Generalized

yolov3--25--Detectron目标检测可视化-P-R曲线绘制-Recall-TP-FP-FN等评价指标

cfgexperiments/2gpu_e2e_faster_rcnn_R-50-FPN-voc2007.yamlTEST.WEIGHTSout-faster-rcnn-1/train/voc_2007_train/generalized_rcnn
hy-lscj·2020-07-01 00:28

适合于图像重建问题的归一化层：GENERALIZED NORMALIZATION TRANSFORMATION(GDN)

BN层在生成模型中的问题在一般的卷积神经网络中，batchnormalization（BN）批标准化是一种常见的中间处理层，它使得图像均值为0，标准差为1，这样就接近于高斯分布，更符合图像的特征。此外还可以加速训练。BN层有一个优势，就是每次处理的批量的均值和标准差都不会相同，所以这相当于加入了噪声，增强了模型的泛化能力，但对于图像超分辨率重建、图像生成、图像去噪和图像压缩等生成模型，就不友好了，
ch ur h·2020-06-29 02:31

机器学习笔记——广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)

本文主要参考AndrewNG的CSS229机器学习课程的Lecturenotes1的PartIII部分，简单介绍广义线性模型的基本概念，以及如何从广义线性模型出发，由高斯分布、伯努利分布和多项分布，分别得到我们熟悉的线性回归、logistic回归和softmax回归模型。1指数族分布（TheExponentialFamily）指数族分布指的是一类分布，它们的概率密度函数都可以写成如下形式：p(y;
huxycn·2020-06-27 05:22

[Azure]ARM模式下制作映像并创建虚拟机

在操作前需要明确一点：目前ARM模式下只能制作一般化（Generalized）的映像。
远行的风·2020-06-26 04:10

广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）

广义线性模型（GeneralizedLinearModels,GLM）作者：isMarvellous上一篇博客中我们说到线性回归和逻辑回归之间隐隐约约好像有什么关系，到底是什么关系呢？我们就来探讨一下吧。（这一篇数学推导占了大多数，可能看起来会略有枯燥，但这本身就是一个把之前算法统一起来的抽象模型，从一个更高的角度给出了一个更具泛化能力的方法，还是很有意义的。）1.指数分布族首先，我们先来定义指数
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-06-25 00:39

目标检测中的回归损失函数系列三：GIoU Loss

出自论文：https://arxiv.org/abs/1902.09630代码：https://github.com/generalized-iou/g-darknet目标检测中的回归损失函数系列二：IoULoss
梦坠凡尘·2020-06-22 19:30

The generalized context model: an exemplar model of classification阅读笔记

Thegeneralizedcontextmodel:anexemplarmodelofclassification广义上下文模型：分类的示例模型包括Modeldescription、Motivation、Implementationrecommendations三部分广义上下文模型（generalizedcontextmodel，GCM）多维缩放模型（multidimensionalscalin
辰_123·2020-05-14 17:05

零样本图像识别 | Generative Dual Adversarial Network for Generalized Zero-shot Learning 论文笔记

http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Huang_Generative_Dual_Adversarial_Network_for_Generalized_Zero-Shot_Learning_CVPR
熊仔仔zz·2020-04-13 17:21

7.scikit-learn基础使用

calibration度量Classification分类Clustering聚类covariance协方差estimation评估Crossdecomposition交叉分解Ensemble全体gaussian高斯的Generalized
球球之家·2020-03-28 17:40

Generalized Abbreviation

DescriptionWriteafunctiontogeneratethegeneralizedabbreviationsofaword.**Note:**Theorderoftheoutputdoesnotmatter.Example:Input:"word"Output:["word","1ord","w1rd","wo1d","wor1","2rd","w2d","wo2","1o1d",
Nancyberry·2020-03-28 08:46

广义表的一些概念

本文首发于我的个人博客Suixin’sBlog原文:https://suixinblog.cn/2019/02/generalized-list.html作者:Suixin基本概念广义表（Lists，又称列表
Sui_Xin·2020-03-15 03:24

Generalized Abbreviation

Writeafunctiontogeneratethegeneralizedabbreviationsofaword.Example:Givenword="word",returnthefollowinglist(orderdoesnotmatter):["word","1ord","w1rd","wo1d","wor1","2rd","w2d","wo2","1o1d","1or1","w1r1
Jeanz·2020-02-28 06:10

Generalized Abbreviation

Writeafunctiontogeneratethegeneralizedabbreviationsofaword.Example:Givenword="word",returnthefollowinglist(orderdoesnotmatter):["word","1ord","w1rd","wo1d","wor1","2rd","w2d","wo2","1o1d","1or1","w1r1
我是你的果果呀·2020-02-24 08:59

论文翻译：Generalized end-to-end loss for speaker verification

论文地址：2018_说话人验证的广义端到端损失论文代码：https://google.github.io/speaker-id/publications/GE2E/地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/11799985.html作者：凌逆战摘要在本论文中，我们提出了一种新的损失函数，称为广义端到端(generalizedend-to-end，GE2E)损失，
凌逆战·2020-02-23 10:00

scikit-learn--Generalized Linear Models(广义线性模型)

最小二乘法LinearRegression使用系数w拟合模型，最小化实际观测值和预测值的残差平方和。然而，最小二乘法的系数估计依赖于模型中变量的独立性，当模型中的解释变量存在相关关系，会导致多重共线性，例如，数据收集没有经过实验设计。岭回归岭回归通过对系数大小增加惩罚解决了最小二乘法的一些问题。岭回归使用L2正则alpha大于等于0是一个复杂系数，控制着收缩量，alpha值越大，收缩量越大，系数越
zhilaizhiwang·2020-02-19 05:07

Leetcode - Generalized Abbreviation

Mycode:publicclassSolution{publicListgenerateAbbreviations(Stringword){Listret=newArrayList();if(word==null){returnret;}helper(word,0,"",0,ret);returnret;}privatevoidhelper(Stringword,intposition,Stri
Richardo92·2020-01-03 20:18

Analysis of Two-Channel Generalized Sidelobe Canceller (GSC) With Post-Filtering

作者：凌逆战地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html题目：带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器（GSC）的分析作者：IsraelCohen,SeniorMember,IEEE摘要本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器。后置滤波包括：检测波束形成器的输出和参考信号处的瞬变，比较他们的瞬变功率，估计信号存在概率，估计噪声
凌逆战·2020-01-02 13:00

Generalized Linear Models 一般线性模型

这一节，讲的是已知样例标签y的分布（比如伯努利分布，高斯分布）是指数族中的一员，怎么利用运用GLM生成假设h(x)的公式（比如h(x)=θx）。一、伯努利分布，二项分布，多项式分布受到维基的启发，这里用n（进行实验的次数）和k（实验的结果的个数）来区分伯努利分布，二项分布和多项式分布1、伯努利分布（n=1，k=2，随机变量X==>事件A发生）进行1次实验，实验只有2个结果且结果互斥，用X来表示事件
小碧小琳·2019-12-26 13:01

Generalized Mining一：广义挖矿介绍

一、挖矿发展进程挖矿一词由Bitcoin而来，指的是矿工（挖掘比特币的人）通过数学计算的竞争活动获得比特币的过程。这本来是与PoW共识机制相关的概念，挖矿是奖励机制中的一个环节。随着区块链的不断发展，挖矿的概念也在不断的扩大。在PoS和DPoS机制中，先判断记账权，然后系统给予相应的奖励的过程也被称为挖矿。2018年5月，交易所FCoin首次提出“交易即挖矿”模式，即交易频率越高的用户得到的奖励就
酸奶MM·2019-11-30 10:22

广义线性模型（Generalized Linear Models）

指数分布族（TheExponentialFamily）如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族：公式中y是随机变量；h(x)称为基础度量值（basemeasure）；η称为分布的自然参数（naturalparameter），也称为标准参数（canonicalparameter）；T(y)称为充分统计量，通常T(y)=y；a(η)称为对数分割函数（logpartitionfunc
拷贝幸福冲·2019-10-18 09:00

【代码研读】Mask RCNN代码阅读笔记（二）骨架网络backbone和入口

检测的入口││├──detector│││├──detectors.py#检测的代码入口│││├──generalized_rcnn.py#生成各种组合的检测模型进行检测的过程中，首先的代码入口为detecto
Patrick Star@wust·2019-10-09 09:25

Generalized Abbreviation 解题报告 (C++)

id：fuxuemingzhu个人博客：http://fuxuemingzhu.cn/目录题目描述题目大意解题方法DFS日期题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/generalized-abbreviation
负雪明烛·2019-09-27 22:13

[CVPR 2019 论文笔记] Semantic Projection Network for Zero- and Few-Label Semantic Segmentation

Zero-andFew-LabelSemanticSegmentationFigure1:Wepropose(generalized)zero-andfew-labelsemanticsegmentationtasks
一亩高粱·2019-08-31 19:16

Word Embeddings 学习笔记

原文链接：https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/01/31/generalized-language-models.htmlcontextual语言模型的总结完成日期
fyinh_·2019-08-13 09:53

XLNet: Generalized Autoregressive PreTraining for Language Understanding

XLNet:GeneralizedAutoregressivePreTrainingforLanguageUnderstanding个人翻译，并不专业。论文地址https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdfXLNet:语言理解的广义自回归预训练摘要具有双向上下文建模，自动编码去燥的能力与基于自动回归语言模型的预训练方法相比，基于BERT的预训练方法具有更好的性能。然而，依
DarrenXf·2019-07-18 20:42

XLNet: Generalized Autoregressive PreTraining for Language Understanding

XLNet:GeneralizedAutoregressivePreTrainingforLanguageUnderstanding个人翻译，并不专业。论文地址https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdfXLNet:语言理解的广义自回归预训练摘要具有双向上下文建模，自动编码去燥的能力与基于自动回归语言模型的预训练方法相比，基于BERT的预训练方法具有更好的性能。然而，依
DarrenXf·2019-07-18 20:42

BERT 学习笔记

语言模型：https://lilianweng.github.io/lil-log/2019/01/31/generalized-language-models.htmlContextualWordRepresentations
herosunly·2019-07-05 11:08

XLNet模型: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

链接论文链接：https://arxiv.org/pdf/1906.08237v1项目链接：https://github.com/zihangdai/xlnetTransformer-XL模型：https://blog.csdn.net/ACM_hadesTransformer模型：https://blog.csdn.net/ACM_hades一、背景知识1.AR语言模型：假设我们现在给定一个输入
大白菜—NLP·2019-07-03 14:47

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 阅读笔记

看这篇阅读笔记之前，可以看一下以下这篇前言，不仅从performance方面分析了XLNet的效果，也从算力和时间消耗方面分析该工作：一份有趣的XLNet阅读笔记前言摘要(Abstract)与基于自回归语言建模(ARLM)的预训练语言建模方法相比，基于降噪自编码的预训练方法具有良好的双向上下文建模能力。然而，由于依赖于使用Maskedtokens破坏输入，BERT忽略了掩码位置之间的依赖关系，并出
Roy-Better·2019-07-01 21:07

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 阅读笔记前言

今年6月底CMU和谷歌新提出了一个预训练模型，在效果和算力上都远远超过18年年底发表的BERT预训练和模型，也优于今年年初提出的GPT-2预训练模型。但该文章主要从Autoregressive(AR)lanuagemodeling和Autoencoding(AE)pre-training这两个角度入手进行比较，并结合他们各自的优点，规避他们的缺点，进而了一种泛化自回归语言建模方法。在正式谈谈自己关
Roy-Better·2019-07-01 16:51

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

XLNet:GeneralizedAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstandingoriginmotivationproposedmethoddiscussandanalysisexperimentforLanguageUnderstanding)originZhilinYang∗1,ZihangDai∗12,YimingYang1,JaimeCa
damuge2·2019-06-30 18:04

文献阅读笔记：XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding

0.背景机构：谷歌大脑、CMU作者：ZhilinYang、ZihangDai发布地方：arxiv面向任务：LanguageUnderstanding论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.09482论文代码：https://github.com/zihangdai/xlnet0-1.摘要由于上下文双向建模的表达能力更强，降噪自编码类型中的典型代表BERT能够比自回归语言模型
JasonLiu1919·2019-06-29 20:17

XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding翻译

github:https://github.com/zihangdai/xlnet摘要凭借对双向上下文进行建模的能力，与基于自回归语言模型的预训练方法（GPT）相比，基于像BERT这种去噪自编码的预训练方法能够达到更好的性能。然而，由于依赖于使用掩码(masks)去改变输入，BERT忽略了屏蔽位置之间的依赖性并且受到预训练与微调间差异的影响。结合这些优缺点，我们提出了XLNet，它一种通用的自回归
nopSled·2019-06-27 11:14

[CVPR 2019 论文笔记] Generalized Zero- and Few-Shot Learning via Aligned Variational Autoencoders

广义少样本学习之对齐VAE本文亮点：学习图像和语义共享的隐含空间，为未见类生成隐含特征。文章目录广义少样本学习之对齐VAE论文下载VAE变分自编码器模型CrossandDistributionAlignedVAE参考论文下载CVPR2019VAE变分自编码器变分自编码器是一种生成模型。它包含两部分，编码器和解码器。首先，编码器在样本xxx上学习一个样本特定的正态分布；然后，从这个正态分布中随机采样
一亩高粱·2019-06-03 14:23

系统学习机器学习之线性判别式（三）--广义线性模型(Generalized Linear Models)

转自：https://www.cnblogs.com/czdbest/p/5769326.html在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数
Eason.wxd·2019-05-30 22:25

值的分类

泛左值(glvalue)（“泛化(generalized)”的左值）是一个表达式，将它求值后能够确定一个对象、位域或函数的个体(iden
699f3bc27b25·2019-05-28 14:23

【C++】lambda表达式、generalized lambda-capture

  C++11中新加入了lambda表达式，很是方便，最常见的使用就是在STL的sort函数中直接写排序方法，如下：#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vectorv{1,5,3,2,4};sort(v.begin(),v.end(),[](constint&a,constint&b){returna#include#includ
Bob__yuan·2019-04-25 18:54

理解分布式一致性:Paxos协议之Generalized Paxos & Byzantine Paxos

理解分布式一致性:Paxos协议之GeneralizedPaxos&ByzantinePaxosGeneralizedPaxosByzantinePaxosByzantineMulti-PaxosFastByzantineMulti-Paxos在前面一篇文章我们讲到了理解分布式一致性:Paxos协议之CheapPaxos&FastPaxos，本篇文章我会讲解Paxos协议的另外两个变种：Gener
flydean·2019-04-22 19:00

2019腾讯算法大赛 GSP（Generalized Second-Price）竞价机制介绍

今年的腾讯广告算法大赛要开始了，由于最近没什么事做，想着也来参加一波，就先看了看题目，发现里面涉及到了GSP（GeneralizedSecond-Price）竞价机制，最后要求的是日曝光，我估摸着这个日曝光的预测和这个竞价机制应该还是有一些关系的，所以干脆来了解一下这个竞价机制。1、2019腾讯广告算法大赛题目完整的手册还没出，题目简单介绍如下：腾讯效果广告采用的是GSP（GeneralizedS
rory0114·2019-04-01 17:32

YOLOv3使用笔记——[CVPR2019]:Generalized Intersection over Union

关于作者，https://giou.stanford.edu/关于论文，可以看https://zhuanlan.zhihu.com/p/57863810论文作者提出一种新的metric，用GIoUloss来代替L1、L2损失函数，从而提升regression效果。通过修改backbone从特征提取角度提升检测性能是比较效率的方式，修改GIoUloss、IoUloss主要是从boundingboxr
Gotta-C·2019-03-22 17:59

CVPR2019 | 目标检测新文：Generalized Intersection over Union

链接|https://mp.weixin.qq.com/s/6QsyYtEVjavoLfU_lQF1pw作者|ywsun原文|https://zhuanlan.zhihu.com/p/57863810如有兴趣可以**点击加入极市CV专业微信群**，获取更多高质量干货论文链接https://arxiv.org/abs/1902.096301.Motivation包围框回归是2D/3D视觉任务中一个最
extremevision·2019-03-01 16:02

Azure VM复制

目前Azure上复制VM可以有多种方法：1创建UserImage，可以快速复制多台VM，但目前托管磁盘只支持Generalized的模式，需要对User和配置进行重置。
百思不解·2019-02-20 09:23

基于深度学习模型Wide&Deep的推荐

先来说wide，表示的是generalized的推荐系统，传统的推荐系统都是通过线性算法基于离散特征来做推荐的。Wide推荐通常是这样的：系统通过获得用户的购物日志数
阿里云云栖社区·2018-12-14 00:00

[NIPS 2018笔记] Generalized Zero-Shot Learning with Deep Calibration Network

基于深度校准网络的广义零样本学习GeneralizedZero-ShotLearningwithDeepCalibrationNetwork本文亮点：在训练时使用目标域的标签文章目录[基于深度校准网络的广义零样本学习GeneralizedZero-ShotLearningwithDeepCalibrationNetwork](http://ise.thss.tsinghua.edu.cn/~mlo
一亩高粱·2018-11-05 10:34

Generalized Perspective Projection

GeneralizedPerspectiveProjectionCopyright©2008–2013—RobertKooimaIntroductionPerspectiveprojectionisawell-understoodaspectof3Dgraphics.Itisnotsomethingthat3Dprogrammersspendmuchtimethinkingabout.MostOp
MrLeoLi·2018-07-19 14:00

[MPP]数据仓库技术中的MPP

//数据仓库技术中的MPP_织梦CMShttp://www.dedecms.com/knowledge/data-base/generalized/2012/0703/2510.html
葡萄喃喃呓语·2017-12-05 14:09

指数分布族（The Exponential Family）与广义线性模型（GLM，Generalized Linear Models）

参考：http://www.cnblogs.com/BYRans/p/4735409.html在逻辑回归模型中我们假设：在分类问题中我们假设：他们都是广义线性模型中的一个例子，在理解广义线性模型之前需要先理解指数分布族。指数分布族（TheExponentialFamily）定义：如果一个分布可以用如下公式表达，那么这个分布就属于指数分布族：公式中y是随机变量；h(x)称为基础度量值（basemea
code_caq·2017-04-26 08:38

广义线性模型Generalized Linear Model (GLM)

这一段主要讲的是广义线性模型的定义和假设，为了看明白逻辑回归，大家要耐着性子看完。1.Theexponentialfamily指数分布族因为广义线性模型是围绕指数分布族的，因此需要先介绍，用NG大神的话说就是，“虽然不是全部，但是我们见过的大多数分布都属于指数分布族，比如：Bernoulli伯努利分布、Gaussian高斯分布、multinomial多项分布、Poisson泊松分布、gamma分布
caimouse·2017-03-06 14:14

指数分布族（The Exponential Family)与广义线性回归（Generalized Linear Model GLM）

在各种算法相关的paper中，经常看到指数分布族这个概念。博主作为一个好奇心很强喜欢打破砂锅问到底的人，看到一个东西老在眼前晃来晃去却又似懂非懂，心里非常难受，于是想好好了解一下这个指数分布族到底是个什么鬼。。。1.指数分布族的概念指数分布族是指可以表示为指数形式的概率分布。wiki上的定义如下：Asingle-parameterexponentialfamilyisasetofprobabili
bitcarmanlee·2016-05-01 23:23

指数分布族（The Exponential Family)与广义线性回归（Generalized Linear Model GLM）

在各种算法相关的paper中，经常看到指数分布族这个概念。博主作为一个好奇心很强喜欢打破砂锅问到底的人，看到一个东西老在眼前晃来晃去却又似懂非懂，心里非常难受，于是想好好了解一下这个指数分布族到底是个什么鬼。。。1.指数分布族的概念指数分布族是指可以表示为指数形式的概率分布。wiki上的定义如下：Asingle-parameterexponentialfamilyisasetofprobabili
bitcarmanlee·2016-05-01 23:00
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