格兰杰因果matlab代码高效FFBS
高效的前向滤波和向后平滑
说明：该存储库包含常规且有效的前向滤波和向后平滑的实现。
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Behrad
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引用：如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下论文
B.
Soleimani，P。Das，J。Kulasingham，JZ
Simon和B.
Babadi，“间接低维测量的格兰杰因果推论及其在MEG功能连通性分析中的应用”，2020年第54届信息科学与系统年会（CISS）
，普林斯顿，新泽西州，美国，2020年，第1-5页，。
日期：2020年3月5日
要求：在Matlab
R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。
内容：
main.m：主脚本。
EFBS.m：高效的前向滤波和后向平滑功能。
Filtering.m：常规的前向过滤和后向平滑功能。
EfficientFFBS.pdf：算法的推导和详细信息。
说明：简单易用。
将所有代码下载到目录中并运行main.m，这将生成一个如下所述的示例。
要单独使用功能，请查看功能说明。
.pdf文件中也对派生方式和详细信息进行了说明
2022-10-18 10:06:43
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【自动微分】系列第三篇！微分主要分为两种模式：前向微分和正向微分！前向微分就是高等数学学习求导的微分方式，而反响微分就是对应机器学习中反向传播的原理！
2022-10-09 12:05:17
3.17MB
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山东大学人工智能导论实验2工程文件-前向传播和反向传播
详解博客地址：https://blog.csdn.net/m0_52316372/article/details/125626360
内容：
假设X有n个样本，属于m=3个类别, a^m表示样本属于第m类的概率，请实现 的三次前向传播及反向传播(更新参数ω和b)，每次反向传播结束后更新并输出参数ω和b的值，计算cross entropy loss，其中σ(∙)表示sigmoid函数。
目标：
理解前向传播和反向传播
应用作业一中提到的基本操作
代码要求：
按代码模板实现函数功能
文档要求：
前向传播及反向传播涉及到的公式计算（参考）
粘贴代码输出结果截图。
2022-07-05 21:05:47
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