latent 第5页

matlab自带princomp(PCA降维方式)

[COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X);参数：%%%%%%%%%%%%%%%%%%INPUT:X是数据：n*p,其中n代表样本个数，p代表特征维数%%%%%%%

weixin_33743661·2020-08-26 15:08

Matlab 如何从pca分析结果重构数据

具体重构过程：利用pca进行求解，得到coeff,score,latent；[coeff,score,latent]=pca(___)-关键就在于这里的score。

huangzhywin·2020-08-26 12:28

PCA降维MATLAB使用案例

首先使用MATLAB自带的PCA函数[pc,score,latent,tsquare]=pca(feature)%feature是799*216的矩阵用latent来计算降维后取多少维度能够达到自己需要的精度

风谨_·2020-08-26 12:20

论文笔记-Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels

LearningLatentDynamicsforPlanningfromPixels1介绍输入图像经过编码网络(灰色梯形)变成隐藏状态(绿色)，然后隐藏状态可以被映射成奖励和图片。为了预演，我们将当前图片经过编码网络变成当前隐藏状态变成绿色，然后进行各个序列的虚拟预测，计算各个序列的奖励，最后返回最好序列的第一个action执行2算法Deepplanningnetplanningalgorith

zc38324·2020-08-25 01:50

Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels

AbstractTheDeepPlanningNetwork(PlaNet),apurelymodel-basedagentthatlearnstheenvironmentdynamicsfromimagesandchoosesactionsthroughfastonlineplanninginlatentspace.PlaNet一个纯的model-based的agent，可以基于图片进行动态规划

JasonSparrow_1·2020-08-25 00:46

潜在语义索引（Latent Semantic Indexing, LSI）——快速教程

原文作者：Dr.EdelGarcia原文地址：https://apluswebservices.com/wp-content/uploads/2012/05/latent-semantic-indexing-fast-track-tutorial.pdf

韩明宇·2020-08-24 01:20

隐语义模型（Latent Factor Model, LFM）原理以及代码实现

StephenBarrnet·2020-08-24 01:49

Matlab 主成分分析函数pcacov代码剖析

调用格式：[coeff,latent,explained]=pcacov(V)这个函数针对已经求出的协方差矩阵进行计算。要结合cov函数才能进行完整的pca分析。

huangzhywin·2020-08-24 00:48

Latent SVM

DPM(DeformablePartsModel)–原理(一)2014年05月28日⁄字号小中大DPM(DeformablePartsModel)Reference:Objectdetectionwithdiscriminativelytrainedpartbasedmodels.IEEETrans.PAMI,32(9):1627–1645,2010."SupportVectorMachinesf

二姐不想去实验室·2020-08-23 10:22

主题模型之概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis）

上一篇总结了潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis,LSA），LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法，但是并没有严格的概率推导，由于文本文档的维度往往很高，如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高，使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解。ThomasHofmann于1998年根据似然原理定义了生成模型并由此提出了概率潜在语义分析模型（Probabilisti

weixin_34248258·2020-08-23 08:06

概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）

文章目录1.概率潜在语义分析模型1.1基本想法1.2生成模型1.3共现模型1.4模型性质2.概率潜在语义分析的算法概率潜在语义分析（probabilisticlatentsemanticanalysis，PLSA），也称概率潜在语义索引（probabilisticlatentsemanticindexing，PLSI）利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法最大特点：用隐变量表示话题

Michael阿明·2020-08-23 06:11

在windows下运行Felzenszwalb的Discriminatively Trained Deformable Part Models matlab代码

Felzenszwalb的DiscriminativelyTrainedDeformablePartModelsmatlab代码，version4代码下载地址http://www.cs.brown.edu/~pff/latent-release4

afgh2587849·2020-08-22 09:22

[CVPR 2018]Discriminative Learning of Latent Features for Zero-Shot Recognition

文章目录背景贡献模型TheImageFeatureNetwork（FNet）TheZoomNetwork（ZNet）TheEmbeddingNetwork(ENet)Prediction实验背景作者认为当前(2018年前)zero-shot研究的核心主要是在视觉空间和语意空间中学习合适的映射关系，而忽视了学习ZSL问题中有判别力的表示。几乎所有的模型都有着相似的范式，即通过手工提取图像特征或者通过

剑启郁兰·2020-08-20 08:11

ELEGANT_ Exchanging Latent Encodings with GAN for Transferring Multiple Face Attributes 论文小记

1.介绍论文提出了一个依据示例人脸图片来改变目标人脸图片的方法。论文总结了现有模型用来改变人脸属性时的缺点：1.不能根据实例人脸图片来生成目标人脸图片2.不能同时转变脸部的多种特征3.生成图片的质量差2.论文的目的和感性认识论文对这3个问题的解决方案：1.模型必须要接受到生成图片的条件参考，很多模型用的是label，但是label可以提供的信息实在是太少了。不能使生成的图片拥有多样性。所以论文使用

Brassica_·2020-08-20 03:57

【译】潜在语义分析Latent Semantic Analysis (LSA)

目录目录概述TutorialLSA的工作原理HowLatentSemanticAnalysisWorks实例ASmallExamplePart1-CreatingtheCountMatrixPython-ImportFunctionsPython-DefineDataPython-DefineLSAClassPython-ParseDocumentsPython-BuildtheCountMatr

卖小孩的咖啡·2020-08-18 18:59

WPF界面中添加（控件显示信息、GridView、GridView数据“右键”显示）

这里就是右键点击出现的操作)（显示的一堆数据，有“名称，编码，日期，备注”）（红色的DataMemberBing是绑定的事件，将需要显示的内容赋值给Name）转载于:https://www.cnblogs.com/Latent-Truth

dingya5088·2020-08-17 00:42

(转)低秩表示的学习--Latent Low-Rank Representation(LatLLR)

原低秩表示的学习--LatentLow-RankRepresentation(LatLLR)2015年03月12日20:14:27Lynne-huang阅读数：12443最近读了LLR(LowRankRepresentation)的文章，所以整理一下。本文的主线是LLR-->LantLLR-->RobustLLR代码地址：https://download.csdn.net/download/smi

qq_41978139·2020-08-16 07:21

在Python中使用LDA处理文本

78）|评论（0）1人收藏此文章,我要收藏目录[-]安装示例说明：原文：http://chrisstrelioff.ws/sandbox/2014/11/13/getting_started_with_latent_dirichlet_allocation_in_python.html

凌风探梅·2020-08-16 05:09

LDA（Latent Dirichlet Allocation）学习笔记

示例LDA要干的事情简单来说就是为一堆文档进行聚类（所以是非监督学习），一种topic就是一类，要聚成的topic数目是事先指定的。聚类的结果是一个概率，而不是布尔型的100%属于某个类。国外有个博客[1]上有一个清晰的例子，直接引用：Supposeyouhavethefollowingsetofsentences:Iliketoeatbroccoliandbananas.Iateabananaa

惜君Iris·2020-08-15 17:52

LDA: 从头到尾彻底理解LDA (Latent Dirichlet Allocation)

小记：很长一段时间没有更新博客了，因为工作比较忙，也没有回答一些朋友的问题，非常抱歉。这篇LDA的总结已经写好了有三个多月，一直没有时间发到CSDN上，今天周末，本来打算在很火爆的国内MOOC上学学java，但是简单看了看，感觉水平都比较一般，所以看不下去了，还是把这个LDA总结一下。ps:网上也有很多总结的，但是大部分都不是很系统，目前觉得july总结的最好了，但是不得不说，我自己的这份总结要比

watkins·2020-08-15 17:19

LDA(Latent Dirichlet Allocation)的原理和代码实现

LDA的概要简述LDA(LatentDirichletAllocation)主题模型是一种文档生成模型，也是一种非监督机器学习技术，基于贝叶斯模型的一种方法。它认为一篇文档是有多个主题的，而每个主题又对应着不同的词。在LDA的理论当中一篇文档的主题构造过程如下所示，首先是以一定的概率选择文档当中的某个词，然后再在这个词下以一定的概率选出某一个主题，这样就生成了这篇文档的第一个主题。不断重复这个过程

领头“洋”·2020-08-15 15:34

LDA( Latent Dirichlet Allocation Introduction)

LatentDirichletAllocationIntroductionLDA是给文本建模的一种方法，它属于生成模型。生成模型是指该模型可以随机生成可观测的数据，LDA可以随机生成一篇由N个主题组成文章。通过对文本的建模，我们可以对文本进行主题分类，判断相似度等。在90年代提出的LSA中，通过对向量空间进行降维，获得文本的潜在语义空间。在LDA中则是通过将文本映射到主题空间，即认为一个文章有若干

aeon521730041·2020-08-15 12:51

Latent Semantic Analysis (LSA) Tutorial 潜语义分析LSA介绍（转）

LatentSemanticAnalysis(LSA)Tutorial转：http://blog.csdn.net/yihucha166/article/details/6783212译：http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/33.html潜语义分析LSA介绍LatentSemanticAnalysis(

caihong0571·2020-08-15 07:19

卷积自编码器CAEs

他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-spacerepresentation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。

αβγθ·2020-08-13 17:54

Variational Autoencoder: Basic Concept

generation_loss=mean(square(generated_image-real_image))latent_loss=KL-Divergence(latent_variable,u

张小彬的代码人生·2020-08-09 04:46

通俗的说 LDA ----Latent Dirichlet Allocation

LDA的原理：LDA（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。什么是主题因为LDA是一种主题模型，那么首先必须明确知道

南七小僧·2020-08-08 19:41

Linux环境下MatlabR2014a中运行voc-Release5的过程

Ubantu14.04LTSMatlab版本：MatlabR2014a环境：gcc-4.7,g++-4.7voc版本：VOC-Release5（https://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/latent

hehainan_86·2020-08-01 12:43

ELEGANT: Exchanging Latent Encodings with GAN for Transferring Multiple Face

ELEGANT:ExchangingLatentEncodingswithGANforTransferringMultipleFaceAttributesabstract最近关于面部属性转换的研究取得了巨大成功。许多模型都能够使用输入图像转换面部属性。然而，它们受到三个限制：（1）无法通过样本生成图像，导致迁移的属性多样性受限;（2）不能同时转换多个面部属性;（3）生成的图像质量低，如低分辨率或伪

摩根0·2020-07-29 22:19

运行latent_3d_points的train_single_class_ae.ipynb

安装Anaconda在官网下载安装文件。选择所需的python版本（我的是python3.7）选择合适的系统（linux64）下载后的文件名为：Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh在终端或命令行中输入安装命令，按提示安装bashAnaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh设置环境变量打开配置文件vim~/.bashrc在最后一行添加exportP

谦虚的海绵·2020-07-28 05:08

LFADS - Latent Factor Analysis via Dynamical Systems 1608

LFADS-LatentFactorAnalysisviaDynamicalSystems16082.1LFADSGeneratorThisdiagramandtheaboveequationsimplementtheconditionaldistributionP(x|z)=P(x|{g0,u1:T})oftheVAEdecoder.2.2LFADSEncoderWebeginbydescrib

hzyido·2020-07-15 07:19

WPF界面中控件及其属性用法（二）【TextBlock】

TextBlock控件效果图：代码：*序号：（当该字段是必填选项时，前面加上红色星号）用的的时候再加入其它控件，一般效果图：转载于:https://www.cnblogs.com/Latent-Truth

dingya5088·2020-07-13 04:20

潜在语义分析Latent semantic analysis note(LSA)原理及代码实现

文章参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_62a9902f0101cjl3.htmlLatentSemanticAnalysis(LSA)也被叫做LatentSemanticIndexing(LSI)，从字面上的意思理解就是通过分析文档去发现这些文档中潜在的意思和概念。假设每个词仅表示一个概念，并且每个概念仅仅被一个词所描述，LSA将非常简单（从词到概念存在一个简单的

bob007·2020-07-13 03:15

MATLAB自带工具箱实现PCA降维代码

原理文章2下面开始介绍用MATLAB自带工具包函数pca(对应老版本函数princomp,在maltab里helpprincomp会提示你用pca代替他)进行降维的方法.直接上代码分析:[pc,score,latent

limber0117·2020-07-12 11:15

PRML读书会第十二章 Continuous Latent Variables（PCA，PPCA，核PCA，Autoencoder，非线性流形)

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123)20:00:49我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值，而且K维中只能有1维为1、其他维必须为0，表示我们观察到的x属于K类中的哪一类。显然，这里的隐变量z就

Nietzsche2015·2020-07-10 23:10

【阅读笔记】Interpreting the Latent Space of GANs for Semantic Face Editing

论文名称：InterpretingtheLatentSpaceofGANsforSemanticFaceEditing论文作者：YujunShen,JinjinGu,XiaoouTang,BoleiZhou发行时间：Submittedon15Dec2019,lastrevised31Mar2020论文地址：https://arxiv.org/abs/1907.10786代码开源：https://g

PandaDreamer·2020-07-07 09:46

【阅读笔记】Unsupervised Discovery of Interpretable Directions in the GAN Latent Space

论文名称：UnsupervisedDiscoveryofInterpretableDirectionsintheGANLatentSpace论文作者：AndreyVoynov,ArtemBabenko发行时间：Submittedon10Feb2020,lastrevised18Feb2020论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.03754代码开源：https://gith

PandaDreamer·2020-07-07 09:46

【阅读笔记】Image2StyleGAN：How to Embed Images Into the StyleGAN Latent Space

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PandaDreamer·2020-07-07 09:46

Meta-learning with latent embedding optimization【论文笔记】

论文作者的代码(基于tensorflow)中文摘要基于梯度的元学习技术既广泛适用，又能熟练地解决具有挑战性的少样本学习和快速适应问题。然而，当在极低数据体系中的高维参数空间上操作时，它们具有实际困难。我们表明，通过学习模型参数的数据依赖潜在生成表示，并在这个低维潜在空间中执行基于梯度的元学习，可以绕过这些限制。由此产生的方法，潜在嵌入优化（LEO），将基于梯度的自适应过程与模型参数的基础高维空间分

Xie_learning·2020-07-07 01:26

Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems 论文阅读

chutongz·2020-07-06 03:49

Deep Discriminative Latent Space for Clustering 翻译

DeepDiscriminativeLatentSpaceforClustering翻译摘要：聚类是数据分析和机器学习中最基本的任务之一。它是许多数据驱动应用程序的核心，旨在将数据分成具有相似模式的组。此外，聚类是一个复杂的过程，受到数据表示方法选择的显著影响。最近的研究通过有效地学习这些表示来证明了令人鼓舞的聚类结果。在大多数这些工作中，深度自动编码器最初被预先训练以最小化重建损失，然后与聚类质

骑蜗牛前行·2020-07-05 11:40

从主题模型(Topic Model)到隐语义模型(Latent Factor Model)

云南省高校数据化运营管理工程研究中心·2020-07-02 11:00

python LDA (Latent Dirichlet Allocation)实例讲解

LDA（LatentDirichletAllocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。以上，摘自百度百科。下面用一个例子来讲解实现，贴代码，注释相对详细，不

binqiang2wang·2020-07-02 10:48

保存tensor至本地文件

由于实验过程需要，将中间结果tensor保存至本地文件，这里利用numpy库中的savez函数来实现，具体的代码如下#首先将要保存的tensor从计算图中分离出来，这里用到detach函数enc=by_latent.detach

ZQ_ZHU·2020-06-30 21:09

【论文阅读】POI2Vec: Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors

《POI2Vec:GeographicalLatentRepresentationforPredictingFutureVisitors》ShanshanFeng,GaoCong,BoAn,YeowMengChee.2017,AAAI附件：论文Abstract随着位置感知型（location-aware）社交媒体应用的日益普及，兴趣点（POI）推荐得到了广泛的研究。然而现有的大部分研究是从用户的角

ForcedOverflow·2020-06-27 09:12

潜在语义分析原理以及python实现代码！！！！

原文地址：http://en.wikipedia.org/wiki/Latent_semantic_analysis前言浅层语义分析（LSA）是一种自然语言处理中用到的方法，其通过“矢量语义空间”来提取文档与词中的

stay_foolish12·2020-06-26 14:18

Y-Autoencoders: disentangling latent representations via sequential-encoding

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1907.10949.pdf代码链接：https://github.com/mpatacchiola/Y-AE前言Y-Autoencoders是2019年CVPR上的一篇的论文，这篇论文的创新点在于之前的Autoencoders的输入和输出一致，所以其主要用于图像压缩方面，对于Autoencoders的架构不清楚的可以参考我这篇博客，但是本文首

YYLin-AI·2020-06-25 21:48

推荐算法 | 《Latent Cross: Making Use of Context in Recurrent Recommender Systems》

1introduction文中，作者研究了如何有效地处理神经推荐系统中的上下文数据。首先对传统的将上下文作为特征的方法进行了分析，并证明这种方法在捕获特征交叉时效率低下。然后据此来设计RNN推荐系统。WefirstdescribeourRNN-basedrecommendersysteminuseatYouTube.Next,weoffer“LatentCross,”aneasy-to-usete

蠡1204·2020-06-25 17:15

深度学习之卷积自编码器

他们通过将输入压缩成一种隐藏空间表示（latent-spacerepresentation），然后这种重构这种表示的输出进行工作。这种网络由两部分组成，如下图：编码器：将输入压缩为潜在空间表示。

zlinxi·2020-06-25 06:08

潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，LDA）

文章目录1.狄利克雷分布2.潜在狄利克雷分配模型3.学习推理4.sklearn.decomposition.LatentDirichletAllocation潜在狄利克雷分配（latentDirichletallocation，LDA），作为基于贝叶斯学习的话题模型，是潜在语义分析、概率潜在语义分析的扩展，于2002年由Blei等提出。LDA在文本数据挖掘、图像处理、生物信息处理等领域被广泛使用。

Michael阿明·2020-06-25 00:37

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ProbabilityLatentSemanticAnalysis(PLSA)模型学习笔记PLSA是前面LSA的兄弟版，相比于LSA而言，PLSA定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理解释了。这篇博文我们分三部分来说PLSA：基本思想，EM算法推导，以及优缺点分析。1.PLSA的基本思想PLSA是一种主题模型topicmodel，是针对文本中隐含的主题来建模的方

bigface1234fdfg·2020-06-24 20:18

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