 75 zr0 25o2 , ce 0 5 zr0 5o2 và khảo sát hoạt tính quang xúc tác của chúng Tìm hiểu công cụ đánh giá hệ thống đảm bảo an toàn hệ thống thông tin Thiết kế và chế tạo mô hình biến tần (inverter) cho máy điều hòa không khí Sở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIX Tăng trưởng tín dụng hộ sản xuất nông nghiệp tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam chi nhánh tỉnh Bắc Giang (Luận văn thạc sĩ)Tranh tụng tại phiên tòa hình sự sơ thẩm theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn xét xử của các Tòa án quân sự Quân khu (Luận văn thạc sĩ)Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vật Trách nhiệm của người sử dụng lao động đối với lao động nữ theo pháp luật lao động Việt Nam từ thực tiễn các khu công nghiệp tại thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Chiến lược marketing tại ngân hàng Agribank chi nhánh Sài Gòn từ 2013-2015 HIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH XỬ LÝ BÙN HOẠT TÍNH BẰNG KIỀM QUẢN LÝ VÀ TÁI CHẾ NHỰA Ở HOA KỲ