Filtering 第8页

Self-training for end-to-end speech recognition

目录ABSTRACT1.INTRODUCTION3.SEMI-SUPERVISEDSELF-TRAINING3.1.Filtering3.2.Ensembles4.EXPERIMENTSdata4.2.

翁卓·2023-02-01 08:50

第4章点云的滤波与分类 4.2点云数据的分类

C4FilteringandClassificationofPointClouds/第4章点云的滤波与分类06.01-06.10点云数据的分类—Classificationofpointclouddata4.2.1

单子沐·2023-02-01 08:43

监督学习（吴恩达）

（0/1）spamfilteringaudiotexttranscriptsspeechrecognitionEnglishSpanishmachinetranslationad,userinfoclick

有只小狗叫蛋卷er·2023-01-31 15:16

16. Recommender Systems

RecommenderSystemsProblemformulationContent-basedrecommendationsOptimizationobjectiveTolearn(parameterforuser):Tolearnall():CollaborativeFilteringGiven

玄语梨落·2023-01-29 16:29

基于内容的推荐和基于协同过滤推荐

Hi-Lu·2023-01-29 04:49

细胞类型注释

对于单细胞电脑分析可以进行数据过滤（qualitycontrolfiltering）,基因比对结果定量（quantifytheexpressionofeachmappedgene）,细胞聚类（identifygroupsofsimila

劳工小朋友·2023-01-28 09:05

RxSwift #04 | Operators

RxSwift的操作符主要有以下几种类型：FilteringOperatorsTransformingOperatorsCombiningOperatorsTime-BasedOperatorsFilteringOperatorsI

JeremyTechBlog·2023-01-27 18:10

论文记录：Towards Knowledge-Based Recommender Dialog System

Endtoendknowledge-based,recommendationdialogsystem.Recommendationsystem:CF(collaborativefiltering),neuralnetworks

zy04·2023-01-23 13:13

读《NFCMF: Noise Filtering and CrossModal Fusion for Multimodal Sentiment Analysis》

2021(看来是两两交互式的，v和l就像coatten一样交互出对应的两个输出，再对应的和原本的拼接，再统一拼起来。但是这样一方面v和a没有交互啊？另一方面l会有俩？)首先，我们初始化一个跨模态权矩阵GM∈Rdhl×dhmG^M∈R^{d^l_h×d^m_h}GM∈Rdhl×dhm来计算组合向量atMa^M_tatM，其中dlhdlhdlh是语言模态隐藏状态的维数，dhmd^m_hdhm是视觉或声

Mighty_Crane·2023-01-23 10:34

GAMES202 笔记 -Real-Time Ray-Tracing

/Denoising三、ImplementationoffilteringGaussianfilteringBilateralfiltering-双边滤波Join

奇迹小缘·2023-01-21 07:06

GAMES 202 - 学习笔记（03）

Real-TimeShadowsRecap:ShadowMappingThemathbehindshadowmappingPercentageclosersoftshadowsPercentageCloserFiltering

CCCCCCros____·2023-01-21 07:36

GAMES202 笔记 -Real-Time Environment Mapping

目录一、环境光照-无阴影二、Prefiltering三、BRDF项采样四、环境光照-阴影五、BasisFunctions六、SphericalHarmonics(球谐函数)七、PRT八、Lighttransport

奇迹小缘·2023-01-21 07:36

Games202第三讲笔记

得到光线可以照射到的范围，得到SM可供之后使用从摄像机的角度出发，配合第一趟的SM可以得到当前的位置是否在阴影中shadowmapping得到的是硬阴影，但是现实生活中我们希望得到的是软阴影PercentageCloserFiltering

Anasw·2023-01-21 07:04

JPGNet: Joint Predictive Filtering and Generative Network for Image Inpainting

JPGNet:JointPredictiveFilteringandGenerativeNetworkforImageInpainting：ACMMM2021IntroductionMotivationPredictiveFilteringforImageInpaintingGenerativeNetworkforImageInpaintingIntroduction

SyddChao·2023-01-19 10:57

一种基于差分隐私保护的协同过滤推荐方法 A Collaborative Filtering Recommendation Method Based on Differential Privacy

daisyxyr·2023-01-18 11:29

边缘保留滤波EPF-cv2.bilateralFilter()、cv2.pyrMeanShiftFiltering()

1.什么是EPF? 高斯模糊：基于权重，权重只考虑像素空间的分布，中间的权重大，边缘的权重小。没有考虑像素值之间的差异问题，没有考虑边缘。边缘保留滤波：像素之间的差异很大，说明是显著特征，如果直接平滑（滤波），显著特征会消失。像素之间差异大的地方通常是边缘，所以边缘保留滤波处理后的图片，在平滑（滤波）的情况下，依旧能够保留图像的边缘.。2.实现方式:2.1高斯双边滤波-cv2.bilatera

sc_kobe·2023-01-16 07:36

解决⾃动驾驶中计算机视觉的⽬标检测问题

来源：投稿作者：cairuyi01编辑：学姐最近读了《Objectdetectionwithlocation-awaredeformableconvolutionandbackwardattentionfiltering

深度之眼·2023-01-15 10:28

图解卡尔曼滤波(Kalman Filter)

“一位专业课的教授给我们上课的时候，曾谈到：filteringisweighting（滤波即加权）。滤波的作用就是给不同的信号分量不同的权重。

Peter_Gao_·2023-01-13 23:14

高级人工智能之音频信号特征提取

文章目录滤波表示Filtering梅尔刻度Melscale线性预测编码LinearpredictivecodingLPC预加重处理Pre-emphasis求LPCcoefficients倒谱Cepstrum

蒋大钊！·2023-01-13 16:18

·2023-01-12 11:26

卡尔曼滤波简介、发展及理论推导

卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。实际上，KF就是一种状态观测器，但它是为随机系统设计的。

此时@此刻·2023-01-11 09:17

卡尔曼滤波（Kalman filtering）及相关基础

卡尔曼滤波（Kalmanfiltering）基础前言一、SLAM问题的数学表述系统模型二、离散时间线性高斯系统批量式状态估计1.最大后验估计（MaximumAPosteriori,MAP）2.贝叶斯推断

Kamfai·Row·2023-01-11 08:15

保边滤波之Mean shift filter

Meanshiftfilter目录Meanshiftfilter一、算法原理二、练手实现的算法代码如下：三、实现结果一、算法原理在OpenCV中，meanshiftfilter函数为pyrMeanShiftFiltering

大熊背·2023-01-10 11:08

【推荐系统】{2} —— 基于物品的协同过滤算法

协同过滤（英语：CollaborativeFiltering，简称CF），简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息，个人透过合作的机制给予信息相当程度的回应（如评分）并记录下来以达到过滤的目的进而帮助别人筛选信息

Giyn·2023-01-09 14:17

机器学习之协同过滤推荐算法及应用

铁头娃1740·2023-01-09 14:44

BM3D算法半解，带python代码

前往他们都是用图像其他区域的特征与当前块特征融合成去噪后的图像块，主要的不同之处在以下几点：1.只在固定半径内搜索2.把有限个最相似的块叠成三维数组，先对图像块做水平方向上的2D的正交变换，再做纵向1D的正交变换（称为协同滤波（CollaborativeFiltering

进不去·2023-01-08 21:18

手把手实现邮件分类《Getting Started with NLP》chap2：Your first NLP example

另外下面的笔记还有学习英语的目的，故大多数用英文摘录或总结文章目录《GettingStartedwithNLP》chap2：YourfirstNLPexample2.1IntroducingNLPinpractice:Spamfilteringclassification

临风而眠·2023-01-08 08:12

属性图社区搜索--QD-GCN（Query-Driven Graph Convolutional Networks for Attributed Community Search）

attributedcommunitysearch）对于给定的查询节点(节点+该节点的属性)，找出其所属社区2.ACS问题–传统方法传统方法传统方法分两步执行1）structuralmatching：找出查询节点的候选社区结构2）attributefiltering

面包片片·2023-01-07 13:58

Side window filter

目录boxfiltersidewindowfiltering：S-BOX先介绍了box滤波器，然后介绍了Sidewindowfilter，之后介绍了S-BOX。

我是大可爱·2023-01-07 10:43

Side Window Filtering（侧窗滤波）原理分析、代码实现及效果分析

最近学习了下侧窗滤波算法，这是一个保边滤波算法，据说该算法的论文是近几年CV行业为数不多的非深度学习论文，方法简单而高效，查阅资料及网上的代码实现了下算法，跑了一些图后，不太确定实现的效果是否正确。翻看论文的时候，看他们的论文中贴出的图效果很惊艳，甚至有些动物的毛发都可以保留下来，于是一开始不是太确定自己的代码是否正确，最后自己造了张图片跑了下，发现结果应该没什么问题。下面依次从原理分析、代码实现

好好学图算·2023-01-07 10:13

一种新颖的保边滤波——Sub Window Filtering

分享2019CVPR的一篇图像滤波算法论文。这个算法的新颖之处在于：不管传统的滤波器保不保边，运用了SideWindow后都可以保边。基本思路经典滤波算法基本都是：以某个像素点为中心，按照滤波半径，把这个包括像素点和其邻域加权线性组合得到输出，一般公式如下：Ω是以像素点i为中心的滤波窗口，w是滤波权值，q是原图像素值，I’是输出结果。但是这样以一个像素为中心去滤波会导致的问题是，如果一个像素点处在

阿兵-AI医疗·2023-01-07 10:42

Side Window Filtering 论文解读和C++实现

SideWindowFiltering刚开始看到这篇论文的时候，我就很感兴趣想去复现一把看看效果。

chuanbaitou0768·2023-01-07 10:42

CVPR2019 Oral 论文《Side Window Filtering》C++代码实现

算法原理可以看这篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58326095简单介绍这篇文章提出了一种新的方法用于滤波保留边缘和角点，原理在上面的文章可以找到，同时也能找到论文原文和一份github的代码，这种方法可以配合现有的任何滤波方法使用，让这些滤波方法都强制保留边缘。只需要将对应的滤波的核的系数换成对应的滤波方法的核即可。这里我实现了均值滤波的SideWindowFi

just_sort·2023-01-07 10:42

Spatial Filtering and Median Filtering

摘要：本实验主要是对图像的加、减、乘、除运算以及各种空域滤波进行程序设计和编写，通过实验结果对比验证几种图像运算处理方法的优缺点及适用范围。从而对图像的代数运算、空域滤波、平滑滤波、拉普拉斯算子等有更深一步的认识和了解。其中平滑滤波用于模糊处理、减小噪声；拉普拉斯用于强调图像中灰度的突变及降低灰度慢变化的区域；中值滤波对于像椒盐噪声一定类型的随机噪声相当有效。一、实验目的编写一个能够完成两幅图像之

Aaxjing.AI·2023-01-07 06:21

论文阅读和复现：去除PPG运动伪影的IEEE论文

论文阅读和代码复现：《CombiningNonlinearAdaptiveFilteringandSignalDecompositionforMotionArtifactRemovalinWearablePhotoplethysmography

KPer_Yang·2023-01-05 16:09

cv君·2023-01-02 14:12

机器学习理论之（9）：特征选择 Feature Selection

文章目录为什么要进行特征选择特征选择的主要目标其他目标特征选择的方法Filtering过滤法PointwiseMutualInformation(PMI)逐点互信息法Mutualinformation(

暖仔会飞·2023-01-02 07:16

CDFMLR·2023-01-01 13:58

卷积对图像进行卷积操作卷积神经网络

目录卷积对图像进行卷积操作卷积神经网络卷积（Filtering）池化（下采样）（Pooling）修正线性单元（RectifiedLinearUnits）（ReLus激活函数）全连接层（每个神经元都和之前的神经元相联系

A_my_*·2022-12-31 16:31

Collaborative Filtering with Temporal Dynamics------Yehuda Koren

个体用户的喜好可能会随着时间有所改变，我们称之为conceptdrift（观念转移），推荐系统的一大任务就是出去暂时性的喜好的影响，而获取到用户长期喜好的features。conceptdrift包括新物品或新服务的出现（特定的节假日，季节性周期变化）---这些变化是群体性的变化（即大家都会有所转变）；还有一些是各体性的变化（家庭结构的转变，用户的成长影响对电影，商品的喜好）---这些变化不能别建

weixin_33755557·2022-12-30 11:01

论文笔记：Collaborative Filtering with Temporal Dynamics

参考列表：https://wenku.baidu.com/view/e4c5bb4811661ed9ad51f01dc281e53a5902513b.htmlhttps://www.cnblogs.com/imczxj/p/3949222.htmlhttps://blog.csdn.net/zhaoxinfan/article/details/12580135摘要用户的偏好通常是时变的，这要求我们

菲菲小姐·2022-12-30 11:01

tsdly1·2022-12-30 11:30

Collaborative Filtering with Temporal Dynamics

CollaborativeFilteringwithTemporalDynamicsCollaborativeFilteringwithTemporalDynamics摘要随着时间的推移，客户对产品的偏好在不断变化

GitNoob·2022-12-30 11:29

NCL:Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning，代码解读

一、前言1、背景（1）用户-项目交互数据通常是稀疏或嘈杂的，并且它可能无法学习可靠的表示，因为基于图的方法可能更容易受到数据稀疏性的影响（2）现有的基于GNN的CF方法依赖于显式交互链接来学习节点表示，而不能显式利用高阶关系或约束（例如，用户或项目相似性）来丰富图信息，尽管最近的几项研究利用对比学习来缓解交互数据的稀疏性，但它们通过随机抽样节点或损坏子图来构建对比对，缺乏构建针对推荐任务更有意义的

只想做个咸鱼·2022-12-29 13:09

Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning（个人笔记）

论文：利用邻域丰富的对比学习改进图协同过滤（NCL）WWW22文章链接：https://arxiv.org/abs/2202.06200v1https://arxiv.org/abs/2202.06200v1代码链接：GitHub-RUCAIBox/NCL:[WWW22]OfficialPyTorchimplementationfor"ImprovingGraphCollaborativeFilt

韭菜茁壮成长·2022-12-29 13:31

Improving Graph Collaborative Filtering with Neighborhood-enriched Contrastive Learning

摘要近年来，图协同过滤方法被提出作为一种有效的推荐方法，它可以通过建模用户-项目交互图来捕获用户对项目的偏好。尽管这些方法有效，但在实际场景中存在数据稀疏性。为了减少数据稀疏性的影响，在图协同过滤中采用了对比学习的方法来提高性能。然而，这些方法通常采用随机采样的方式构建对比对，忽略了用户（或项目）之间的相邻关系，不能充分利用推荐中对比学习的潜力。为了解决上述问题，我们提出了一种新的对比学习方法，即

ZZZ___bj·2022-12-29 13:58

BM3D 图像去噪

BM3D图像去噪论文：Imagedenoisingbysparse3-Dtransform-domaincollaborativefiltering代码：python代码介绍：图像去噪算法：BM3D 加性噪声方程

胖头猫·2022-12-28 04:03

计算机视觉与深度学习学习笔记

卷积linearfiltering线性/平移不变性/分配律/中间大两边小高斯函数高斯滤波特性：中值滤波

你们都不睡觉的吗·2022-12-26 12:24

Machine learning week 9(Andrew Ng)

文章目录Recommendersystems1.Collaborativefiltering1.1Makingrecommendations1.2Usingper-itemfeatures1.3CollaborativeFilteringalgorithm1.4

小白有颗大白梦·2022-12-26 07:34

Ubuntu 18.04 ——— ROVIO运行与EVO的评测与使用

Ubuntu18.04———ROVIO运行与EVO的评测与使用一、运行环境搭建1.ROS安装2.ROVIO安装安装Kindr安装ROVIO（同时安装lightweight_filtering)3.EVO

@曾记否·2022-12-26 03:57

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