latent 第3页

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24647最近我们被客户要求撰写关于LCMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。线性混合模型假设N个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线Xi(t)β描述。背景和定义相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由G潜在类别的受试者组成，其特征是G平均轨迹曲线。潜类别混合模型潜在类别成员由离散随机变量ci定义，如果主题i属于潜

·2023-01-13 00:33

对GAN的损失函数实际意义的理解

对于判别器的损失函数：x为输入样本，z为latent，即隐变量，通常为随机噪声。设真实样本x为1，生成样本G(z)为0，我们期望的是鉴别器可以很好的区别真实样本和生成样本。

TYP·2023-01-09 06:26

MATLAB自带PCA函数的参数含义及使用方法

目录1.PCA函数的输入与输出参数2.PCA函数的使用方法参考文献：1.PCA函数的输入与输出参数function[coeff,score,latent,tsquared,explained,mu]=pca

Zhi Zhao·2023-01-08 13:46

matlab pca函数怎么用,matlab的pca函数说明

---函数名称Principalcomponentanalysis(PCA)ondataSyntax------函数调用语法[COEFF,SCORE]=princomp(X)[COEFF,SCORE,latent

欧克米路·2023-01-08 13:15

【matlab】pca函数使用方法

关于pca原理的说明，可见文档【数据处理方法】主成分分析（PCA）原理分析语法：coeff=pca(X)coeff=pca(X,Name,Value)[coeff,score,latent]=pca(_

Lin__coln·2023-01-08 13:12

Stable Diffusion背后原理(Latent Diffusion Models)

前言2023年第一篇博客，大家新年好呀~这次来关注一下StableDiffusion背后的原理，即High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels这篇论文。之前关注的那些工作只能工作到256×256256\times256256×256像素(resize成这个后才输入模型)，甚至更低。然而这篇LatentDiffusionModels可以

Andy Dennis·2023-01-04 15:29

【论文导读】Recovering Latent Causal Factor for Generalization to Distributional Shifts

【摘要】训练域和目标域之间的分布变化可能会降低学习模型的预测精度，这主要是因为这些模型通常学习与输出仅具有相关性而非因果关系的特征。这种相关性在统计学上被称为“伪相关性”，是依赖于域的，因此可能无法推广到看不见的域。为了避免这种虚假的相关性，我们提出了潜在因果不变性模型(LaCIM),它指定了数据的潜在因果结构和分布变化的来源，指导我们只追求因果因素进行预测。具体而言，LaCIM引入了一对相关的潜

ViviranZ·2023-01-03 18:46

NLP[3] - [Word Embedding系列] : LSA（Latent Semantic Analysis）

本《WordEmbedding系列》文章包括：（1）One-hot编码（2）WordEmbedding（3）LSA（LatentSemanticAnalysis）（4）Word2vec的CBOW模型（5）Word2vec的Skip-gram模型（6）GloVe模型（7）相关编程实现本文介绍LSA（LatentSemanticAnalysis）目录一、SVD算法二、LSA算法一、SVD算法1.1举一

ZhuNian的学习乐园·2023-01-02 14:42

Latent Semantic Analysis (LSA) 模型学习笔记

LatentSemanticAnalysis(LSA)模型学习笔记LatentSemanticAnalysis模型，隐性语义分析，也就是我们常说的LSA模型。后面还有他的兄弟PLSA和LDA模型，这个我们后面再说。这几个都是NLP中比较经典的模型！学习这个模型，主要总结到了三个方面：LSA模型可以应用在哪儿？LSA的理论部分，以及LSA的优缺点分析。1.LSA的应用LSA可以在VSM中降低样本的维

bigface1234fdfg·2023-01-02 14:12

A Latent Transformer for Disentangled Face Editing in Images and Videos翻译

点击下载论文代码地址图1我们将真实图像投影到StyleGAN生成器的潜空间，并在编码的潜码上实现连续的解纠缠属性编辑。从原始图像和投影图像中，我们可以连续编辑一系列属性，例如：“微笑”、“刘海”、“拱形眉毛”、“年龄”、“胡须”和“眼镜”。所有结果均以1024×1024的分辨率获得。摘要高质量的面部图像编辑是电影后期制作行业的一个挑战性问题，需要高度的控制和身份保护。以前试图解决这个问题的工作可能

jjw_zyfx·2023-01-02 14:11

Transforming the Latent Space of StyleGAN for Real Face Editing翻译

点击下载论文摘要尽管最近在使用StyleGAN进行语义处理方面取得了进展，但真实人脸的语义编辑仍然具有挑战性。W空间和W+空间之间的差距要求在重构质量和编辑质量之间进行权衡。为了解决这个问题，我们建议通过用基于注意力的transformers替换StyleGAN映射网络中的全连接层来扩展潜在空间。这种简单有效的技术将上述两个空间整合起来，并将它们转换为一个新的潜在空间，称为W++。我们改进后的St

jjw_zyfx·2022-12-30 13:13

Disentangled Face Attribute Editing via Instance-Aware Latent Space Search翻译

论文地址代码地址摘要最近的研究表明，生成对抗网络（GAN）的潜空间中存在一组丰富的语义方向，这使得各种面部属性编辑应用成为可能。然而，现有的方法可能会遇到属性变化不好的问题，从而导致在更改所需属性时对其他属性进行不必要的更改。现有方法使用的语义方向处于属性层面，难以对复杂的属性相关性进行建模，特别是在GAN的训练集中存在属性分布偏差这种情况。在本文中，我们提出了一种新的框架（IALS），该框架执行

jjw_zyfx·2022-12-30 13:09

应用隐类霍夫森林：Latent-Class Hough Forests for 3D Object Detection and Pose Estimation（笔记）——2014

应用隐类霍夫森林进行3D目标检测和姿态估计（笔记）——2014Latent-ClassHoughForestsfor3DObjectDetectionandPoseEstimation摘要文章提出隐类霍夫森林框架

樱木仙僧·2022-12-29 22:45

High Fidelity Semantic Shape Completion for Point Clouds using Latent Optimization

题目：利用潜在优化方法完成点云的高保真语义的形状补全摘要在3D计算机视觉中语义形状补全是一个具有挑战性的问题，这个任务是使用一个部分3D形状作为输入产生一个完整的3D形状。作者提出了一个基于学习的方法通过生成模型和潜在的流形优化来补全不完整的3D形状。作者的算法工作直接作用与点云上。作者使用一个自编码器和一个GAN网络来学习对象类点云的嵌入分布。首先将缺失区域的输入点云编码为特征向量，然后使用组合

CXY_freshman·2022-12-29 11:36

high-resolution image synthesis with latent diffusion models

如何通俗理解扩散模型？-知乎泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对…https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020StableDiffusion原理解读-知乎引言最近大火的AI作画吸引了很多人的目

Kun Li·2022-12-27 06:48

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24647线性混合模型假设N个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线Xi(t)β描述。最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。背景和定义相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由G潜在类别的受试者组成，其特征是G平均轨迹曲线。潜类别混合模型潜在类别成员由离散随机变量ci定义，如果主题i属

·2022-12-22 19:20

论文笔记High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

论文提出了latentdiffusionmodels(LDMs)。基于该模型最著名的工作是文本生成图像模型stable-diffusion。普通的扩散模型在像素空间操作，运算复杂度较高。为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。另一方面，该论文使用cross-attention机制为扩散模型引入条件，条件可以文

冰冰冰泠泠泠·2022-12-20 17:31

Latent Class Modeling lca

潜类别模型（LatentClassModeling）潜在类别分析（LCA）数据分析流程（详细版）-简书(jianshu.com)R数据分析：用R语言做潜类别分析LCA-知乎(zhihu.com)AboutLatentClassModeling-StatisticalInnovations1.潜类别模型概述潜在类别模型(LatentClassModel,LCM;Lazarsfeld&Henry,19

YoungLeelight·2022-12-20 09:55

Optimizing the Latent Space of Generative Networks

1.概述提出了一种称之为GenerativeLatentOptimization（GLO）的方法，与GAN相比，免去了生成对抗训练的策略，取得了类似GAN的效果2.GAN的介绍GAN有三个明显的泛化性的迹象：不同图像在latentcode空间对应着不同的值，如果把两张图片的值进行插值，那么再经过GAN的生成器，就能生成新的融合两张图像的新的图像，即所谓的：从线性插值到语义插值的转换在latentc

理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:17

Uninformed Students: Student–Teacher Anomaly Detection with Discriminative Latent Embeddings(翻译)

未知学生：学生-教师异常检测与鉴别潜在嵌入原文：https://export.arxiv.org/pdf/1911.02357UninformedStudents:Student–TeacherAnomalyDetectionwithDiscriminativeLatentEmbeddings摘要针对高分辨率图像中无监督异常检测和像素精确异常分割的难题，我们引入了一个强大的师生框架。学生网络被训练

要好好学习丫·2022-12-16 07:20

CVPR20 (AD) - Uninformed Students: Student–Teacher Anomaly Detection

content_CVPR_2020/papers/Bergmann_Uninformed_Students_Student-Teacher_Anomaly_Detection_With_Discriminative_Latent_Embeddings_CVPR

我是大黄同学呀·2022-12-16 07:17

（Latent Space）理解机器学习中的潜在空间

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/369946876搬运自https://towardsdatascience.com/understanding-latent-space-in-machine-learning-de5a7c687d8dtowardsdatascience.com

薛定谔的炼丹炉！·2022-12-09 16:13

潜在类别分析LCA latent class analysis

由于论文需要用到此方法，这里做此学习记录，有需要的同学可一起学习进步。这里使用的软件为Mplus。一、潜在类别分析的基础知识潜在类别分析是潜在变量分析的一种，是将潜在变量理论与分类变量相结合的一种统计分析技术，是探讨存在统计学关联的分类外显变量背后的类别潜在变量的技术。ＬＣＡ的目的在于利用最少的潜在类别数目解释外显分类变量之间的关联，并使各潜在类别内部的外显变量之间满足局部独立的要求。１）潜在变量

arui丫·2022-12-09 16:43

RSGAN: Face Swapping and Editing using Face and Hair Representation in Latent Spaces论文阅读笔记

论文原文地址:RSGAN:FaceSwappingandEditingusingFaceandHairRepresentationinLatentSpaces本文和上一篇FSNet极为相似,:FSNet:AnIdentity-AwareGenerativeModelforImage-basedFaceSwapping,有需要的小伙伴可以对照着看.摘要:RSGAN：使用潜在空间中的面部和头发表示进行

只会写bug的菜鸡·2022-12-09 16:43

知识图谱-KGE-语义匹配-双线性模型（打分函数用到了双线性函数）-2012：LFM（Latent Factor Model）

【paper】Alatentfactormodelforhighlymulti-relationaldata【简介】这篇文章是法国的研究团队发表在NIPS2012上的文章，还挂了AntoineBordes的名字。文章提出了LFM（LatentFactorModel），主要贡献有两点：一是定义了unigram、bigram、trigram三种方式组合的三元组打分函数；二是将关系矩阵分解为低阶矩阵的组

u013250861·2022-12-08 13:27

李宏毅《GAN Lecture》学习笔记7 - Info GAN,VAE-GAN,BiGAN

InfoGAN之前训练的G，输入是一个latent，然后，就会输出对应的OBJECT。我们的假设是不同维度对应着不同的特征，而事实上，这种关系可能是非常复杂的，不易知道的。

dupei·2022-12-08 12:44

高分变率合成使用隐扩散模型

论文阅读：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelscode:https://github.com/CompVis/latent-diffusion

天天都在摸鱼的乐乐·2022-12-07 11:27

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 论文重点

ContentHigh-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsAbstract1.Introduction不足之处：提出问题：解决方法：DeparturetoLatentSpace（脱离并去往潜在空间）方法的优点：Contributions：RelatedWorkGenerativeModelsforImageSynthesisDiffu

铭恒悦·2022-12-07 11:52

Uninformed Students: Student-Teacher Anomaly Detection with Discriminative Latent Embeddings论文复现及解析

paper地址UninformedStudents:Student-TeacherAnomalyDetectionwithDiscriminativeLatentEmbeddings代码地址GitHub-denguir/student-teacher-anomaly-detection:Student–TeacherAnomalyDetectionwithDiscriminativeLatentE

Idly_style·2022-12-03 15:12

自监督学习BYOL《Bootstrap Your Own Latent：A New Approach to Self-Supervised Learning》

BYOL算法简要介绍。论文地址：byol论文链接。代码链接：https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/byol1、self-supervisedlearning当模型越来越大时，模型训练也会越来越难，会存在梯度消失或者梯度爆炸的问题，需要大量并且是标注的数据来进行训练，因此将目标逐渐转向使用小样本来训练一个泛化性更强的模型。

44070509·2022-11-30 22:24

【论文阅读】自监督学习--NIPS2020：Bootstrap Your Own Latent (BYOL, DeepMind)

论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.07733开源代码：https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/byolMoCo,SimCLR,CPC都是对比学习方法。BYOL不需要负样本也能在ImageNet上取得74.3%的top-1分类准确率。BYOL使用两个神经网络，online网络和targets网络

不瘦8斤的妥球球饼·2022-11-30 22:23

无监督对比学习之左脚踩右脚的BYOL《Bootstrap your own latent A new approach to self-supervised Learning》

背景在表示学习中，我们现在采用的框架本质是通过一个view的表示去预测相同图像其他view，能预测对说明抓住了图像的本质特征。但在做这样的预测时会有坍缩（collapse）的风险，意思是全都变成一个表示，那也可以做到预测自己。对比学习为了解决这个问题，将表示预测问题转换为了正负例判别问题，这样就迫使模型的输出是多样的，避免坍缩。灵感如何不用负例，也能学到好的表示呢？如果共用encoder，用MSE

我想静静，·2022-11-30 22:52

自监督学习系列(1) BYOL: Bootstrap Your Own Latent

FancyCode Artist·2022-11-30 22:19

Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning

1.framwork1)twodistributionofaugmentation2)3)4)5)qusesthesamearchitectureasg(FC+BN+RELU+FC)6)withkthecurrenttrainingstepandKthemaximumnumberoftrainingsteps.(,theexponentialmovingaverageparameterτstart

吴俊达9812·2022-11-30 22:46

深度学习(自监督:BYOL)——Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning

文章目录前言BYOL简述个人思考实验前言该文章为deepmind团队出品，目前挂在arxiv上，并没有查到相应的发表记录。该文章主要解决对比学习中，只存在正例时出现的模型奔溃解问题，即不论输入是什么，模型的输出都是一个常数。即使只有正例，BYOL仍然达到了SOTA水平，如下图：这表明在对比学习中，负例不一定需要存在。个人认为负例可以避免奔溃解，但是对于高性能的自监督模型而言不是必须的，例如BYOL

菜到怀疑人生·2022-11-30 22:46

BYOL论文笔记(Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning)

BYOL论文笔记(BootstrapYourOwnLatentANewApproachtoSelf-SupervisedLearning)一、基本架构二、BYOL实现细节数据增强：使用在SimCLR中同样的一系列数据增强，包括随机水平翻转、颜色扰动、高斯模糊等。网络架构：使用resnet50、resnet50(1x)作为基本的编码器,使用两层的MLP作为online和target网络的投影器（20

Sunny_fairness·2022-11-30 22:15

论文笔记：Bootstrap Your Own Latent A New Approach to Self-Supervised Learning

论文笔记：BootstrapYourOwnLatentANewApproachtoSelf-SupervisedLearningabstract：介绍了BYOL网络（原理）：依赖两个网络，一个online和target网络，互相之间相互影响相互学习。从图像增强地视角下看online和target网络，在同一张图片，我们训练了online网络去预测target网络的representation。与此

Jesse～Lau·2022-11-30 22:45

Bootstrap Your Own Latent: A New Approach to Self-Supervised Learning

BYOL依赖于两个神经网络，称为在线和目标网络，它们相互作用并相互学习。虽然最先进的方法依赖于负样本对，但BYOL不用负样本对就达到了先进水平。BYOL对图像增强的选择比对比法更稳健；我们怀疑不依赖负对是其鲁棒性提高的主要原因之一。生成方法直接在像素成本操作，计算成本高。对比方法通过使同一图像的不同视图的表示更接近(“正对”)并使来自不同图像的视图的表示分开(“负对”)来避免像素空间中的高成本生成

YoooooL_·2022-11-30 22:13

如何用潜类别混合效应模型(Latent Class Mixed Model ,LCMM)分析老年痴呆年龄数据|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24647线性混合模型假设N个受试者的群体是同质的，并且在群体水平上由独特的曲线Xi(t)β描述。最近我们被客户要求撰写关于线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。背景和定义相比之下，潜在类别混合模型在于假设人口是异质的，并且由G潜在类别的受试者组成，其特征是G平均轨迹曲线。潜类别混合模型潜在类别成员由离散随机变量ci定义，如果主题i属

·2022-11-30 07:21

ICLR2021 | USING LATENT SPACE REGRESSION TO ANALYZE 阅读笔记（翻译）

USINGLATENTSPACEREGRESSIONTOANALYZEANDLEVERAGECOMPOSITIONALITYINGANS作者：LucyChai,JonasWulff&PhillipIsola单位：MITCSAIL,Cambridge,MA02139,USA邮箱：{lrchai,wulff,phillipi}@mit.edu会议：ICLR2021项目地址：https://chail.

ybacm·2022-11-29 15:34

【论文笔记】ClusterGAN: Latent Space Clustering in Generative Adversarial Networks

【论文笔记】ClusterGAN:LatentSpaceClusteringinGenerativeAdversarialNetworks文章题目：ClusterGAN:LatentSpaceClusteringinGenerativeAdversarialNetworks作者：SudiptoMukherjee，HimanshuAsnani，EugeneLin，SreeramKannan关键词：时

1000110011111101010100101111101·2022-11-29 14:52

快速理解深度学习中的latent code潜在编码

本文大量参考英文文献UnderstandingLatentSpaceinMachineLearning，并给出一些个人浅显的理解。本意在记录，其次在分享。1.什么是潜在编码？事实上，接触过深度学习或机器学习，应该就算是接触过潜在编码。潜在编码我的理解就是一种降维或者说是压缩，旨在用更少的信息去表达数据的本质。上图是一个简单的encoder-decoder架构，如果把整个网络看成一个花瓶，最细的地方

JackChrist·2022-11-29 14:40

[ICLR 2018]Learning Latent Permutations with Gumbel-Sinkhorn Networks

结论将离散的排序问题变成求取一个置换矩阵，实现ML下的排序。TheSinkhornOperator现在已有证明，在有温度系数的softmax中：softmaxτ(x)u=exp(xi/τ)∑j=1exp(xj/τ)softmax_{\tau}(x)_u=\frac{exp(x_i/\tau)}{\sum_{j=1}exp(x_j/\tau)}softmaxτ(x)u=∑j=1exp(xj/τ)ex

yujianke100·2022-11-26 04:57

最新Diffusion Models条件生成研究成果：梯度引导法

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：去年我发布了一篇条件DDPM的博客《条件DDPM：Diffusionmodel的第三个巅峰之作》，梳理了“分类器引导”、“inferenceimage”、“latent

沉迷单车的追风少年·2022-11-23 02:01

021_SSSS_Diffusion Models Already Have a Semantic Latent Space

DiffusionModelsAlreadyHaveaSemanticLatentSpace1.Introduction本文指出，现有的Diffusion模型可以在不同的领域有出色的表现，但是缺少可以控制其生成过程的语义隐空间（SemanticLatentSapce）。本文提出了非对称的反向过程（Asymmetricreverseprocess，Asyrp），拥有可以控制的隐式语义空间，称作h-s

Artificial Idiots·2022-11-23 01:11

Latent Diffusion：高分辨率图像合成

本文介绍Stable-diffusion背后的关键技术Stable-diffusion：https://stablediffusionweb.com/这是知乎上对扩散模型的一个通俗讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModelsCVPR2022原文：http

Vinteuil·2022-11-22 20:53

Matlab中特征降维主成分分析(PCA)使用方法（整套流程）

2.matlab中pca（）函数coeff=pca(X)coeff=pca(X,Name,Value)[coeff,score,latent]=pca(__

Karthus_冲冲冲·2022-11-22 04:27

VQGAN2_latent diffusion model

task1txt2image先根据config一层层调用先是ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusion里面super().init(conditioning_key=conditioning_key,*args,**kwargs)然后跑到DDPM类里面DDPM里面调用了DiffusionWrapper然后ldm.modules.diffusionmodule

Ellie进化中的程序猿·2022-11-22 00:09

由浅入深理解latent diffusion/stable diffusion(2)：扩散生成模型的工作原理

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：关于如何使用stablediffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stablediffusionmodels背后原理，如何在自己的科研中运用stablediffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusionmodels的世界！本文主要介绍扩散生成式模型的基本原理，stablediffu

沉迷单车的追风少年·2022-11-22 00:58

【论文简介】Stable Diffusion的基础论文:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

稳定扩散生成模型(StableDiffusion)是一种潜在的文本到图像扩散模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成照片般逼真的图像StableDiffusion是基于latent-diffusion并与

曾小蛙·2022-11-21 08:50

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