Sampling

word2vec Parameter Learning Explained论文笔记：CBOW,Skip-Gram,层次softmax与负采样解读

ContinuousBag-of-WordModelOne-wordcontextUpdateequationforW'UpdateequationforWMulti-wordcontextSkip-GramModelOptimizingComputationalEfficiency前向传播后向传播HierarchicalSoftmaxNegativeSampling
HiddenDimenson·2019-09-14 19:48

论文笔记:LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

为了解决这个问题，本文提出了两个新技术：Gradient-basedOne-SideSampling(GOSS)和ExclusiveFeatureBundling(EFB)。Histogram
吃不饱吃不饱·2019-09-11 15:00

【FME-HOW-TO系列】13 通过重新采样修改栅格像元大小

下载raster-resampling.fmwtdem-full.zip练习在此场景中，您希望更改栅格数据集的空间分辨率，并设置规则以跨新像素大
fmechina·2019-09-10 15:43

细节还原视频超分辨

运动补偿的作用大的运动有助于定位小的运动有助于恢复细节增进运动补偿可以有效提高SR的效果SPMC的玩法可见，SPMC层不存在可训练参数图像的前向warp和后向warpSubpixel的玩法和ESPCN是一致的根据光流F的指示向输出图像进行插值主要包含：Samplinggridge
你的思想出了问题·2019-09-03 23:23

提升GAN的技术 Tips for Improving GAN

2.由于sampling的局限性，即使两个分布之间真的存在一定的overlap，但如果采样的数据不够多的话，可能实际上并不能体现出来。
王朝君BITer·2019-09-02 16:00

性能测试：oprofile的学习使用

oProfile是Linux平台上的一个功能强大的性能分析工具，支持两种采样(sampling)方式：基于事件的采样(eventbased)和基于时间的采样(timebased)。
Ranxf·2019-08-30 11:00

python imblearn toolbox 解决数据不平衡问题(四)——联合采样、集成采样、其它细节

原文链接：https://blog.csdn.net/mathlxj/article/details/89677701一、Combinationofover-andunder-sampling主要是解决
chenyiming2010·2019-08-23 00:12

【Semantic Segmentation】语义分割综述

metric为mIOUyearmethodPASCALVOC2012PASCALContextCityscapesADE20K2019HRNet54.0%83.7%2019EMANet88.2%2019DUpsampling52.9%
Arron_hou·2019-08-22 11:41

Sql Server 根据条件查找多条数据中最大值的详细记录

*fromloadCurveSamplinglleftjoinMetermonl.meter_id=m.Meter_ID--聚合当天最大值数据记录合并查询(聚合效果)selectl.
渴死的鱼丶·2019-08-16 10:00

LDA 吉布斯采样（Gibbs Sampling）的公式推导

假设读者已经了解LDA的来龙去脉。需要明确采样的含义：随机变量是总体，采样就是按照总体的概率分布（指示了样本出现的概率）抽取样本的过程。样本应该能正确反映总体的情况，即样本与总体应该具有相同的统计性质（均值，方差等）。一、《LDA数学八卦》中的推导语料库中的第iii个词对应的主题我们记为ziz_izi，其中i=(m,n)i=(m,n)i=(m,n)是一个二维下标，即语料库中第iii个词对应于第mm
L__ear·2019-08-15 20:40

IMLS-SLAM:scan-to-model matching based on 3D data论文阅读

文章目录基于3D数据的扫描到模型间匹配摘要1.Introduction2.Relatedwork3.scanegomotionanddynamicobjectremoval(扫描运动和动态物体移除)4.scansamplingstrategy
静守己心·2019-08-13 17:23

oversample 过采样方法 SMOTE ——欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响

importpandasaspd#导入此解决方案中重要的模块SMOTE用来生成oversample样本fromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimpor
Arthur-Ji·2019-08-10 21:14

【人脸识别~采样策略】Sampling Matters in Deep Embedding Learning

Paper：SamplingMattersinDeepEmbeddingLearning论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.07567开源代码：https://github.com
Lingyun_wu·2019-08-10 14:23

【人脸识别~采样策略】Sampling Matters in Deep Embedding Learning

Paper：SamplingMattersinDeepEmbeddingLearning论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.07567开源代码：https://github.com
Lingyun_wu·2019-08-10 14:23

CVPR2019 | Libra R-CNN 论文解读

对应的三个改进IoU-balancedSamplingBalancedFeaturePyramidBalancedL1LossBalancedL1Loss：梯度：代码实现：defbalanced_l1_
一路狂奔的猪·2019-08-06 17:59

Word2Vec语言模型：低维稠密向量

Word2Vec一共有两种模式，以及两种近似训练的方法，个人认为CBOW搭配negative-sampling，以及SkipGram搭配H-softmax，所以以下小节按这个顺序排列。
ArthurN·2019-08-05 15:02

Kontakt 6.1.1 MacOSX 破解版（自学软件仅供学习交流）音源采集编辑工具

NiKontakt6v6.1.1ForWin&MacOSXWin：595Mb丨Mac：1GBPlayallthesoundsoftheworldwithKONTAKT6THEDEFINITIVESAMPLINGPLATFORMTheindustry-standard
亖漾·2019-08-01 09:16

word2vec

本文主要介绍word2vec包含的两个模型CBOX(ContinuousBagofWords)和skip-gram，以及两个训练方法hierarchicalsoftmax、negativesampling1CBOXandskip-gramCBOX
lzc007·2019-07-22 10:53

深度学习笔记

持续更新...目录sigmoid和tanh的缺点softmax回归神经网络计算结构针对问题的不同算法one-hot表示阶跃函数做激活函数的问题卷积层和池化层的展开实现图像上采样（upsampling）和下采样
且听风吟0618·2019-07-19 17:11

python傅里叶变换FFT绘制频谱图

coding=gbkimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#依据快速傅里叶算法得到信号的频域deftest_fft():sampling_rate
蜘蛛侠不会飞·2019-07-19 10:26

Information-Compensated Downsampling for Image Super-Resolution

Introduction提高感受野能获得更多的上下文信息，从而大大增益超分辨率（SR）的工作。然而通过加深网络的深度来扩大感受野会引入更多的变量，使网络更难收敛，推断时计算效率更低。另外一个简单的策略是用带有步长的卷积层或者池化层来降采样，能够很好的收集图片上下文信息，降低计算机视觉的高级应用的计算负担。然而，这次额都不适合低层次的图片处理问题因为重要的图片细节在降采样过程中损失了。LSTM将像素
BenjaminYoung29·2019-07-17 17:23

[译]Vulkan教程(33)多重采样

[译]Vulkan教程(33)多重采样[译]Vulkan教程(33)多重采样Multisampling多重采样Introduction入门Ourprogramcannowloadmultiplelevelsofdetailfortextureswhichfixesartifactswhenrenderingobjectsfarawayfromtheviewer.Theimageisnowalots
天下事有难易乎·2019-07-17 14:00

深度学习——知识点4

解决这个问题的方法主要有三种，三种各有各自的优缺点：下采样（Undersampling）：随机删除具有足够观察多样本的类，以便数据中类的数量比较平衡。
luo_bosir·2019-07-08 18:07

Deconv (Transpose Convolution) 和 Unpooling 的通俗解释

Deconv和Unpooling作为标准操作却很少被人提及在深度学习分类检测等任务中，大部分操作都是在下采样(downsampling)，因为我们输入高维的图像，然后输出是低维的坐标信息或者是分类信息，
Ibelievesunshine·2019-07-04 15:10

【语义分割论文阅读】Decoders Matter for Semantic Segmentation

DecodersMatterforSemanticSegmentation:Data-DependentDecodingEnablesFlexibleFeatureAggregation代码地址:https://github.com/LinZhuoChen/DUpsampling
LawenceRay·2019-07-03 17:49

CS224N notes_chapter3_Deeper Look at Word Vectors

第三讲DeeperLookatWordVectorsNegtiveSamplingFirstly,weneedtoreviewtheSkip-gramp(wt+j∣wt)=exp(uoTvc)∑w=1Vexp
lirt15·2019-07-01 20:05

opentsdb 写入和查询详细讲解

本文的举的例子有这些：基本的写入和查询数据的注释和说明子查询查询中的filters使用查询数据的rate（增长率）直方图中百分位数(percentiles)的查询Downsampling(下采样)query
爱喝汽水的老刘·2019-06-30 09:51

神经网络语言建模系列之三：重要性采样

重要性采样（ImportantSampling,IS）属于蒙特卡洛（MonteCarlo）方法，被BengioandSenecal(2003)引入到神经网络语言建模中，用于加速神经网络语言模型的训练。
施孙甲由·2019-06-23 15:40

LTE中20MHz带宽采样率为30.72MHz

子载波间隔为15kHz，20MHz/15kHz=1333，FFT通常为2的整数次幂，故采用2048点的FFT，2048*15kHz=30.72MHz；2、LTE系统中进行的是复采样（complex-valuedsampling
Autumn_He·2019-06-18 18:12

【论文阅读纪录】如何处理深度学习中图像的标注遗漏（missing annotation）

正文：{SoftSamplingforRobustObject
爱吃苹果的魚·2019-06-14 22:00

基于opentracing + jaeger 实现全链路追踪

文章目录链路追踪OpenTracingTrace和sapn**Inject**和**Extract**操作**Sampling**,采样[OpenTracing多语言支持](链路追踪当代互联网服务，通常都是用复杂
orientlu·2019-06-10 14:03

Pytorch1.1版本pytorch模型转onnx的bug

Buginpytorch1.1:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/nn/functional.py:2539:UserWarning:Defaultupsamplingbehaviorwhenmode
yuyuelongfly·2019-06-07 19:34

Pytorch1.1版本pytorch模型转onnx的bug

Buginpytorch1.1:/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/torch/nn/functional.py:2539:UserWarning:Defaultupsamplingbehaviorwhenmode
yuyuelongfly·2019-06-07 19:34

概率论与数理统计(Probability & Statistics II)

TableofContents样本与抽样分布(SampleandSamplingDistribution)数理统计(Statistics)抽样分布(Samplingdistribution)参数估计(ParameterEstimation
WilenWu·2019-06-01 20:44

cs224n学习笔记 01: Introduction and word vectors

关键词:WordVectors,SVD(SingularValueDecomposition),Skip-gram,ContinuousBagofWords(CBOW),NegativeSampling
RaymondLove~·2019-05-29 21:22

人脸识别算法的实验对比与总结

从算法角度，解决这些问题的思路主要分为两种：1.MetricLearning:ContrastiveLoss,Tripletloss及相关samplingmethod2.MarginBasedCla
EstherKing·2019-05-29 08:07

池化与采样

目录OutlineReduceDimsubsampleMax/AvgpoolingStridesForinstanceupsampleUpSampling2DReLuOutlinePoolingupsampleReLUReduceDimsubsampleMax
咸鱼Chen·2019-05-27 14:00

VALSE学习（四）：注意力机制-Attention Network

VALSE2019会议论文一、精细化图像理解与多媒体内容创作TrilinearAttentionSamplingNetwork近年来，精细化图像识别任务通常采用具有“注意力”机制的深度卷积神经网络，学习判别力的目标区域
TheDayIn_csdn·2019-05-24 10:24

Hive学习之抽样（Sampling）

当数据量特别大时，对全体数据进行处理存在困难时，抽样就显得尤其重要了。抽样可以从被抽取的数据中估计和推断出整体的特性，是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。Hive支持桶表抽样和块抽样，下面分别学习。所谓桶表指的是在创建表时使用CLUSTEREDBY子句创建了桶的表。桶表抽样的语法如下：table_sample:TABLESAMPLE(BUCKETxOUTOFy[O
MahatmaChen·2019-05-23 16:53

非均衡数据分类，以及采样对其的影响

undersampling是一个常用的手段（也有不少的场景以及数据环境下，undersampling去除了一些r
shudaxu·2019-05-23 11:30

论文阅读笔记：Fast R-CNN论文解读!

Contributions二、FastR-CNNarchitectureandtraining2.1、Training2.2、RoIpoolinglayer2.3、Multi-taskloss2.4、Mini-batchsampling2.5
炊烟袅袅岁月情·2019-05-19 17:26

Dilated Convolution （空洞卷积或扩张卷积）

典型的网络比如FCN[3]）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling
gwpscut·2019-05-18 18:29

ML ---数据与数据预处理

一、获取数据，数据抽样：1.简单随机抽样（simplerandomsampling）：将所有调查总体编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察数据组成样本。优点：操
Guardian_Bud·2019-05-16 15:49

word2vec原理（二）：基于Hierarchical Softmax的模型

由于word2vec有两种改进方法，一种是基于HierarchicalSoftmax的，另一种是基于NegativeSampling的。
满腹的小不甘·2019-05-14 10:06

word2vec原理（一）： 词向量、CBOW与Skip-Gram模型基础

word2vec原理（一）：CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理（二）：基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理（三）：基于NegativeSampling
满腹的小不甘·2019-05-12 23:43

语义分割之FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation

FastFCN:RethinkingDilatedConvolutionintheBackboneforSemanticSegmentation相关工作DUpsample主要工作JointPyramidUpsampling
lart·2019-05-08 18:21

TensorFlow2.0笔记15：卷积神经网络中的梯度求解以及CIFAR100与VGG13实战！

文章目录一、梯度求解gradient二、采样层Pooling2.1下采样downSampling2.2补充知识：Tensorflow中的Padding2.3上采样upSampling三、CIFAR100
炊烟袅袅岁月情·2019-05-08 14:20

上采样和反卷积 Up-sampling and Transposed Convolution (Deconvolution)

文章目录1.卷积操作2.卷积矩阵3.反卷积4.反卷积矩阵5.使用卷积计算反卷积6.总结参考文献使用反卷积（TransposedConvolution）来进行上采样操作，不需要借助插值方法，并且可以提供能够学习的参数。反卷积在DCGAN和图像的语义分割网络中，有很重要的应用。1.卷积操作我们用一个简单的例子来介绍卷积的计算过程。如下图所示，用一个3x3的卷积核对一个4x4的矩阵进行卷积操作，步长为1
随风秀舞·2019-05-03 21:28

深度聚类之Superpixel Sampling Networks

SuperpixelSamplingNetworks文章目录SuperpixelSamplingNetworks工作介绍相关工作超像素算法深度聚类基础知识SSN(SuperpixelSamplingNetworks
lart·2019-05-03 11:41

词表征 2：word2vec、CBoW、Skip-Gram、Negative Sampling、Hierarchical Softmax

2）基于迭代的方法直接学相较于基于SVD的方法直接捕获所有共现值的做法，基于迭代的方法一次只捕获一个窗口内的词间共现值。好的语言模型中，有意义的句子高概率，无意义的句子即使语法正确也低概率。在得到输入词向量和输出词向量后如何得到最终词向量？常取输入词向量(word2vec)、拼接、相加(GloVe)等。主要有以下3种模型算法：word2vecGloVefastText（三）word2vec基本设计
cherryleechen·2019-05-03 11:01
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