在LabVIEW中自定义控件.pdf
在labview中自定义控件的详细教程：如何是你的labview测试程序，前面板看起来更美观，让用户对使用的流程更清晰，这里教你如何在labview中自定义控件泛华测痉PANSINO控件45控件章布尔确定3,在我们己有的图片库中复制我们想用来作为按钮图片的图片本文中将以这个按钮为图片进行训述。复制好图片至剪贴板中后。在控件编辑窗口中,控件上右键选择从剪贴板导入图片>终P控件45自定义类型白回文牛住编餐E查着项目②操作◎T目目定义类型ipe T布尔确定显示项转换为显示挥件说明和提示替换数据操作高级机械动作释放文本多文本字符串从剪贴板导人图片N假属性真4,此时控件效果如卜图:地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINOE控件45自定义类型章文件(辆辑E查看y项目操作Q)工具〔州自定义类型、‖13rm布尔确定5,可以更改为自定义模式下,对图片的位置进行修正控件45自定义类型章口回区文件〔編辑查看项目巴操作(Ω)二具团自定义类型·1tahm布尔确定6,同样也可以对文本的位置以及搾件的底板的人小进行修正,修正之后的控件如下图所示地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测控PANSINO控件45自定义类型巴区P粒件45自定义类型艾件错G查看项目②操作工具文件(编辑查看(项目心操作()工具①[自定义类型[[自定义类型13pt Tahoma相尔布尔确足布尔值为真布尔值为假同样也可以对文本的位置以及控件的底板的大小进行修正,修正之后的控件如下图所示这样制定出来的控件的特点是:1,即使点在图片上,也能更改布尔按钮的状态。2,真假布尔值状态下,该图片不能进行变换。方法二1,打开 LabVIew,创建新式型的布尔按钮,石键选择高级>自定义。为什么要创建新式的控件呢?在本方法的末端会提供P控件45自定义类塞回回区文件G)编锅查看(项目巴作⑨工具红2自定义类型、[13计10确定按钮确定2,打开如上图所示窗∏后,去我们图片斥中,复制图片◎至剪贴板。回到控件的編辑窗∏,控件上右键选择从剪贴板导入图片>>假。地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINOE控件45自定叟类包叵区件辑查看y项目操作Q工具自定义类型pt Tahoma确定按钮显示项转换为显示控件说明和提示替换数据操作高级机械动作释放文本多文本宇符串从鸥贴板导入图片卜[假属性始终3,将出现如卜图所示效果:P控件45自定义类型喜白回区文件(綱辑但查看φ项目@)嬝作(工具T自义类型·10T确定按钮确定4,同样,在图片库中复制图片至剪贴板中。在控件上右键选择从剪贴板导入图片>真。地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINO1控件45自定义天型回区文件臼编辑查看y项目P操作(工具红自定义类型13pE T确定按钮显示项转换为显示控件说明和提示替换潋据操作高级机械动作释放文本多文本字符串从翦贴梗导入图片假属性真忙终5,不显小控件的文本。做出来的控件的状态将如下。口控件45自定义类型t巴回应控件15白定义类型包回凶文件编辑查看(项目)操作工具工神(编辑〔查看项目(操作①工目(①[自定火类型·13t[自定义类型13pt Taho门确定按钮确定按钮布尔值为真布尔值为假这种方法做出来的控件的特点是:1,背景透明,但是实际控件大小为所选择的图片的大小。一般是一个规则的下方形或者长方形前文提到为什么要用新式按钮呢?先来说一下按钮的图片项,每个布尔按钮在自定义模式下,是有若干图片项的,而新式按钮与系统型的按钮的图片项是不同的。图片项的查看方式为:将控件窗∏置为自定义状态下,在控件上石键选择图片项即可看到该控件所拥有的图片项地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测痉PANSINO控件45自定义类回区文件()锎辑)查看{y项目巴操作()工具T小自定义共型1计m布尔复制至前贴板从剪贴板导入图片以相同大小剪贴板导入从文件导以相同大小具文件导入还原原始大小图片项圖888□口下边左图所示是新式按钮的图片项。如果在最开始创建控件时,选择的是系统行按钮,并且同样按照本方法导入不同的图片,最后图片项将显小为为右图所小。其中1,2,3,4与新式的控件的图片项的意义相同,分别为真,假,真到假点击吋,假到貞点击吋。5,6是系统按钮才有的特性。5为当程序运行状态下按钮为假时鼠标移入时的状态,6为当程序运行状态下按钮为真时鼠标移入时的状态56上述制作的方法,如果控件使用系统型,我们可以想象,在程序运行卜,当鼠标移入时,按钮将变得很奇怪,就是因为它的5,6图片项没冇定义。解决方法是直接用新式控件即可。当然如果不怕麻烦可以选中图片项5和6,并导入对应的图片。但是做出来的效果与使用新式控件进行编辑的效果相同。方法三上述方法,要么按钮为真假时不能为同一副图片,要么没有系统的背景框。那么如果希望能做到我之前发送的按钮集中的这种按钮,又该怎么做呢?st artstart这种按钮,并不是我们使用传统的确定按钮进行自定义编辑时就能实现的。需要多个控件进行配合编辑才行。布尔确定按钮确确定地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测控PANSINO1,首先,创建一个如下图所示按钮。进入自定义模式状态下。布尔2,另外再选择一个系统型的按钮,进入该系统按钮的自定义模式状态下。布尔确定注:如果无法对两个控件同时选中高级≯自定义,先将要编辑的两个控件都另存为自定义类型的控件,再次打开即可。以下均在自定义模式下完成。E控件47.ct1自定义类率回区控件6.ct1口件G编辑G查看项目(操作)工具①窗口y)帮件()編辑(E)查看②项目卫操作(Q工具江窗口)轉团自定义类至-[团自定类型和尔3,在系统型控件上右键选择复制至剪贴板E控件47.ct1自定义类型回冈整件6:1自定义类型文件G编辐侣查看项目操作(二具I霰匚,文件G铜锔E查看(0三①映作工具①宙口(帮助「自定义类刑13tTa布尔复至郭板相司大小贴饭是入相司大小文芒导不原原始大小4,在新式的带LED的布尔按钮上右键选择图片项地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn泛华测控PANSINO控件47.ct1自定叉类塞冈控件46.ctl自定义类型文吽)病辑)查看{顶目巴操作⑨)工具(T匚ci件G编E查看(y项目巴操作(工具二窗口(帮助布尔烹物至邮贴板从剪贴板导入网片以相同大小从剪板号从文件导以相同大小从文件导原始大小5,选择我们需要编辑的图片项,因为之前复制的是系统型控件的假状态的图片,那么在选择新式按钮的图片项时,也应该选择对应的图片项。选择完毕后,选择“以相同大小从剪贴板导入”。控件47.ct1自定义夹型回Xp控件46,tl自定义型仁i)编承E查看△项目P)操作⑨)工具窗口)帮耵文件編辑查着③项目(P操作(工具⑦T窗口(业帮助尔有尔剪贴板子入图片以相同大小从贴椒导人以相问小从义件导图片项6,导入后的结果为控件47.ct1自定叉类想口日风粒件41叶t1自定义关类件)查看心顶目的嫵工貝山唐η弗项日(操工且口自定义类现布尔布尔7,同坦,将系统型按钮置为假吋,将其图片项复制至剪贴板,并导入到新式按钮的对应图片项下导入完成之后如下图所示。地址:北京市海淀区中关村东路18号财智国际大夏A座9层电话:(010)82600055传真:(010)62628056http://www.pansinocomcn
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RBM 算法理解
RBM 算法理解 这份笔记参考了很多网上的资源，也加入很多自己的理解和详细推导， 非常适合初学者使用， 这篇笔记属于复合型产物，感谢那些网上无私奉献自己心得的人们。RBM能量模型这里说一下RBM的能量模型,这里关系到RBM的理解能量模型是个什么样的东西呢?直观上的理解就是,把一个表面粗糙又不太圆的小球,敚到一个表面也匕较粗糙的碗里,就随便往里面一扔,看看小球停在硫的哪个地方。一般来说停在碗底的可能性比较大,停在靠近碗底的其他地方也可能,甚至运气好还会停在碗口附近(这个碗是比较浅的一个碗):能量模型把小球停在哪个地方定义为一种状态,每种状态都对应着个能量,这个能量由能量函数来定义,小球处在某和状态的概率(如停在碗底的概率跟停在碗口的慨率当然不一样)可以通过这种状态下小球具有的能量来定义(换个说法,如小球停在了碗∏附近,这是·种状态,这个状态对应着一个能量,而发生“小球停在碗口附近”这种状态的概率,可以用来表小,表小成,其中是能量函数),其实还有一个简单的理解,球在碗底的能量一般小于在碗边缘的,比如重力势能这,显然碗底的状态稳定些,并且概率大些,就是我认为的能量模型。1.概率分布函数。各个节点的取值状态是概率的、随机的,这里用了3种概率分布来描述整个RBM网络,有联合概率密度,条件概率密度和边缘概率密度2.能量函数。随机神经网络的基础是统计力学,差不多思想是热力学米的,能量函数是描述整个系统状态的一种测度。系统越有序或者概率分布越集中(比如小球在碗底的情况),系统的能量越小,反之,系统越无序并且概率分布发散(比如平均分布),则系统的能量越大,能量函数的最小值,对应着整个系统最稳定的状态RBM能量模型的作用是什么呢?为什么要弄清楚能量模型的作用呢?第一、RBM网终是一种无监督学习的方法,无监督学习的目的自然就是最大限度的拟合输入数据和输出数据。第二、对于组输入数据来说,如果不知道它的分布,那是非常难对这个数据进行学习的。例如:如果我们实现写出了高斯函数,就可以写出似然睬数,那么就可以进行求解,就知道大致的参数,所以实现如果不知道分布是非常痛苫的·件事情,但是,没关系啊,统计力学的一项硏究成果表明,任何概率分布都可以转变成基于能量的模型,即使这个概率分布是未知的。我们仍然可以将这个分布改写成能量函数第三、能量函数能够为无监督学习方法提供个特殊的东两)日标函数b)标解换句话说,使用能量模型使得学丬一个数据的变得容易叮行了。能否把最优解的求解嵌入能量模型中至关重要,决定着我们具体问题求解的好坏。能量模型要捕获变量(这里我理解的是各个分量之间的关系)之间的相关性,变量之间的相关程度决定了能量的高低。把变量的相关关系用图表是一个图,以概率为测度,所以是概率图)模型的能量模型。由上面所说,RBM是一种概率图模型,既然引入了概率,那么就可以通过采样技术来求解,在CD( contrastive diⅳ vergence)算法中采栟部分扮演着模拟求解梯度的角色。能量模型需要定义一个能量函数,RBM能量函数如下:()=∑∑∑∑这个式子的含义非常明显,每个节点有一个能量, hidden和wsbe之间的连接也有个能量,如何求解呢?如果ⅵ isible有组取值(1,0,1),对应的 hidden取值是(1,0,1,01,0,分别带入上面的公式,最后得到的结果就是能量,这里要注意到()里面的地位是相等的,不存在先后顺序,这是一个结构整体的能量值为什么要搞能量函数?前面指出未知分布不好求解但是可以通过能量函数米表示,那么能量函数的概率模型很大程度上可以得到未知分布的概率模型,这样大致就知道了未知分布的分布既然知道了—个RBM网络 hidden和 visible整个框架的能量函数,那么可以定义这个能量函数(能量)出现的概率,很显然这个能量的出现与 hidden和sbe的每个节点的取值都有关系,那么这个能量出现的概率就是和的联合概率密度里可以将能量函数理解成小球在碗里面具体的一个位置所具有的一个能量,那么联合概率密度就是能量也就是这个状态出现的概率)这个概率不是随便定义的,是有统计热力学解释的定义了联合概率密度,那么我就可以得到一个分布,现在再回来前面的知识,可以得到1最初是未知分布的数据,求解参数,完全无从下手2.将未知分布的数据与能量函数联合在起3定义这个能量函数出现的概率,其实也就是对应着未知分布数据一个函数出现的概率4我们可以得到能量函数的概率分布,这个分布就叫 Gibbs分布,这里不是一个标准的Gibs分布,而是一个特殊的 Gibbs分布,这个分布有一组参数,其实就是能量函数中的那儿个前面知道∫下面可以得到边缘概率密度和()∑∑也可以得到条件概率密度和∑∑从概率到极大似然上面的内容已经得到了Gb分布的各种概率密度函数,现在回到最初的目的,即求解让RBM网络表示的Gibs分布最大可能的拟合输入数据,或者换一种说法,求解的目标可以认为是让RBM网终表示的 Gibbs分布与输入样本的分布尽可能的接近现在的小问题是“最大可能的拟合输入数据"这句话怎么定义:假设表小样本空间,即里面含有很多个不同的,是输入样本的分布,()表示训练样本的概率,再假设是RBM网络表示的 Gibbs分布的的边缘分布,即可以理解成每种不同情况的都对应着一个概率。输入样本的集合定义为,那么样木真实的分布和RBM网络表示的边缘分布的KL距离就是2者之间的差异性(KL的详细讲解见附录),样本的真实分布(什么是样本的分布?见附录)与RBM网络表示的边缘分布的KL距离如下所示()20)-0=2()0)2()(如果输入样本表小的分布与RBM表小的Gbbs分布完全符合,这个KL距离就是0,否则是一个大于0的数山附录对熵的定义(在KL讲解里面)可知,上面)的第一项是输入样本的熵,这个是·个固定的数,输入样本固定了,熵就固定了,第二项明显无法直接求。由KL的性质可知,KL是一定大于0的,那么当第二项最大的时候,整个KL最小,我们本来的日的也是求KL最小。注意到第二项-∑()()中的()当样木固定的时候,是固定的而函数是递增的,即当∑()最大即可。在实际应用中,我们采用的是∑(),其中是样本的个数。这里的-∑()就是极大似然估计(这里大家可以∈代替了∈Ω,这是为什么呢?拿一个2维向量来说,(1,0),(1,1),(0,0)这3个的概率和是1,(0,1)出现的概率是0,那么样本空间是(1,0),(1,1),(0,0),但是我们采样的时候只采样到∫(1,0),(1,1),那么这次的输入样本的集合就是(1,0)(1,1))。结论就是求解输入样本的极大似然,就能让RBM网络表示的 Gibbs分布和样本本身表示的分布最接近。求解极大似然这里对似然的定义参考我的另一篇笔记EM算法这个样本从所有样本被取到的概率为0)=∏(b)b∈6()=(0)=∑(0)c⊙在RBM模型中,上面的似然函数写成(上面的式子中是样本,也可以理解为一个isbe节点):(O)-(0)-l()O∈()=∏(b)=∑()0∈对这个函数进行求导02(066∈⊙66我们由能量模型应该也知道了()的概率∑,那么下面开始求导∑06∑c8上面这个式子一定要注意一个问题,即第一项的和第二项的00是不一样的。第一项的是固定的里面的取多少它就取多少而第二项里面的是所有可能的,其实这个细节也可以从∑和∑中发现出来()注意到()和,上面的式子可以写成∑0606∑()∑x((2m0)2x(2m0606第一项和第二项分别是和的期望,这2个是不同的,第一060个求在下的期望,第二项求的是这个函数在概率()下的期望。将O和()由最前面的东西代换,可得到以下3个式了∑∑∑∑∑∑()∑∑()∑()∑∑(这里用到了一个技巧∑这里∑是指hden中第个向量为0,其他分量的值任取的一组向量。?岁∑()∑()∑()∑()∑∑∑∑)-∑()-∑∑()()-∑()∑()∑∑=∑()-∑∑()()=∑()-∑()∑())-∑()(可以发现和的第二项都含有∑,这意味着要对进行遍历,这明显不可能,但是算梯度需要怎么小呢?这时就可以通过 markov采样来算,只要抽取一堆样本,这些样本符合RBM网络表示的Gibs分布,就可以把上面3个偏导数算出来。具体的处理过程是对于每个训练样本,都用某种抽样方法抽取一个对应的,这个是符合RBM网络所表示的Gbs分布的。那么对于整个训练集{米说,就得到一组对应的符合RBM网络表示的Gibs分布的样本集{然后拿这个样本去估算第二项∑,那么梯度就可以用以下的式了来近似了:()(=)-∑()(=)-∑()上面的式子中表小第个训练样木,是所对应的符合RBM网络表小的Gs分布的样本,在式子中用表示。梯度求出来了,就可以求解了,最后不断迭代就可以得到
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