Sampling

图像的下采样Subsampling 与 上采样 Upsampling

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。
JokerJason·2018-08-06 11:00

Stanford 深度自然语言处理 学习笔记（三）

NegativeSampling用sigmoid表概率。
Chailyn_Trista·2018-07-31 09:09

Hive学习之路 （二十一）Hive 优化策略

怎样做笛卡尔积五、怎样写in/exists语句六、设置合理的maptask数量七、小文件合并八、设置合理的reduceTask的数量九、合并MapReduce操作十、合理利用分桶：Bucketing和Sampling
mnasd·2018-07-30 16:49

【论文笔记】Gmapping

ImprovedTechniquesforGridMappingwithRao-BlackwellizedParticleFiltersImprovingGrid-basedSLAMwithRao-BlackwellizedParticleFiltersbyAdaptiveProposalsandSelectiveResampling
Elodier·2018-07-25 17:16

如何用均匀分布随机数生成正态分布随机数

文章目录前言TheBox–MullertransformTheZigguratalgorithm(金字形神塔)附录：Inversetransformsampling直观解释前言在MonteCarlo模拟技术中
doublehhcc·2018-07-23 21:54

反信用卡欺诈分类

importpandasaspdfromimblearn.over_samplingimportSMOTEfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.naive_bayesi
芦金宇·2018-07-23 13:17

卷积神经网络CNN基本概念（二）上采样 下采样

放大图像：或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpola
a1809032425·2018-07-22 20:22

Android 加载长图

直接说明了：1：在build.gradle的dependencies里写上implementation'com.davemorrissey.labs:subsampling-scale-image-view
醉成你的模样·2018-07-19 09:50

一文搞懂反卷积，转置卷积

前言本文翻译自《Up-samplingwithTransposedConvolution》，这篇文章对转置卷积和反卷积有着很好的解释，这里将其翻译为中文，以飨国人。如有谬误，请联系指正。
FesianXu·2018-07-18 15:59

PyTorch: Conv2d and ConvTranspose2d

ConvTranspose2d实现的是Conv2d的逆过程，也就是将一张m×mm\timesmm×m的图片，upsampling到n×nn\timesnn×n，这里n>mn>mn>m。
FortiLZ·2018-07-15 12:55

keras中实现简单的反卷积

我这里将反卷积分为两个操作，一个是UpSampling2D()，用上采样将原始图片扩大，然后用Conv2D()这个函数进行卷积操作，就可以完成简单的反卷积：UpSampling2D()：keras中文文档点击打开链接
huangshaoyin·2018-07-11 17:29

Android8.1源码讲解之ActivityThread启动Activity

一、ActivityThread中main方法publicstaticvoidmain(String[]args){SamplingProfilerIntegration.
唯依心动·2018-07-04 14:23

lightgbm-论文阅读笔记

为了解决这个问题，本文提出了两个新技术：Gradient-basedOne-SideSampling(GOSS)和ExclusiveFeatureBundling(EF
SSIGMA·2018-07-02 22:41

lightgbm-论文阅读笔记

为了解决这个问题，本文提出了两个新技术：Gradient-basedOne-SideSampling(GOSS)和ExclusiveFeatureBundling(EF
零时零分·2018-07-02 22:00

算一算-Word2Vec（2）

摘要：上一篇文章里，我们详细的介绍了Word2Vec下SkipGram的层级SoftMax的计算流程，在这篇文章里，我们将介SkipGram下的NegativeSampling的计算流程。
kingsam_·2018-07-02 00:25

TensorFlow错误：fatal error: tensorflow/core/framework/op.h: 没有那个文件或目录（PointCNN遇到的错误）

我是Virtualenv方式安装的Tensorflow，但是编译文件tf_sampling_compile.sh里面的路径是这么写的：TF_PATH=/usr/local/lib/python$PYTHON_VERSION
金刚哥葫芦娃·2018-06-29 10:57

欠采样（undersampling）和过采样（oversampling）会对模型带来怎样的影响

参考：知乎专栏项目中出现了二分类数据不平衡问题，研究总结下对于类别不平横问题的处理经验：1：为什么类别不平衡会影响模型的输出：许多模型的输出类别是基于阈值的，例如逻辑回归中小于0.5的为反例，大于则为正例。在数据不平衡时，默认的阈值会导致模型输出倾向与类别数据多的类别。因此可以在实际应用中，解决办法包括：1)调整分类阈值，使得更倾向与类别少的数据。2）选择合适的评估标准，比如ROC或者F1，而不是
Dawei_01·2018-06-28 17:51

图像采样方法

最邻近插值（NearestNeighbourResampling)  这种插值方法根据源图像和目标图像之间的相对位置来将目标图像上像素确定为相对源图像上相对位置的像素值，对于任意一幅源图像来说，假设放大后目标图像的宽为
CHNguoshiwushuang·2018-06-27 21:56

Deconvolution/upsampling convolution/transposed convolution

Deconvolution/upsamplingconvolution/transposedconvolution,arereferredtosamething:Theupsamplingoperationonfeaturemap
WeissSama·2018-06-26 03:03

Direct3D基础--初始化

初始化图形学的基本概念与DirectX的类型COM纹理和数据资源格式TheSwapChainandPageFlippingDepthBufferingTextureResourceViewsMultisamplingTheor
滑稽树·2018-06-23 16:26

蓄水池随机抽样算法

蓄水池采样(ReservoirSampling)算法就是来解决这类问题的,它在分析一些大数据集的时候会非常有效。问
多多趣·2018-06-19 00:16

样本不均衡的一些处理技巧

原文(1)数据层次的方法欠采样欠采样（undersampling）法是去除训练集内一些多数样本，使得两类数据量级接近，然后在正常进行学习。
pilongjiao·2018-06-17 15:04

上采样三种方法对比

与之相对的是图（b），两者的区别在于UnSampling阶段没有使用MaxPooling时的位置信息，而是直接将内容复制来扩充FeatureMap。从图中即可看到两者结果的不同。图（c）为反卷积
lili_momo·2018-06-14 21:07

深度学习之upsampling downsampling

连续-〉离散上采样是下采样的逆过程，也称增取样（Upsampling）或内插（Interpolating）。离散-〉连续或加密！
Candy_GL·2018-06-07 15:16

LeNet

为例，以下为LeNet-5的示意图：InputLayer：1*32*32图像Conv1Layer：包含6个卷积核，kernalsize：5*5，parameters:（5*5+1）*6=156个SubsamplingLayer
csdn_1HAO·2018-06-06 10:44

【LDA学习系列】Gibbs采样python代码

采样算法流程：从已知分布采样，前提是预知条件分布代码流程：代码：#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年5月15日@author:user@attention:GibbsSampling
fjssharpsword·2018-05-18 15:48

抽样分布的概念

随机抽样(RandomSampling)和随机变量(RandomVariable)我们想研究一个总体(Population)或叫母体的某些参数(Parameter)，比如均值（平均特征）、方差（分散的特征
ACandML·2018-05-09 18:39

MCMC和Gibbs-Sampling算法

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的，所有的原文连接都在文末。在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法，拒绝采样和重要性采样等方法。但是对于高位样本，这些方法就不适用了。这时我们就可以使用一些“高档”的算法，比如Metropolis-Hasting算
coderpai·2018-05-07 11:17

机器学习（八）：Bagging与随机森林

引言一、Bagging1.基本思路2.算法二、随机森林（RandomForest,RF）引言    Bagging基于自助采样法（bootstrapsampling），采样出T个含N个训练样本的采样集，
大黄·2018-05-02 20:27

cv2 改变图片大小 resize

共有5种：１）INTER_NEAREST-最近邻插值法２）INTER_LINEAR-双线性插值法（默认）３）INTER_AREA-基于局部像素的重采样（resamplingusingpixelarearelation
heavenpeien·2018-04-28 17:19

CNN笔记(7)---不平衡数据的处理(imbalance)

12.不平衡数据的处理(imbalance)除了常规的分类，回归任务，图像语义分割，深度估计等像素级别任务也不乏不平衡样本的出现12.1数据层面处理方法数据层面处理方法多借助数据采样法（sampling
Codename-NC·2018-04-27 09:36

Dilated Convolution(带洞卷积)

1提出原因：传统的FCN，Segnet网络等等pooling（其中池化的意义一方面是降低计算量，另一方面是增大感受野）之后需要对其进行upsampling,以扩大图像尺寸。
comeontoto·2018-04-18 11:49

自然语言处理(NLP)中word2vec.Word2vec()的用法

word2vec.Word2Vec(corpora,workers=num_workers,size=num_features,min_count=min_word_count,window=context,sample=downsampling
dengdengma520·2018-04-17 14:41

数据不平衡imblearn算法汇总

locationNum=6&fps=1转载自：kizgel的博客Imblearnpackagestudy准备知识1CompressedSparseRowsCSR压缩稀疏的行过采样Over-sampling1
今生唯尔·2018-04-16 19:11

图像上下采样

upsampling（上采样）&downsampled（降采样）缩小图像缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的是两个：使得图像符合显示区域的大小；生成对应图像的缩略图
CareChere·2018-04-12 09:41

样本不平衡 分类 难分样本 hard example OHEM

从数据层解决办法：1、欠采样（undersampling）：将模型中类别较多
青盏·2018-04-02 20:17

MCMC算法--多元高斯分布Gibbs采样(Python代码)

1.Introduction:GibbsSamplingisaMCMCmethodtodrawsamplesfromapotentiallycomplicated,highdimensionaldistribution
Eric2016_Lv·2018-03-30 13:39

bootstrap自采样再理解

前言本文要讨论的并非是Bootstrap工具包，而是统计学习中一种重采样（Resampling）技术。
iterate7·2018-03-29 15:50

关闭Anti Aliasing 的情况下单独对3D模型抗锯齿

测试结果和4xMultiSampling接近，虽然达不到8xMultiSampling的效果。不过已经满足
血月笙歌·2018-03-28 14:29

MCMC算法之Metropolis-Hastings(MHs)算法（Matlab代码）

1.Problem：AnMHstepofinvariantdistributionp(x)p(x)andproposaldistributionq(x∗|x)q(x∗|x)involvessamplingacandidatevaluex
Eric2016_Lv·2018-03-25 22:33

ES实现强化学习

参考文献：ES实现强化学习论文-fromOpenAIMirroredSamplingandSequentialSelectionforEvolutionStrategieshttps://morvanzhou.github.io
winycg·2018-03-24 23:30

Deconvolutional Network [deconv] 研究

比如DeconvolutionalNetwork做图片的unsupervisedfeaturelearning，ZF-Net论文中的卷积网络可视化，FCN网络中的upsampling，GAN中的Generative
FR-0912·2018-03-24 16:52

关于词向量的一些理解

有很多种解释，其中一种是相对简单的：《NeuralWordEmbeddingasImplicitMatrixFactorization》文中对skipgram(negativesampling)的损失函数进行了重新整理后发现
qjf42·2018-03-24 00:03

Bagging 与随机森林

一.BaggingBagging:并行式的集成学习思想：自助采样（Bootstrapsampling）：给定m个样本集，有放回的随机采样m次，得到含m个样本的采样集。
csdn_lzw·2018-03-17 21:26

HTML获取input复选框多个值

="0")check_val.push(obj[k].value);}$("#sampling").val(che
qq_37889636·2018-03-17 13:20

机器学习中的非平衡分类问题

改造分类器的训练数据——过抽样或者欠抽样具体来说，正负样本失衡的处理方法如下：负样本>>正样本，且量都挺大：对负样本欠采样undersampling负样本>>正样本，量都不大=>采集更多的数据负样本欠采样
码灵薯·2018-03-16 12:12

[离散时间信号处理学习笔记] 14. 多采样率信号处理

多采样率信号处理一般是指利用增采样、减采样、压缩器和扩展器等方式来提高信号处理系统效率的技术（Thesemultiratetechniquesreferingeneraltoutilizingupsampling
TaigaComplex求职中·2018-03-15 22:00

gensim-word2vec

通过word2vec的“skip-gram和CBOW模型”生成词向量，使用hierarchicalsoftmax或negativesampling方法。
迅速傅里叶变换·2018-03-09 17:19

关于图像语义分割的总结和感悟

还是在继续找pooling，unpooling，upsampling的路上发现好文章转自：https://www.2cto.com/kf/201609/545237.html前言(呕血制作啊！)
Beryl已存在·2018-03-04 14:33

FCN于反卷积(Deconvolution)、上采样(UpSampling)

最近在研究图像分割方面的内容，图像分割是对图像进行像素进行分类。在这里提到分类，首先想到了使用深度学习的方法进行分类操作的。在这里以前的一些传统的方法进行的操作，这里就不细说了。这样使用了深度学习的方法，提到使用深度学习的方法进行图像分割的话。必须要提到FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation。这篇文章。这也算是深度学习在图像分割上的首次成
skyfengye·2018-03-01 20:52
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