Sampling 第39页

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

softmax with candidate sampling

Problem：使用softmax时，目标类太多（数万级以上，典型NLP环境），训练时logits的计算量太大，导致使用极大似然估计的时间代价令人难以忍受；下面探讨如何有效解决这个问题（下文中特征向量有时简称样本）。总体思路：当一个训练样本由构成时，其中是特征向量（上下文），是类（词汇）集合的某子类。我们想学习一个兼容函数，它表示给定一个特征向量（上下文）与类（中心词）的兼容性（类的概率）。“全面

宏斌_0860·2019-05-02 11:30

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

原文地址：https://www.jianshu.com/p/5a896955abf02）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

cherrychenlee·2019-05-01 19:00

【Active Learning - 05】Adversarial Sampling for Active Learning

ADVERSARIALSAMPLINGFORACTIVELEARNING阅读时间：2019.01.02：早上-选择要精读这篇论文；晚上-abstract、Introduction部分；2019.05.01

Houchaoqun_XMU·2019-05-01 11:34

【keras之父】GAN & VAE

这个过程涉及名词：标记、潜在空间、采样、条件数据、softMax模型等～～～～～～～～～～～采样策略的重要性～～～～～～～～～～～～～贪婪采样（greedysampling）始终选择可能性

He110_Wr0ld·2019-04-25 16:04

【keras之父】GAN & VAE

这个过程涉及名词：标记、潜在空间、采样、条件数据、softMax模型等～～～～～～～～～～～采样策略的重要性～～～～～～～～～～～～～贪婪采样（greedysampling）始终选择可能性

He110_Wr0ld·2019-04-25 16:04

Jaeger Tracing 采样算法分析

paramoperationTheoperationnamesetonthespan*@paramidThetraceIdonthespan*@returnwhetherornotthenewtraceshouldbesampled*/SamplingStatussample

0d1b415a365b·2019-04-23 20:30

python小波变换时频分析

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28208640python小波变换示例代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpywtsampling_rate

liuqiang3·2019-04-22 19:31

【Python数据处理专题】-pandas库

基础索引对象重新索引reindex多重索引丢弃drop（）索引、选取和过滤索引的重复性算数运算applyapplymap元素级应用排序排名描述统计相关性，协方差去重缺失值处理排序-去重mapreplace数据抽样samplingmap

儒冠多误身·2019-04-21 15:10

粒子滤波详解

1.1.1马尔科夫假设1.1.2贝叶斯滤波算法推导1.2蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod)1.2.1蒙特卡洛方法1.2.2蒙特卡洛思想在贝叶斯滤波中的应用1.3重要性采样(ImportanceSampling

ecustwuwenchao·2019-04-18 20:43

统计学知识

1.基础知识标准分数数据减去平均数除以标准差极大似然函数极大似然函数可以大于0吗随机游走模型Randomwalkmodel吉布斯采样Gibbs采样Gibbssampling原理到实践2.多元统计主成分和因子分析主成分分析与因子分析及

年少轻狂不能用来挥霍·2019-04-17 21:31

Sentence Embedding

需先深入了解word2vec的原理，语言结构：skip-gram,CBOW；优化方法：加速softmax(negativesampling和hierarchicalsoftmax)paper:Distrib

青松愉快·2019-04-17 20:43

Android使用SubsamplingScaleImageView完美查看超大图片

Android使用SubsamplingScaleImageView完美查看超大图片一、目标二、体验地址三、实现方案1.SubsamplingScaleImageView2.OnStateChangedListener3

济沧海x远沧溟·2019-04-16 16:31

图像缩放算法小结

details/51366700http://www.cnblogs.com/blfshiye/p/4823027.htmlhttps://en.wikipedia.org/wiki/Lanczos_resamplinghttps

小豆豆～·2019-04-10 09:18

达观杯文本智能处理（3）

word2vecword2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negativesampling

dzysunshine·2019-04-09 21:18

怎么使用Python安装第三方库imblearn

imbalanced-learnimbalanced-learnisapythonpackageofferinganumberofre-samplingtechniquescommonlyusedindatasetsshowingstrongbetween-classimbalance.Itiscompatiblewithscikit-learnandispartofscikit-learn-co

chenyiming2010·2019-04-05 14:35

旷视提出AutoML新方法，在ImageNet取得新突破 | 技术头条

购票请扫码咨询↑↑↑来源|旷视研究院近日，来自旷视研究院的郭梓超、张祥雨、穆皓远、孙剑等人发表一篇新论文“SinglePathOne-ShotNeuralArchitectureSearchwithUniformSampling

AI科技大本营·2019-04-02 12:33

关于EE的multi-arm-bandit学习记录

like_red·2019-03-25 17:12

深度学习基础--卷积类型

1、Upsampling（上采样）在FCN、U-net等网络结构中，涉及到上采样。上采样概念：任何可以让图像变成更高分辨率的技术。最简单的方式是重采样和插值：将输入图片进行rescale到一个想

来一包板栗·2019-03-21 22:56

word2vec原理总结

PartI：背景PartII：训练模式（CBOW，SkipGram）PartIII：优化方法（NegativeSampling，HierarchicalSoftMax）PartIV：词向量衡量指标参考论文

Ezail_xdu·2019-03-20 22:26

word2vec Parameter Learning Explained笔记

目录1.CBOW模型2.SkipGram模型3.Hierarchicalsoftmax4.NegativeSampling前言，下面公式多次用到的求导法则：sigmoid函数的导数具有以下形式：1.CBOW

伊直程序媛·2019-03-17 20:48

Kaldi中解码代码解析

示例程序:online2-wav-nnet3-latgen-faster--do-endpointing=false--online=false--frame-subsampling-factor=3-

期望最大化·2019-03-15 15:58

SegNet 笔记

2019March08segnetSegNet笔记关键点encode-decode结构upsampling：poolingindices一、网络结构SegNet是一个encoder-decoder的网络结构

cpongo3·2019-03-08 10:37

webargs 参数嵌套

528589078613','message':'','metaData':{'audioDuration':0,'audioStreamList':[{'bitrate':0,'codec':'opus','samplingRate

Json_Steve·2019-03-07 19:23

反卷积

转载于：https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/81098502一文搞懂反卷积，转置卷积前言本文翻译自《Up-samplingwithTransposedConvolution

SilenceHell·2019-03-07 14:59

医学图像预处理（二）——重采样(resampling)

之所以需要重采样是由于不同的病人体型不同，但最后数字成像的分辨率是一样的，这就导致了一定程度的失真变形。但医学图像例如dcm或nii格式，都会带有SliceThickness，PixelSpacing类似的属性，可以利用这些属性去尽量还原真实物体。例如：(下图第二个物体是星星，忘记改过来了）现在希望spacing变为（1，1），意思是希望数字成像的图片大小就代表原始物体大小。若spacing=（2

normol·2019-03-05 15:38

Dynamic Sampling from Graphical Models

DynamicSamplingfromGraphicalModelsWeimingFeng,NisheethK.Vishnoi,YitongYinAbstractInthispaper,westudytheproblemofsamplingfromagraphicalmodelwhenthemodelitselfischangingdynamicallywithtime.Thisproblemde

朱小虎XiaohuZhu·2019-03-02 23:08

Dynamic Sampling from Graphical Models

DynamicSamplingfromGraphicalModelsWeimingFeng,NisheethK.Vishnoi,YitongYinAbstractInthispaper,westudytheproblemofsamplingfromagraphicalmodelwhenthemodelitselfischangingdynamicallywithtime.Thisproblemde

朱小虎XiaohuZhu·2019-03-02 23:08

UpPooling/UpSampling/Deconvolution/Transposed convolution

在图像的语义分割领域,经常需要将分辨率较低的特征图通过某些方式将其恢复到原图分辨率.这个时候很多的网络结构中使用UpPooling,UpSamping,Deconvolution等操作进行恢复.这几个操作之前还是有一些区别的,这里做个笔记记录具体的区别情况.UpPooling（这里针对MaxPooling）可以看到UnPooling操作相当于在进行MaxPooling操作时候对局部最大值的出现位置

tuzixini·2019-03-02 15:45

FFmpeg音频重采样API(libswresample)

FFmpeg/LibswresampleDocumentation[2]FFmpeg/LibswresampleDetailedDescription[3]FFmpeg/doc/examples/resampling_audio.c2

smallest_one·2019-02-23 18:15

NLP笔记——Everything about Word2Vec

并且介绍了训练过程的优化方法——层级softmax（hierarchicalSoftmax）和负采样（negativesampling），配有丰富的图示来辅助理解。

Stack_empty·2019-02-18 23:01

3-SegNet 论文解读

SegNet和FCN类似，只是在Decoder(Upsampling)使用

处女座的柚子·2019-02-16 23:09

Python中实现过采样和下采样

Imblearnpackagestudy准备知识1CompressedSparseRowsCSR压缩稀疏的行过采样Over-sampling1实用性的例子11朴素随机过采样12从随机过采样到SMOTE与

bebr·2019-02-12 15:23

word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

在上一篇中我们讲到了基于HierarchicalSoftmax的word2vec模型，本文我们我们再来看看另一种求解word2vec模型的方法：NegativeSampling。

William-Guan·2019-02-05 20:52

Word2vec：skip-gram模型+Negative Sampling(负采样)代码实现

算法原理：算法原理可以参考该链接超参数#TrainingParameterslearning_rate=0.1batch_size=128num_steps=3000000display_step=10000eval_step=200000#EvaluationParametersvalid_size=20valid_window=100#从词典的前100个词中随机选取20个词来验证模型eval_

大白菜—NLP·2019-01-31 16:10

统计学3：中心极限定理、参数估计：点估计和区间估计（置信区间）

1、中心极限定理(CentralLimitTheorem)1）中心极限定理（就是描述样本均值的分布情况）随着样本容量(Samplesize)n趋于无穷，样本均值(SamplingDistributionoftheSampleMean

CJYCathy·2019-01-30 13:50

池化层的作用和种类

1.池化层主要的作用（1）首要作用，下采样（downsampling）（2）降维、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减小计

GrowthDiary007·2019-01-28 16:05

iOS-OpenGLES-入门-纹理

使用纹理坐标获取纹理颜色叫做采样(Sampling)。纹理坐标起始于(0,0)，也就是纹理图片的左下角，

夜半敲门话不语·2019-01-25 11:54

FCN与上采样

1、FCN详解２、计算机视觉中upsampling(上采样)的三种方式fcn中的上采样其实就是bilinearfiltering，就是数字图像处理的二维插值。

tangxiaohu1234·2019-01-24 11:09

Word2Vec的原理推导

word2vec工具主要包含两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW），以及两种高效训练的方法：负采样（negativesampling

everyst·2019-01-22 16:53

GAN 网络matlab实现

网络层有卷积(conv2d)，反卷积(conv2dtranspose)，扩张卷积(atrousconv2d)，下采样(subsampling)，全连接(fullyconnect)和reshape，激活函数支持

JzCh·2019-01-18 20:37

增采样率

https://www.cnblogs.com/TaigaCon/p/8512219.html增采样（upsampling）增加采样率的过程被称为增采样，这一小节讨论的是按整数倍增加采样率。

dongxinddd123·2019-01-18 15:45

转置卷积的理解

比方说在全卷积神经网络中，up-sampling采用双线性插值进行分辨率的提升，而这种提升是非学习的，采用解卷积来完成上采样的工作，就可以通过学习的方式得到更高的精度。转置卷积（解卷积）为什么

苟且偷生小屁屁·2019-01-16 19:48

物体检测之SNIPER

SNIPER（ScaleNormalizationforImagePyramidwithEfficientResampling）的提出动机便是解决图像金字塔计算量大的问题，图像

duanyajun987·2019-01-07 15:54

pytorch: MaxUnpool2d 与 Upsampling

Upsampling:上采样，被nn.functional.interpolate代替nn.Upsamplingisdeprecated.Usenn.functional.interpolateinstead

wzg2016·2019-01-05 16:47

ADC

ADC转换时间：Tconv=Samplingtime+12.5cycles.ADC采样时间：Samplingtime通过DC_RegularChannelConfig函数进行配置。2018

心_声·2019-01-02 13:47

Android加载超大图片

Android加载超大图片一、目标二、体验地址三、准备工作1.加载超大图片2.获取图片大小3.用户交互四、subsampling-scale-image-view五、Final一、目标实现超大图片的查看功能

济沧海x远沧溟·2018-12-28 14:20

概率图学习——Particle-Based Approximate Inference

目录前向采样ForwardSampling（FS）ForwardSamplingwithRejection似然采样LikelihoodWeighting（LW）重要性采样ImportanceSampling

strongman1995·2018-12-22 19:11

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