Negative 第5页

YOLO(实时目标检测)V1-V2-V3简介和细节改进

P(Positive)和N(Negative)表示模型的判断结果T(True)和F(False)表示模型的

Keven He·2023-01-03 14:55

基于Bert实现情感分类任务—详细教程（代码+数据）

例如，在句子“Trumpisanuisance.”中，明显说话人对Trump持消极态度，面向aspect的情感分类任务就要把Trump和Negative识别出来。

甜辣uu·2023-01-03 09:45

基于Bert实现情感分类任务

例如，在句子“Trumpisanuisance.”中，明显说话人对Trump持消极态度，面向aspect的情感分类任务就要把Trump和Negative识别出来。

数学是算法的灵魂·2023-01-02 21:40

Invalid argument: Subshape must have computed start ＞= end since stride is negative, but is 0 and 2

keras-yolov3在win10下训练目标检测算法，【win10+gpu3090+cuda_10.0.130_411.31_win10+cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32】报错如下：......Etensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502]layoutfailed:Invalidargum

至尊宝♬·2023-01-02 14:19

Structured Sparse Non-negative MatrixFactorization with -L_{2,0}-Norm文献简读

paper:StructuredSparseNon-negativeMatrixFactorizationwith-Norm矩阵L0范数的定义：whereI(x)=1ifx0,I(x)=0ifx=0.（本质上是W中不为0的的个数）；表示不为0的列的个数。为了进行特征选择提出了以下模型：为了去掉限制条件，将上式转化为（）：具体优化方法：其中D_h^t,D_w^t表示Lipschitzcontinuo

atease0001·2023-01-01 13:15

负采样（Negative Sampling）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程在Word2Vec文章中，我们见到了Skip-Gram模型如何构造一个监督学习任务，把上下文映射到了目标词上，它如何学到一个实用的词嵌入（wordembedding）。但是它的缺点（downside）就在于softmax计算起来很慢。因此，学习一个改善过的学习问题叫做负采样（negativesampling），它能做到与Skip-Gram模型相似的事情，但是

双木的木·2022-12-31 10:32

深度网络与tucker分解结合实现数据分类(pytorch)

importtorchfromtensorly.decompositionimportnon_negative_tuckerimporttensorlyastlfromtensorlyimporttucker_to_tensorfromsklearn.clusterimportk_meansfromtensorly.tucker_tensorimporttucker_to_tensorfromte

小然_ran·2022-12-31 07:57

利用gensim训练word2vec

包含了基于中心词预测周围词的skip-gram和基于周围词预测中心词的CBOW两大类方法，同时为了解决词表庞大带来的softmax计算问题，可分别采用基于Huffman树的层次softmax方法以及基于局部小样本优化的negative

guofei_fly·2022-12-29 14:14

【毕业设计_课程设计】基于机器学习SVM的行人检测实现

SVM的行人检测实现提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放项目说明1.HOG+SVM行人检测基于python和opencv编写的代码，应用经典的HOG+SVM算法实现行人检测目录说明：Negative

m0_71572237·2022-12-27 09:37

免疫浸润计算方法是CIBERSORT和ssgsea 画图

1.输入数据要什么下面这段话摘自CIBERSORT的介绍Importantly,allexpressiondatashouldbenon-negative,devoidofmissingvalues,andrepresentedinnon-loglinearspace.ForAffymetrixmicroar

YoungLeelight·2022-12-26 17:32

word2vec 的 Negative Sampling(负采样)技巧

Skip-gram模型的负采样在Skip-gram模型中，softmax的计算成本很大，因为它需要扫描整个词嵌入矩阵()来计算词汇表中所有词的分布概率，而词汇表的大小可能上百万甚至更多。假设训练的语料库有个不同的词汇，隐藏层是维，这意味着每训练一次样本(采用随机梯度下降)，中有个神经元要更新，中有个神经元要更新，导致如果语料库非常庞大，计算会非常低效。采用负采样：从噪声分布中随机抽样个负例(是超参

看正好六个字·2022-12-24 19:56

【机器学习】ROC曲线与PR曲线

一、前置概念1.混淆矩阵预测为Positive预测为Negative实际值为PTPFN实际值为NFPTN前一个字母：预测正确为T，预测错误为F；后一个字母：预测为正例为P，预测为负例为N。

取经小尼姑·2022-12-24 19:56

word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

1.HierarchicalSoftmax的缺点与改进在讲基于NegativeSampling的word2vec模型前，我们先看看HierarchicalSoftmax的的缺点。的确，使用霍夫曼树来代替传统的神经网络，可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词ww是一个很生僻的词，那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。能不能不用搞这么复杂的一颗霍夫曼树，将模型变的更加简单呢？Neg

weixin_33985507·2022-12-24 19:55

Numpy通用函数数组运算

算数操作+:np.add-:np.subtract-:np.negative*:p.mu

零碎@流年絮语·2022-12-24 11:32

准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1

Positive（预测到的正例）Negative（预测到的反例）True（预测结果为真）TP（1）TN（2）False（预测结果为假）FPFN（1）假设真实标签为：y=[1,0,1,0]，预测结果为：y_pred

枫林扬·2022-12-24 11:19

【教学】图像分类算法中的召回率recall、精准率precision和f1score得分等计算。

TP:预测为1(Positive)，实际也为1(Truth-预测对了)TN:预测为0(Negative)，实际也为0(Truth-预测对了)FP:预测为1(Positive)，实际为0(False-预测错了

bug生成中·2022-12-24 10:11

自然语言处理(NLP)(one-hot vector&Word Embedding词嵌入&语言模型&词向量&CBOW&skip-gram&negative sampling负采样模型)

自然语言处理的应用拼写检查、关键词检索......文本挖掘（产品价格、日期、时间、地点、人名、公司名）文本分类机器翻译客服系统复杂对话系统one-hotvector假设词库总共有n个词，那我们打开一个1*n的高维向量，而每个词都会在某个索引index下取到1，其余位置全部都取值为0。WordEmbedding词嵌入最简单粗劣的理解就是：将词进行向量化表示，实体的抽象成了数学描述，就可以进行建模，应

hxxjxw·2022-12-23 06:18

Skip-gram & CBOW 的一些理解

损失函数的计算三、CBOW四、Skip-gram五、一些训练时用到的tricks5.1HierarchicalSoftmaxHierarchical\SoftmaxHierarchicalSoftmax5.2Negative

Rising_Flashlight·2022-12-23 06:45

lstm训练情感分析的优点_机器学习 - LSTM应用之情感分析

1.概述在情感分析的应用领域，例如判断某一句话是positive或者是negative的案例中，咱们可以通过传统的standardneuronetwork来作为解决方案，但是传统的神经网络在应用的时候是不能获取前后文字之间的关系的

八大山狗·2022-12-22 16:14

roc曲线python_风控（一）：ROC曲线和K-S曲线比较及python实现

1.混淆矩阵(一级指标)以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。

穷码农·2022-12-22 15:53

prompt 代码示例

1.定义任务fromopenprompt.data_utilsimportInputExampleclasses=['negative','positive']dataset=[InputExample

Vincy_King·2022-12-21 05:19

提示学习（OpenPrompt demo）

importtorchfromopenprompt.data_utilsimportInputExample#确定类别，即数据标签classes=[#TherearetwoclassesinSentimentAnalysis,onefornegativeandoneforpositive"negative

QianTu&·2022-12-21 05:13

正样本（positive example ）和负样本（negative example），easy example 和 example

正样本（positiveexample）和负样本（negativeexample）单独针对某个分类，与GT的IOU大于上门限的bbox是正样例，同理，与GT的IOU低于下门限bbox是负样例，在代码中可以将正样本理解为前景，负样本理解为背景，但不是主观上的前景和背景如下图，对“person”分类时，其他bbox均为负样本easynegativeexample和hardnegativeexample

潘钟鸣·2022-12-20 13:53

Triplet损失(三元组损失)

Triplet损失，意味着需要同时看三个图片，Anchor图片，Positive图片，Negative图片。

_-周-_·2022-12-19 16:48

RCNN网络源码复现（Ⅴ） --- 训练SVM二分类模型的训练过程

目录1.我们来回顾SVM的训练过程2.开始训练3.难分辨负样本挖掘（custom_hard_negative_mining_dataset.py）3.1get_hard_negatives3.2add_hard_negatives3.3

Courage2022·2022-12-19 07:30

硬件茶谈（B站up主爱上半导体）

本章来学习MOS管的基本工作原理栅极无电压的时候，就截止，有电压的时候，漏极和源极就导通下面是N型半导体，N为Negative的意思，无论是N型还是P型都是由纯净的硅掺入少部分的磷和硼而形成的。

Mr529302·2022-12-18 15:39

Gateway断言功能详解

也可以通过and、or和negative(非)三个操作符多个Predicate串联在一块共同判断Predicate其实就是我们和Gateway对接的数据暗号，比如要求你的R

开端·2022-12-17 10:49

pytorch用于多标签分类的bceloss

defbceloss(output,target):positive_prob=F.logsigmoid(output)negative_prob=F.logsigmoid(-output)loss=-

小星星么么哒·2022-12-16 08:28

ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 3 from 1 for 'pool1/MaxPool'

在定义LetNet5网络模型时候，遇到了下述问题此为图片通道数据格式问题defLeNet5(w_path=None):input_shape=(1,img_rows,img_cols)img_input=Input(shape=input_shape)x=Conv2D(32,(3,3),activation="relu",padding="same",name="conv1")(img_input

smellycat17·2022-12-16 04:38

全面解决方法ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for ‘pooling/MaxPooling‘

在出现这个问题的时候我们有两个思路，首先对于不同的版本的内核输入图像的格式是不同的。所以我通常会在代码中对内核版本进行判断以便后面的代码能够兼容更多的形式。ifK.image_data_format()=='tf':#这是在keras2.3.0版本下的判断形式，如果是别的版本(较低版本)应该使用image_dim_ordering，判断tf表示输入格式是channel_last这样一个形式，还有另

qq_37086224·2022-12-16 04:06

【机器学习】模式识别基本概念

二类分类真阳性（TP)假阳性（FP）真阴性（TN）假阴性（FN）预测为正/阳性（Positive）预测为负/阴性（Negative）真值为正/阳性TruePositive（TP）/真阳性FalseNegative

Q小鑫·2022-12-15 08:04

【卡帕一致性检验（Kappa）】基于SPSS软件实现

1.SPSS操作（1）在“数据视图”中输入数据，其中WB结果包括两类：positive和negative，即可以分别用1和2表示（2）在“变量视图”中主要修改名称和值，其中值是分别用1代表positive

TaoLiang8750·2022-12-14 16:03

SUBGRAPH REPRESENTATION LEARNING WITH HARD NEGATIVE SAMPLES FORINDUCTIVE LINK PREDICTION

摘要知识图(KGs)中的归纳链接预测通常用于诱导捕获实体无关的关系语义的逻辑规则。最近的研究表明，图表示学习可以在局部子图结构中编码这些逻辑规则。通过这种方法，该模型具有处理不可见实体的归纳能力，这对于真实世界kg的演化性质是实用的。然而，尽管高质量的负样本在链路预测中很重要，但目前还没有方法选择硬负来进行链路归纳预测。为了克服这一限制，我们提出了一种新的抽样方法，在给定一个正三元组的情况下选择硬

小蜗子·2022-12-14 07:07

Lidar based off-road negative obstacle detection and analysis(论文翻译)

（机翻自己留作资料的大家辩证使用论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/6083105）Abstract:无人驾驶地面车辆(UGV)要想在越野地形中高速行驶，就必须实时分析和了解周围的地形：它必须知道它打算去哪里，哪里有危险，以及许多细节地形的地形。在避障、地形分类和路径规划方面已经进行了大量研究，但仍然很少有UGV系统能够准确地高速自主穿越越野环境。在

不太会转弯儿·2022-12-13 18:02

论文翻译：USE OF LIDAR FOR NEGATIVE OBSTACLE DETECTION: A THOROUGH REVIEW

(鉴定为水刊综述老板让看的)Abstract：野外自动驾驶陆地车辆的负面障碍是指路面上的坑洼、沟渠、悬崖、坑或任何类型的障碍物，但不是以可见的方式，它给车辆或潜在的乘客带来风险，甚至给环境带来风险。自主陆地车辆正在前进。这些负面障碍会对自动驾驶陆地车辆造成严重损坏，包括车辆悬架损坏、侧翻，甚至自动驾驶车辆丢失。障碍物检测是避免任何风险的第一步，能够警告附近的障碍物以避免可能出现的任何类型的危险是极

不太会转弯儿·2022-12-13 18:32

论文翻译：Robust Negative Obstacle Detection in Off-Road Environments Using Multiple LiDARs

论文原址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9108058Abstract:自动驾驶汽车在越野环境中行驶时，必须实时分析和了解周围的地形。然而，很少有UGV能够在高速自主地检测越野环境中的坑和沟渠。本文提出了一种使用多个侧面安装的LiDAR的自动驾驶车辆的自适应负障碍物检测方法。该方法首先从原始传感器数据中提取径向方向的距离跳跃，得到潜在的负障碍物特征点对，

不太会转弯儿·2022-12-13 18:30

负对数似然(negative log-likelihood)

negativeloglikelihood文章目录negativeloglikelihood似然函数(likelihoodfunction)OverviewDefinition离散型概率分布(Discreteprobabilitydistributions)连续型概率分布(Continuousprobabilitydistributions)最大似然估计(MaximumLikelihoodEsti

不一样的雅兰酱·2022-12-10 08:46

负对数似然（negative log-likehood, NLL）

目录1.似然2.最大似然估计3.对数似然4.负对数似然5.补充说明Reference1.似然似然与概率不同。概率是指一个事件发生的可能性，描述的是对象是事件；似然是指影响事件发生概率的未知参数，描述的对象是参数。由于参数有一定的值（虽然未知），并非事件或随机变量，无概率可言，于是改用“似然”一词。假设是离散随机变量，其概率质量函数依赖于参数，则：其中，为参数的似然函数，为随机变量的某一值。2.最大

鸣谦12·2022-12-10 08:44

简单理解精确率(Precision)，召回率(Recall)，准确率(Accuracy)，TP，TN，FP，FN

TN)，FalsePositive(FP)，FalseNegative(FN)这四个词语，左半边表示的是模型的预测对了没(分为True,False)，右半边表示的是模型预测的结果(分为Positive,Negative

xiongxyowo·2022-12-09 06:48

numpy的部分通用函数浅谈

numpy的部分通用函数1.数组算术运算符运算符对应的通用函数描述+np.add加法运算（即1+1=2)-np.substract减法运算（即3-2=1）-np.negative负数运算（即-2）*Nnp.multiply

hdxx2022·2022-12-07 08:02

python 文本向量化_Python文本特征抽取与向量化算法学习

本文为大家共享了Python文本特征抽取与向量化的详细代码，供大家参考，详细内容如下假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想怎么让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”(negative

高傲的大白杨·2022-12-06 09:28

python文本分析和提取_Python文本特征抽取与向量化算法学习

本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码，供大家参考，具体内容如下假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”（positive）还是“踩”（negative

weixin_39983563·2022-12-06 09:58

python12345输出54321_逆排序：输入12345，输出54321

out=0whilenum:out=out*10+num%10num/=10returnout第二种(考虑了正负数、为零的情况)：out=0is_negative=Falseifnum1:num/=10ifnum

砚水·2022-12-06 03:45

Sympy代数符号运算库

CASSympy符号运算的基本使用指南Sympy与Math函数的区别定义变量Symbol(‘x’),symbols(‘uvw’)函数基本数值类型(real-rational-integer-positive-negative-complex-zero

学而思，思而在！讷于言，敏于行！·2022-12-05 22:47

机器学习-查全率和查准率

记录搞懂机器学习中模型评估与选择的查全率和查准率举个例子更好理解：情景：瓜农拉了一车西瓜，这里面的西瓜只有好(Positive)和坏(Negative)这两种类别。

浑子阿月·2022-12-04 12:45

这瓜保熟吗——二分类结果的混淆矩阵与查准率、查全率

A：如果预测结果与真实情况一致，则称T(True)，否则为F(False)B：如果预测结果为正例（好瓜），则表示为P(Positive)，否则表示为N(Negative)这样就有了混淆矩阵了：二分类结果的混淆矩阵

wusimpl·2022-12-04 12:38

机器学习算法衡量指标——准确率、精确率（查准率）、召回率（查全率）

每个的第二个字母：N/P，代表预测的结果，是Negative，还是Positive。因为对于分类问题，机器学习模型只会输出正类和负类两种预测结果。具体来说：结果描述TPTruePositiv

爱吃酸菜鱼的汉堡·2022-12-04 12:30

Gavin老师Transformer直播课感悟 - 使用BERT对IMDB影视数据进行分析

1.数据收集从下列地址下载影视评论测试数据：数据包含了对电影的评论信息(review列）和情感分类标签(sentiment列)，标签分为positive和negative两类：2.测试结果为了节省模型训练时间

m0_49380401·2022-12-03 11:45

今天的特稿献给评分模型中的lift和KS

文章目录1.lift含义一2.评分模型分区间求Lift1.lift含义一按照网上的含义，Lift衡量的是，与不利用模型相比，模型的预测能力“变好”了多少混淆矩阵中，positive表示“逾期”，negative

Charming&M·2022-12-03 00:11

【工大SCIR笔记】浅谈Transformer模型中的位置表示

[Negative]

zenRRan·2022-11-30 21:09

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