Sampling

数据集划分

在分类任务中，保留类别比例的采样方法称为“分层采样”（stratifiedsampling）。 2.采用若干次随机划分避免单次使用留出
来路与归途·2022-11-20 14:54

自助法（bootstrapping）划分数据集

多数情况下采用留出法（hold-out），即从数据集中分层采样（stratifiedsampling）出约30%的数据作为测试集。分层采样的目的是要保持数据分布的一致性，避免划分过程引入额外的偏差。
Answerlzd·2022-11-20 14:43

【论文解读】YouTube采样修正的双塔模型论文精读

「本文概览」《Sampling-Bias-CorrectedNeuralModelingforLargeCorpusItemRecommendations》是谷歌在2019年的RecSys上发表的一篇非常具有工业风的论文
风度78·2022-11-20 13:25

unsampling matlab代码,上采样(UnSampling)、反卷积(Deconvolution)与上池化(UnPooling)

反卷积(Deconvolution)、上采样(UnSampling)与上池化(UnPooling)的对比图示如下(图片出处见水印)：对比图上采样(UnSampling)FCN、U-net等网络结构中都有使用上采样
Azzero·2022-11-20 13:58

【转】FCN中反卷积、上采样、双线性插值之间的关系

先看几个概念：1、图像上采样上采样upsampling的主要目的是放大图像，几乎都是采用内插值法，即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合
just_sort·2022-11-20 13:43

上采样,下采样,卷积,反卷积,池化,反池化,双线性插值【基本概念分析】

一、上采样1.概念2.原理二、下采样1.概念2.原理三、卷积与反卷积四、池化五、反池化六、双线性插值1.意义2.作用3.单线性插值4.双线性插值的公式5.双线性插值的例子一、上采样1.概念上采样（upsampling
旋转的油纸伞·2022-11-20 13:34

【学习强化学习】五、PPO算法原理及实现

文章目录参考资料1.FromOn-policytoOff-policy1.1onpolicyandoffpolicy回顾1.2PPO引入1.3ImportanceSampling1.3.1重要性采样定义
CHH3213·2022-11-20 05:07

UFFDFR实现记录

**论文下载《UFFDFR:Undersamplingframeworkwithdenoising,fuzzyc-meansclustering,andrepresentativesampleselectionforimbalanceddataclassification
_csdog·2022-11-20 02:27

PointNet++ pytorch核心代码笔记

R1：引入了一个层次化的神经网络（hierarchicalneuralnetwork），通过sampling和grouping逐步整合局部邻域，首先在小范围中从几何结构中提取局部特征（浅层特征），然后扩大范围
健身的程序猿·2022-11-19 23:00

【YOLOV5调用摄像头识别报错的解决方法】

YOLOV5使用detect.py进行调用摄像头实时识别时'Upsample'objecthasnoattribute'recompute_scanle_factor报错方法去到python库里找到upsampling.py
小凹兔·2022-11-19 23:00

MLaPP Chapter 6 Frequentist statistics 频率学派统计学

频率学派依赖于抽样分布（samplingdistribution），而贝叶斯学派则依赖后验分布（posteriord
张小彬的代码人生·2022-11-19 22:03

目标检测论文阶段性总结——Anchor-Free Detectors

DetectingCorner-Pairs1)Heatmaps2）Offests3)Embeddingvectors3.CornerPooling缺点FCOS1.主要框架2.FPN结构3.Center-ness4.CenterSampling
wutongxdf·2022-11-19 20:28

Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation (2020)

文章目录1.EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation(2020)(0)个人小结
healer-c·2022-11-19 19:18

Non-Sampling Learning for Personalized Recommendation——笔记

Non-SamplingLearningforPersonalizedRecommendation[参考]个性化推荐系统中的非采样学习-陈冲B站视频https://www.bilibili.com/video
Ficus_f·2022-11-19 19:37

#Paper Reading# Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without NS for Recommendation

论文题目:EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation论文地址:https:/
John159151·2022-11-19 19:07

论文《Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation》阅读

论文《EfficientHeterogeneousCollaborativeFilteringwithoutNegativeSamplingforRecommendation》阅读论文概况方法论总结今天简要介绍论文
行者^_^煜煜·2022-11-19 18:02

论文阅读：Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition

根据实验结果可以发现：数据不平衡问题不会影响高质量的representation的学习，因为Instance-balancedsampling（randomsampling）策略往往会学到泛化性更好的representations
coding小白·2022-11-19 17:12

机器学习西瓜书之学习笔记（更新中）

评估方法留出法(hold-out)分层采样(stratifiedsampling)取2/3~4/5交叉验证法(crossvalidation)k折交叉验证(k-foldcrossvalidation)划分
effortlesssyt·2022-11-19 15:31

图神经网络（三）GCN的变体与框架（6）GraphSAGE实战完整代码

图神经网络（三）GCN的变体与框架（6）GraphSAGE实战完整代码完整代码代码说明data.pysampling.pynet.pymain.py运行结果完整代码代码说明1.新建文件夹，将如下代码文件创建
炎武丶航·2022-11-19 13:16

图像处理（卷积神经网络）常见名词记录

2.下采样（under-sampling）3.池化通俗的讲，池化就是把图片变小，为了能够降低计算机的计算量。常用的池化方式有3种:最大池化（maxpooling）、均值池化(mea
有趣的野鸭·2022-11-19 10:38

【代码解析（1）】Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data

sampling.py#!
缄默的天空之城·2022-11-19 08:00

图像处理之Lanczos采样放缩算法

图像处理之Lanczos采样放缩算法一:什么是Lanczos采样参见这里:http://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resampling二:大致算法流程三:算法运行结果1
weixin_34010949·2022-11-19 07:34

卷积神经网络（CNN）开山之作——LeNet-5。卷积神经网络基本介绍。

目录一、LeNet-5的背景二、传统分类算法在图像识别上的弊端三、卷积神经网络的3个基本特征四、LeNet-5的网络结构1、Inputlayer2、Conv13、Subsampling24、Conv35
若风orz·2022-11-19 04:15

即看即用 && 随机抽样 ( Random sampling) && Pytorch官方文档总结 && 笔记 (三)

目录（1）本文涉及函数的列表（注释在代码中）（2）理解正态分布、均值和标准差（meanandstd）（3）伯努利分布（别名：“零一分布”、“两点分布”）（4）代码示例（含注释）（1）本文涉及函数的列表（注释在代码中）torch.manual_seed#设置种子，生成的随机数相同torch.initial_seed()#返回生成随机数的原始种子值torch.get_rng_state()#返回随机生
Flying Bulldog·2022-11-18 23:54

李宏毅机器学习-卷积神经网络

文章目录写在前面为什么用CNNProperty1：SmallRegionProperty2：SamePatternsProperty3：SubsamplingCNN架构结构简介Convolution一些卷积层的基本概念
Tongsen99·2022-11-18 11:13

这725个机器学习术语表，太全了！

英文术语中文翻译0-1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation
算法channel·2022-11-17 11:28

机器学习 | 这 725 个机器学习术语表，太全了！

英文术语中文翻译0-1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation
数据派THU·2022-11-17 11:27

这 725 个机器学习术语表，太全了！

英文术语中文翻译0-1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation
Wang_AI·2022-11-17 11:55

如何将3ds转pcd离散点云

直接用everything全局搜索pcl_mesh_sampling_release.exe，然后在里边进行执行pcl_mesh_sampling_release.exe输入点云输出点云，运行
视觉皮毛谈·2022-11-16 18:02

VisionTransformer（四）ChangeFormer—— 纯Transformer的变化检测

纯Transformer的变化检测前言一、ChangeFormer提取特征的TransformerBlock下采样DownsamplingBlock提取特征TransformerBlock融合位置编码的
lzzzzzzm·2022-11-16 18:58

NLP经典论文：Word2vec、CBOW、Skip-gram 笔记

Skip-gram笔记论文介绍模型结构CBOW模型整体模型输入输出整体流程整体维度输入层与投影层输入输出输出层输入输出原本方式：传统softmax优化方式1：分层softmax优化方式2：负采样NegativeSampling
电信保温杯·2022-11-16 17:02

详解 Word2vec 之 Skip-gram 模型

2Word2Vec模型3TheFakeTask4模型的具体细节5隐藏层6输出层7理解二、Skip-gram模型的训练1Wordpairsand"phases"2对高频词抽样3抽样率4负采样（negativesampling
已退游，勿扰·2022-11-16 17:57

刘二大人CNN

10.卷积神经网络（基础篇）_哔哩哔哩_bilibili0、前一部分卷积层和subsampling叫做FeatureExtraction特征提取器，后一部分叫做classification1、每一个卷积核它的通道数量要求和输入通道是一样的
linyuxi_loretta·2022-11-16 10:44

【机器学习】建议收藏的 725 个机器学习术语表，太全了！

英文术语中文翻译0-1LossFunction0-1损失函数Accept-RejectSamplingMethod接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法AccumulatedErrorBackpropagation
风度78·2022-11-16 10:08

DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. 问题解决

在用SMOTE算法模块进行过采样（oversampling）时，pandas导入训练集合特征和label。
weixin_39223665·2022-11-16 08:41

Applying Sampling Theory To Real-Time Graphics

原文地址：https://mynameismjp.wordpress.com/2012/10/21/applying-sampling-theory-to-real-time-graphics/ApplyingSamplingTheoryToReal-TimeGraphics
Kitchen020·2022-11-15 10:09

李宏毅机器学习笔记第14周_生成式对抗网络(GAN)

三、AnimeFaceGeneration四、Discriminator五、BasicIdeaofGAN六、Algorithm七、ProgressiveGAN八、OurObjective九、Samplingisgoodenough
MoxiMoses·2022-11-14 13:43

SoftTriple Loss: Deep Metric Learning Without Triplet Sampling

1.Abstract距离度量学习（DML）用于学习嵌入(特征提取)，其中来自同一类别的示例比来自不同类别的示例更接近。可以将其转换为具有三元约束的优化问题。由于存在大量三元组约束，因此DML的采样策略必不可少。随着深度学习在分类领域的巨大成功，它已被应用于DML。当使用深度神经网络（DNN）学习嵌入时，每次迭代仅可获得一小部分数据。三重约束的集合必须在小批次中采样。由于小批量无法很好地捕获原始集合
orangerfun·2022-11-14 09:03

LMOEA-DS算法_2021TEVC_大规模多目标优化

Large-ScaleEvolutionaryMultiobjectiveOptimizationAssistedbyDirectedSampling_2021TEVC背景三个论文创新点所提出的LMOEA-DS
Actimm·2022-11-14 09:47

image matting 论文整理

imagematting论文整理SamplingbasedTraditionalmethodlarge-scaleoptimizationPropagationbasedCombinedsamplingandpropagationLearningbasedimagematting
qq_41222825·2022-11-14 09:43

OpenGL学习————纹理 Texture

纹理坐标TextureCoordinate采样Sampling使用纹理坐标获取纹理颜色纹理环绕方式获取纹理是0.0到1.0的范围取值，所以要有个取值纹理像素的方式比如超出1.0时1.1取哪个像素环绕方式描述
Summer鹏·2022-11-13 00:26

python实现采样函数_PR Sampling Ⅰ: 蒙特卡洛采样、重要性采样及python实现

刘浚嘉：PR：机器人学的概率方法学习路径zhuanlan.zhihu.comPR采样分章第一节：蒙特卡洛采样、重要性采样引言还记得我们之前学过的贝叶斯推断吗？刘浚嘉：PRⅡ：贝叶斯估计/推断及其与MAP的区别zhuanlan.zhihu.com贝叶斯推断要解决的不是如何估计参数，而是用来估计新测量数据出现的概率，对于新出现的数据：那么实际项目中，我们如何计算贝叶斯估计里这个积分呢？基于采样的马尔可
weixin_39778447·2022-11-12 11:43

【采样算法】拉丁超立方采样

【采样算法】拉丁超立方采样简介过程一维拉丁超立方采样多维拉丁超立方采样python编程结论参考简介LHS（LatinHypercubeSampling）是一种分层采样方法，相较于蒙特卡洛采样，减少了迭代次数
羊肉蛋花汤·2022-11-12 11:13

Double Attention Network Based On Sparse Sampling

文章目录问题及解决方案缺乏考虑帧间相似性回顾I3DConvNet+LSTM3DConvNetsTwo-StreamNetworkTwo-StreamInflated3DConvNets预测方式所谓的I3D特征是什么？问题的具体描述过拟合分析恶化帧的诞生提出的理由冗余帧无效帧我们的解决方案缺乏全局感受野高层对于有效信息的缺失DoubleAttentionNetworkTransformer思想结构位
右边是我女神·2022-11-08 21:49

卷积神经网络专题之上采样与下采样初步理论

放大图像  或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating），主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作将不可避免地影响图像质量。
北木.·2022-11-08 10:19

图像语义分割中的上采样(Upsampling)和下采样(subsampling)

图像语义分割中的上采样和下采样1.下采样（subsampled）2.上采样（upsampled）2.1线性插值2.2单线性插值2.3双线性插值2.4双线性插值举例2.5插值法总结2.6转置卷积（TransposedConvolution）3.FCN(FullyConvolutionalNetworks)最近在看到一篇论文中用到了transposedconvolution，并出现了upsamplin
不堪沉沦·2022-11-08 10:46

Pytorch：上采样、下采样

放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。
三世·2022-11-08 10:46

上采样（upsampling）和下采样（subsampled）

文章目录一、上采样二、下采样一、上采样放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。
南淮北安·2022-11-08 10:15

CS224W 3.2 Random Walk Approaches for Node Embeddings

NotationRandom-WalkEmbeddings为什么RandomWalksRandomWalkOptimization无监督featurelearningRandomWalkOptimization思路NegativeSampling
huihui冲啊·2022-11-08 09:51

【2022秋招面经】——NLP

Word2Vec基本原理1.CBOW(ContinuousBag-of-Words)连续词袋模型2.skip-gram跳字模型3.Hierachicalsoftmax（层级softmax）4.negativesampling
ywm_up·2022-11-02 15:59
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