Обсуждение:Структурные методы анализа изображений и сигналов (курс лекций, А.С. Конушин, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, О.В. Баринова, В.С. Конушин, 2009)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: Добрый день! Возникли вопрос по поводу [[Структурные_методы_анализа_изображений_и_сигналов_(курс_лекц...)
м (орфография)
Строка 6: Строка 6:
*<tex>\mu_{n,j}=c_{0,j}+\sum_{m=1}^Mc_{m,j}x_{n-m}</tex>, где <tex>c_{0,j}</tex> - число, <tex>c_{m,j}x_{n-m}</tex> - вектор, получается сложение вектора с числом. Хотя если смотреть с точки зрения матлаба, вопрос отпадает :)
*<tex>\mu_{n,j}=c_{0,j}+\sum_{m=1}^Mc_{m,j}x_{n-m}</tex>, где <tex>c_{0,j}</tex> - число, <tex>c_{m,j}x_{n-m}</tex> - вектор, получается сложение вектора с числом. Хотя если смотреть с точки зрения матлаба, вопрос отпадает :)
-
* В описании функций указано «Mu — константы в центрах гауссиан для каждого состояния, матрица типа double размера K x d, в которой в каждой строке стоит вектор для соответствующего состояния; ». Но по формуле Mu на каждом шаге генерится только с помощью авторегрессии. Для чего тогда передавать этот параметр? Может быть он должен стоять вместо <tex>c_{0,j}</tex> в формуле выше? Тогда все вопросы снимаются сам собой.
+
* В описании функций указано «Mu — константы в центрах гауссиан для каждого состояния, матрица типа double размера K x d, в которой в каждой строке стоит вектор для соответствующего состояния; ». Но по формуле Mu на каждом шаге генерится только с помощью авторегрессии. Для чего тогда передавать этот параметр? Может быть он должен стоять вместо <tex>c_{0,j}</tex> в формуле выше? Тогда все вопросы снимаются сами собой.
''[[Участник:Василий Ломакин|Василий Ломакин]] 20:14, 1 ноября 2009 (MSK)''
''[[Участник:Василий Ломакин|Василий Ломакин]] 20:14, 1 ноября 2009 (MSK)''

Версия 17:20, 1 ноября 2009

Добрый день! Возникли вопрос по поводу задания 3. Нашёл следующие непонятные для себя моменты:

  • «где c_{0,j},\ldots,c_{M,j} — коэффициенты авторегрессии, которые зависят от состояния СММ.» Т.е коэффициентов М+1 штука. В то же время в описании функций сказано: «C — коэффициенты авторегрессии, матрица типа double размера K x M;» Не ясно, где ошибка - M или М+1.
  • \mu_{n,j}=c_{0,j}+\sum_{m=1}^Mc_{m,j}x_{n-m}, где c_{0,j} - число, c_{m,j}x_{n-m} - вектор, получается сложение вектора с числом. Хотя если смотреть с точки зрения матлаба, вопрос отпадает :)
  • В описании функций указано «Mu — константы в центрах гауссиан для каждого состояния, матрица типа double размера K x d, в которой в каждой строке стоит вектор для соответствующего состояния; ». Но по формуле Mu на каждом шаге генерится только с помощью авторегрессии. Для чего тогда передавать этот параметр? Может быть он должен стоять вместо c_{0,j} в формуле выше? Тогда все вопросы снимаются сами собой.

Василий Ломакин 20:14, 1 ноября 2009 (MSK)

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9E%D0%B1%D1%81%D1%83%D0%B6%D0%B4%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5:%D0%A1%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B0_%D0%B8%D0%B7%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B8_%D1%81%D0%B8%D0%B3%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%BE%D0%B2_%28%D0%BA%D1%83%D1%80%D1%81_%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D0%B9%2C_%D0%90.%D0%A1._%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%83%D1%88%D0%B8%D0%BD%2C_%D0%94.%D0%9F._%D0%92%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B2%2C_%D0%94.%D0%90._%D0%9A%D1%80%D0%BE%D0%BF%D0%BE%D1%82%D0%BE%D0%B2%2C_%D0%9E.%D0%92._%D0%91%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%B0%2C_%D0%92.%D0%A1._%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%83%D1%88%D0%B8%D0%BD%2C_2009%29»
Личные инструменты