Latent 第5页

WPF界面中添加（控件显示信息、GridView、GridView数据“右键”显示）

这里就是右键点击出现的操作)（显示的一堆数据，有“名称，编码，日期，备注”）（红色的DataMemberBing是绑定的事件，将需要显示的内容赋值给Name）转载于:https://www.cnblogs.com/Latent-Truth

dingya5088·2020-08-17 00:42

(转)低秩表示的学习--Latent Low-Rank Representation(LatLLR)

原低秩表示的学习--LatentLow-RankRepresentation(LatLLR)2015年03月12日20:14:27Lynne-huang阅读数：12443最近读了LLR(LowRankRepresentation)的文章，所以整理一下。本文的主线是LLR-->LantLLR-->RobustLLR代码地址：https://download.csdn.net/download/smi

qq_41978139·2020-08-16 07:21

在Python中使用LDA处理文本

78）|评论（0）1人收藏此文章,我要收藏目录[-]安装示例说明：原文：http://chrisstrelioff.ws/sandbox/2014/11/13/getting_started_with_latent_dirichlet_allocation_in_python.html

凌风探梅·2020-08-16 05:09

LDA（Latent Dirichlet Allocation）学习笔记

示例LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率，而不是布尔型的100%属于某个类。国外有个博客[1]上有一个清晰的例子，直接引用：Supposeyouhavethefollowingsetofsentences:Iliketoeatbroccoliandbananas.Iateabananaa

惜君Iris·2020-08-15 17:52

LDA: 从头到尾彻底理解LDA (Latent Dirichlet Allocation)

小记：很长一段时间没有更新博客了，因为工作比较忙，也没有回答一些朋友的问题，非常抱歉。这篇LDA的总结已经写好了有三个多月，一直没有时间发到CSDN上，今天周末，本来打算在很火爆的国内MOOC上学学java，但是简单看了看，感觉水平都比较一般，所以看不下去了，还是把这个LDA总结一下。ps:网上也有很多总结的，但是大部分都不是很系统，目前觉得july总结的最好了，但是不得不说，我自己的这份总结要比

watkins·2020-08-15 17:19

LDA(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现

LDA的概要简述LDA(LatentDirichletAllocation)主题模型是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。在LDA的理论当中一篇文档的主题构造过程如下所示，首先是以一定的概率选择文档当中的某个词，然后再在这个词下以一定的概率选出某一个主题，这样就生成了这篇文档的第一个主题。不断重复这个过程

领头“洋”·2020-08-15 15:34

LDA( Latent Dirichlet Allocation Introduction)

LatentDirichletAllocationIntroductionLDA是给文本建模的一种方法，它属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成文章。通过对文本的建模，我们可以对文本进行主题分类，判断相似度等。在90年代提出的LSA中，通过对向量空间进行降维，获得文本的潜在语义空间。在LDA中则是通过将文本映射到主题空间，即认为一个文章有若干

aeon521730041·2020-08-15 12:51

Latent Semantic Analysis (LSA) Tutorial 潜语义分析LSA介绍（转）

LatentSemanticAnalysis(LSA)Tutorial转：http://blog.csdn.net/yihucha166/article/details/6783212译：http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/33.html潜语义分析LSA介绍LatentSemanticAnalysis(

caihong0571·2020-08-15 07:19

卷积自编码器CAEs

他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-spacerepresentation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。

αβγθ·2020-08-13 17:54

Variational Autoencoder: Basic Concept

generation_loss=mean(square(generated_image-real_image))latent_loss=KL-Divergence(latent_variable,u

张小彬的代码人生·2020-08-09 04:46

通俗的说 LDA ----Latent Dirichlet Allocation

LDA的原理：LDA（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。什么是主题因为LDA是一种主题模型，那么首先必须明确知道

南七小僧·2020-08-08 19:41

Linux环境下MatlabR2014a中运行voc-Release5的过程

Ubantu14.04LTSMatlab版本：MatlabR2014a环境：gcc-4.7,g++-4.7voc版本：VOC-Release5（https://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/latent

hehainan_86·2020-08-01 12:43

ELEGANT: Exchanging Latent Encodings with GAN for Transferring Multiple Face

ELEGANT:ExchangingLatentEncodingswithGANforTransferringMultipleFaceAttributesabstract最近关于面部属性转换的研究取得了巨大成功。许多模型都能够使用输入图像转换面部属性。然而，它们受到三个限制：（1）无法通过样本生成图像，导致迁移的属性多样性受限;（2）不能同时转换多个面部属性;（3）生成的图像质量低，如低分辨率或伪

摩根0·2020-07-29 22:19

运行latent_3d_points的train_single_class_ae.ipynb

安装Anaconda在官网下载安装文件。选择所需的python版本（我的是python3.7）选择合适的系统（linux64）下载后的文件名为：Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh在终端或命令行中输入安装命令，按提示安装bashAnaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh设置环境变量打开配置文件vim~/.bashrc在最后一行添加exportP

谦虚的海绵·2020-07-28 05:08

LFADS - Latent Factor Analysis via Dynamical Systems 1608

LFADS-LatentFactorAnalysisviaDynamicalSystems16082.1LFADSGeneratorThisdiagramandtheaboveequationsimplementtheconditionaldistributionP(x|z)=P(x|{g0,u1:T})oftheVAEdecoder.2.2LFADSEncoderWebeginbydescrib

hzyido·2020-07-15 07:19

WPF界面中控件及其属性用法（二）【TextBlock】

TextBlock控件效果图：代码：*序号：（当该字段是必填选项时，前面加上红色星号）用的的时候再加入其它控件，一般效果图：转载于:https://www.cnblogs.com/Latent-Truth

dingya5088·2020-07-13 04:20

潜在语义分析Latent semantic analysis note(LSA)原理及代码实现

文章参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a9902f0101cjl3.htmlLatentSemanticAnalysis(LSA)也被叫做LatentSemanticIndexing(LSI)，从字面上的意思理解就是通过分析文档去发现这些文档中潜在的意思和概念。假设每个词仅表示一个概念，并且每个概念仅仅被一个词所描述，LSA将非常简单（从词到概念存在一个简单的

bob007·2020-07-13 03:15

MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

原理文章2下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里helpprincomp会提示你用pca代替他)进行降维的方法.直接上代码分析:[pc,score,latent

limber0117·2020-07-12 11:15

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形)

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:00:49我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值，而且K维中只能有1维为1、其他维必须为0，表示我们观察到的x属于K类中的哪一类。显然，这里的隐变量z就

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

【阅读笔记】Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing

论文名称：InterpretingtheLatentSpaceofGANsforSemanticFaceEditing论文作者：YujunShen,JinjinGu,XiaoouTang,BoleiZhou发行时间：Submittedon15Dec2019,lastrevised31Mar2020论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.10786代码开源：https://g

PandaDreamer·2020-07-07 09:46

【阅读笔记】Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in the GAN Latent Space

论文名称：UnsupervisedDiscoveryofInterpretableDirectionsintheGANLatentSpace论文作者：AndreyVoynov,ArtemBabenko发行时间：Submittedon10Feb2020,lastrevised18Feb2020论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.03754代码开源：https://gith

PandaDreamer·2020-07-07 09:46

【阅读笔记】Image2StyleGAN：How to Embed Images Into the StyleGAN Latent Space

论文名称：Image2StyleGAN:HowtoEmbedImagesIntotheStyleGANLatentSpace?论文作者：RameenAbdal,YipengQin,PeterWonka发行时间：Submittedon15Dec2019,lastrevised31Mar2020论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/ht

PandaDreamer·2020-07-07 09:46

Meta-learning with latent embedding optimization【论文笔记】

论文作者的代码(基于tensorflow)中文摘要基于梯度的元学习技术既广泛适用，又能熟练地解决具有挑战性的少样本学习和快速适应问题。然而，当在极低数据体系中的高维参数空间上操作时，它们具有实际困难。我们表明，通过学习模型参数的数据依赖潜在生成表示，并在这个低维潜在空间中执行基于梯度的元学习，可以绕过这些限制。由此产生的方法，潜在嵌入优化（LEO），将基于梯度的自适应过程与模型参数的基础高维空间分

Xie_learning·2020-07-07 01:26

Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems 论文阅读

chutongz·2020-07-06 03:49

Deep Discriminative Latent Space for Clustering 翻译

DeepDiscriminativeLatentSpaceforClustering翻译摘要：聚类是数据分析和机器学习中最基本的任务之一。它是许多数据驱动应用程序的核心，旨在将数据分成具有相似模式的组。此外，聚类是一个复杂的过程，受到数据表示方法选择的显著影响。最近的研究通过有效地学习这些表示来证明了令人鼓舞的聚类结果。在大多数这些工作中，深度自动编码器最初被预先训练以最小化重建损失，然后与聚类质

骑蜗牛前行·2020-07-05 11:40

从主题模型(Topic Model)到隐语义模型(Latent Factor Model)

云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2020-07-02 11:00

python LDA (Latent Dirichlet Allocation)实例讲解

LDA（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。以上，摘自百度百科。下面用一个例子来讲解实现，贴代码，注释相对详细，不

binqiang2wang·2020-07-02 10:48

保存tensor至本地文件

由于实验过程需要，将中间结果tensor保存至本地文件，这里利用numpy库中的savez函数来实现，具体的代码如下#首先将要保存的tensor从计算图中分离出来，这里用到detach函数enc=by_latent.detach

ZQ_ZHU·2020-06-30 21:09

【论文阅读】POI2Vec: Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors

《POI2Vec:GeographicalLatentRepresentationforPredictingFutureVisitors》ShanshanFeng,GaoCong,BoAn,YeowMengChee.2017,AAAI附件：论文Abstract随着位置感知型（location-aware）社交媒体应用的日益普及，兴趣点（POI）推荐得到了广泛的研究。然而现有的大部分研究是从用户的角

ForcedOverflow·2020-06-27 09:12

潜在语义分析原理以及python实现代码！！！！

原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis前言浅层语义分析（LSA）是一种自然语言处理中用到的方法，其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的

stay_foolish12·2020-06-26 14:18

Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1907.10949.pdf代码链接：https://github.com/mpatacchiola/Y-AE前言Y-Autoencoders是2019年CVPR上的一篇的论文，这篇论文的创新点在于之前的Autoencoders的输入和输出一致，所以其主要用于图像压缩方面，对于Autoencoders的架构不清楚的可以参考我这篇博客，但是本文首

YYLin-AI·2020-06-25 21:48

推荐算法 | 《Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems》

1introduction文中，作者研究了如何有效地处理神经推荐系统中的上下文数据。首先对传统的将上下文作为特征的方法进行了分析，并证明这种方法在捕获特征交叉时效率低下。然后据此来设计RNN推荐系统。WefirstdescribeourRNN-basedrecommendersysteminuseatYouTube.Next,weoffer“LatentCross,”aneasy-to-usete

蠡1204·2020-06-25 17:15

深度学习之卷积自编码器

他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-spacerepresentation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成，如下图：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。

zlinxi·2020-06-25 06:08

潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）

文章目录1.狄利克雷分布2.潜在狄利克雷分配模型3.学习推理4.sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation潜在狄利克雷分配（latentDirichletallocation，LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002年由Blei等提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。

Michael阿明·2020-06-25 00:37

Probability Latent Semantic Analysis (PLSA) 模型学习笔记

ProbabilityLatentSemanticAnalysis(PLSA)模型学习笔记PLSA是前面LSA的兄弟版，相比于LSA而言，PLSA定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理解释了。这篇博文我们分三部分来说PLSA：基本思想，EM算法推导，以及优缺点分析。1.PLSA的基本思想PLSA是一种主题模型topicmodel，是针对文本中隐含的主题来建模的方

bigface1234fdfg·2020-06-24 20:18

Dual Graph Attention Networks for Deep Latent Representation of Multifaceted Social...》论文学习笔记

DualGraphAttentionNetworksforDeepLatentRepresentationofMultifacetedSocialEffectsinRecommenderSystems论文学习笔记，这里主要是对文章的理解和重要部分进行的翻译，如有不对的地方，请大家多多指正！总述腾讯atWWW2019，本文提出了对偶注意力网络来更好地学习双重社交效应的深度隐式表示，其中一个由用户特定

junzhou134·2020-06-24 11:04

Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling

Thisrepositorycontainspre-trainedmodelsandsamplingcodeforthe3DGenerativeAdversarialNetwork(3D-GAN)presentedatNIPS2016.http://3dgan.csail.mit.eduPrerequisites论文介绍3D-GANwhichgenerates3Dobjectsfromaproba

deardao·2020-06-24 04:06

“西游记之大圣归来”短评主题分析-Latent Dirichlet Allocation

功能输出影评主题；输出每份评论在各个主题上的权重分布。工具python2spark2.0.2引言在机器学习中，LDA是两个常用模型的简称：线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis)和隐含狄利克雷分布(LatentDirichletallocation),本篇指的是后者。具体来说，LDA可以解决这样的问题：如我现在有一批针对“大圣归来”评论的文本，我想知道大家都在说些什么，

我满眼的欢喜都是你·2020-06-24 03:45

[学习笔记]学习主题模型(Topic Model)和PLSA( probabilistic latent semantic analysis）

from:http://www.hxxiaopei.com/?p=71读了著名的【GoogleNewsPersonalizationScalableOnlineCF】，提及到针对用户聚类，利用相似用户性信息计算喜欢的news。其中包含min-hash以及plsi，产生了对plsi的兴趣。plsi是model-based推荐算法，属于topic(aspect)model，最近研究了topicmode

hxxiaopei·2020-06-23 17:43

PCA、SVD、协方差矩阵求解的关系和对比（例子说明）

源数据X：9*20,9个样本,20维源数据平均值数据中心化：PCA方法求解[PCA_coeff,PCA_score,PCA_latent]=pca(X)//默认一行为一个数据样本，matlab自动进行数据中心化

babywong·2020-06-22 16:56

深度学习中隐变量（latent variable）理解

假如有x,yx,yx,y服从如下分布关系：看起来像是3元混合高斯分布，比较复杂。如果我们再引入隐变量zzz，使得z=z1z=z_1z=z1时，x,y∼N(μ1,Σ1)x,y\simN(\mu_1,\Sigma_1)x,y∼N(μ1,Σ1)；z=z2z=z_2z=z2时，x,y∼N(μ2,Σ2)x,y\simN(\mu_2,\Sigma_2)x,y∼N(μ2,Σ2)；z=z3z=z_3z=z3时，x

HEGSNS·2020-06-21 21:54

使用styleGAN-encoder学习控制图片的向量

styleGAN-encoder对生成的图片进行控制这篇文章中我们使用了储存库内置的向量对生成的图片进行控制,那么接下来我们尝试自己训练一个这样的向量.人脸特征标记数据集我们使用一个[潜码对应各种属性]的数据集latent_training_data.pkl.https

3D_DLW·2020-06-21 19:51

无监督第四节：LDA (Latent Dirichlet Allocation快速理解)（主题模型）

1.简介LDA是一种基于概率的生成式模型，所以在LDA的过程中会涉及到很多概率的知识，不太熟悉的话建议先学习概率知识。LDA在NLP中应用广泛，主要是用于主题模型(topicmodeling)。关于主题模型和主题分类的区别请参考https://monkeylearn.com/blog/introduction-to-topic-modeling/2.为什么要使用LDA：LDA的主要作用是通过sof

数据小新手·2020-04-19 13:55

使用LFM（Latent factor model）隐语义模型进行Top-N推荐

隐语义模型LFM和LSI，LDA，TopicModel其实都属于隐含语义分析技术，是一类概念，他们在本质上是相通的，都是找出潜在的主题或分类。这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的，近些年它们也被不断应用到其他领域中，并得到了不错的应用效果。比如，在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类，也就是把item划分到不同类别/主题，这些主题/类别可以理解为用户的兴趣。对于一个用户来说，

MiracleJQ·2020-04-13 01:47

20160806-2

[latent](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/1433856-3893c4ae324c76ae.png?imageMogr2/auto-

HeskeyBaozi·2020-04-12 21:25

PIXELVAE: A LATENT VARIABLE MODEL FOR NATURAL IMAGES

https://openreview.net/pdf?id=BJKYvt5lgNaturalimagemodelingisalandmarkchallengeofunsupervisedlearning.VariationalAutoencoders(VAEs)learnausefullatentrepresentationandmodelglobalstructurewellbuthavedif

朱小虎XiaohuZhu·2020-04-10 21:41

Learning Latent Group Dynamics for Prediction of High Dimensional Time Series

LearningLatentGroupDynamicsforPredictionofHighDimensionalTimeSeries"Areyougoingtotheparty?""Depends,whoelseiscoming?"Predictingthefuturehasalwaysbeenoneoftheambitionsofmankind.Buthowfaralongarewereall

hzyido·2020-03-30 19:49

Latent Representation Learning For Artificial Bandwidth Extension Using A Conditional Variational Auto-Encoder

博客作者：凌逆战论文地址：https://ieeexplore.ieee.xilesou.top/abstract/document/8683611/地址：https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/10714401.html利用条件变分自动编码器进行人工带宽扩展的潜在表示学习作者：PramodBachhav,MassimilianoTodiscoandNicholas

凌逆战·2020-02-19 21:00

Latent Dirichlet Allocation（隐狄利克雷分配模型）——论文翻译与分析

本文是经典论文《LatentDirichletAllocation》的翻译及注解。BleiDM,NgAY,JordanMI.Latentdirichletallocation[J].JMachineLearningResearchArchive,2003,3:993-1022.本文虽然尽可能的讲解涉及的外围知识，但如果有看不懂的地方请点击“参考”后面的链接，进行阅读理解。强烈建议结合通俗理解LDA

江湖人称冷不丁·2020-02-07 20:13

MATLAB实例：PCA（主成成分分析）详解

www.cnblogs.com/kailugaji/1.主成成分分析2.MATLAB解释详细信息请看：Principalcomponentanalysisofrawdata-mathworks[coeff,score,latent

凯鲁嘎吉·2020-01-08 10:00

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