基于numpy的离散傅里叶变换平滑算法

numpy-ml为您提供了一个高效且易于理解的机器学习算法集合，专注于以numpy实现。此仓库包含多种模型的代码，如EM算法训练高斯混合模型，隐马尔可夫模型的维特比解码，以及使用Baum-Welch算法和向前-向后算法进行MLE参数估计的潜在Dirichlet分配（主题模型）。此外，还包括通过变分EM估计MLE参数的标准模型，带有MAP参数估计的平滑模型，以及各种神经网络层和操作，如LSTM、Elman样式的RNN、点积注意力机制，以及变压器式多头自注意力机制等。仓库中还涵盖了ResNet样式的残差块、WaveNet样式的残差块，以及正则化器、优化器等算法。