reduction 第6页

pytorch 实现计算 kl散度 F.kl_div()

docs/stable/nn.functional.htmltorch.nn.functional.kl_div(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction

·2021-05-24 10:06

tf.losses.mean_squared_error

defmean_squared_error(labels,predictions,weights=1.0,scope=None,loss_collection=ops.GraphKeys.LOSSES,reduction

西方失败9527·2021-05-18 21:10

pytorch MSELoss计算平均的实现方法

若设定loss_fn=torch.nn.MSELoss(reduction='mean')，最终的输出值其实是（y-pred）每个元素数字的平方之和除以（bxc），也就是在batch和特征维度上都取了平均

·2021-05-12 12:54

Directions Reduction

Onceuponatime,onawaythroughtheoldwildwest,……amanwasgivendirectionstogofromonepointtoanother.Thedirectionswere"NORTH","SOUTH","WEST","EAST".Clearly"NORTH"and"SOUTH"areopposite,"WEST"and"EAST"too.Goingt

Magicach·2021-04-30 17:38

Regularization & Dimension reduction

这周简直要忙疯，但是感觉这个seminar的课真的是对一个初学者的自己很有帮助，了解了很多SL的算法和基本知识，既然做了，就分享下regularization这部分的笔记吧~内容整合了ISL("AnIntroductiontoStatisticalLearning"byJames,Witten,HastieandTibshirani)和ESL(TheElementsofStatisticalLea

flowncaaaaa·2021-04-18 23:20

Ensemble Learning and Dimensionality Reduction【Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow

Chapter7EnsembleLearningIfyouhavetrainedfivedifferentmodelsontheexactsametrainingdata,andtheyallachieve95%precision,isthereanychancethatyoucancombinethesemodelstogetbetterresults?Ifso,how?Ifnot,why?It

脑荼地·2021-04-15 05:01

损失函数篇：L1、L2、smooth L1损失函数

之间实际上就是L2损失，这样解决了L1的不光滑问题，在[-1,1]区间外，实际上就是L1损失，这样就解决了离群点梯度爆炸的问题实现(PyTorch)def_smooth_l1_loss(input,target,reduction

DLANDML·2021-03-02 15:15

机器学习中的19 种损失函数，你使用过几种？

torch.nn.L1Loss(reduction='mean')参数：r

Sim1480·2020-12-03 08:00

4、Dimensionality reduction

原文链接Chapter9Dimensionalityreduction1、背景知识（1）维度假设一个测定10个细胞的指定两个基因的表达量，那么可以通过二维的点图（基因1表达量为x轴，基因2表达量为y轴）描述每个细胞的表达情况。如果是指定三个基因，则为三维立体空间坐标如果有成百上千个基因，那么每个细胞都有一个高维度坐标，描述细胞表达的特性；同时数据复杂度大大增加。（2）降维若干不同基因的表达情况关联

小贝学生信·2020-09-25 19:02

【论文笔记（4）】MV-GNN: Multi-View Graph Neural Network for Compression Artifacts Reduction

MV-GNN:Multi-ViewGraphNeuralNetworkforCompressionArtifactsReduction摘要简介相关工作单幅图像压缩伪影的减少多幅图像压缩伪影的减少图卷积神经网络总结方法问题描述特征提取网(FENET)基于GNN的动态融合网重构网摘要在许多面向交互的3D视觉应用中，多视点视频(MVV)中不可避免的压缩伪影会明显降低体验质量。在非对称编码的框架下，考虑到

国家二级退堂鼓表演家·2020-09-23 17:48

cross-scale non-local attention

ImageSuper-ResolutionwithCross-ScaleNon-LocalAttentionandExhaustiveSelf-ExemplarsMining#cross-scalenon-localattentionclassCrossScaleAttention(nn.Module):def__init__(self,channel=128,reduction

SKY_yiyi_9·2020-09-16 22:20

电力系统中的Kron简化（Kron Reduction）

电力系统中的Kron简化简单介绍一下电力系统导纳矩阵简化方法Kron简化（KronReduction），如有不对的地方还请大家指正。本文参考PowerSystemsAnalysis,SecondEditionbyArthurR.BergenandVijayVittal.机械工业出版社有影印版。

shizk_cn·2020-09-15 18:39

数组求和的快速方法（利用cuda的共享内存）--第一部分之源码分析

代码来自于这里https://code.google.com/p/stanford-cs193g-sp2010/source/browse/trunk/tutorials/sum_reduction.cu

lingerlanlan·2020-09-15 05:36

tensorflow中的求和：tf.reduce_sum

tf.reduce_sum函数原型：tf.math.reduce_sum(input_tensor,axis=None,keepdims=None,name=None,reduction_indices

菜小白—NLP·2020-09-15 04:34

tf.reduce_mean函数

reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)input_tensor：输入的tensoraxis

_洋_·2020-09-14 19:33

tf.reduce_mean

tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)作用：沿着张量不同的数轴进行计算平均值

csdn_1HAO·2020-09-14 18:05

NLLLoss pytorch api

NLLLossCLASStorch.nn.NLLLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction='mean

腾云鹏A·2020-09-14 15:59

李宏毅 DeepLearning-2017-Unsupervised Learning PCA-linear Dimension Reduction

化繁为简：把比较复杂的input变成比较简单的output无中生有：generation找个可以画图的function降维表达的意义：不同的image用同一个cluster,做降维处理，那么如何确定设置多少个cluster呢？？？第一把输入数据分成K个cluster每个cluster都找一个center，作为初始center,(krandomXnfromX)从traindata中抽第二种;tree

zjguilai·2020-09-12 04:53

tensorflow——tf.reduce_mean()函数详解

用法：tf.reduce_mean(input_tensor,axis=None,keep_dims=False,name=None,reduction_indices=None)第一个参数input_tensor

超屌的温jay·2020-09-12 01:47

1.2 Row reduction and echelon forms (行化简与阶梯式矩阵)

本文为《Linearalgebraanditsapplications》的读书笔记目录DefinitionUniquenessoftheReducedEchelonFormPivotPositions主元位置TheRowReductionAlgorithm行化简算法SolutionsofLinearSystemsParametricDescriptionsofSolutionSets解集的参数表示

连理o·2020-08-26 21:48

【Scikit-Learn 中文文档】无监督降维 - 数据集转换 - 用户指南 | ApacheCN

中文文档:http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/unsupervised_reduction.html英文文档:http://sklearn.apachecn.org

景-王-飞·2020-08-25 03:01

数据降维工具箱drtoolbox

qingmei_1990·2020-08-25 01:07

收藏 | 深度学习损失函数大全

torch.nn.L1Loss(reduction='mean')参数：reduction-三个值：none：不使用约简；mean：返回loss和的平均值；sum：返回loss的和。默认：me

数据派THU·2020-08-25 00:47

UI | Complexion Reduction 设计风格

打开QQ的移动端注册页面才发现原来QQ也变这种黑简大风格了，没错，这就是ComplexionReduction风格。Facebook、Apple、Instagram、Airbnb……这些走在APP设计最前面的公司，似乎在去年都选择了同一种方法来改进UI（用户界面）。一年前我在面试的时候就被问到了2017年的UI设计趋势，当时我提到的就是这种突出内容，标题大简黑的设计风格，但是现在看到的，CR设计并

小hoho·2020-08-24 14:22

矩阵分析之Householder Reduction

矩阵分析之HouseholderReduction我们都知道通过高斯消元法、初等行变换可以得到一个矩阵的行阶梯表达。但这不是唯一的方法。Householderreduction就可以完成这项任务。1.HouseholderReduction原理2.具体问题给定一个矩阵A，求矩阵P,T使得PA=T,其中矩阵T为上三角矩阵，如果A是实数矩阵，则P为正交矩阵。给定A如下：A=⎡⎣⎢034−202711−

Rosun_·2020-08-24 13:58

HDLBits 系列（6）（Reduction）缩位运算符

目录抛砖引玉Reduction在奇偶校验中的应用抛砖引玉您已经熟悉两个值之间的按位运算，例如a＆b或a^b。

李锐博恩·2020-08-23 05:47

HDLbits答案更新系列4（2 Verilog Language 2.5 More Verilog Features）

目录2.5MoreVerilogFeatures2.5.1Conditionalternaryoperator（Conditional）2.5.2Reductionoperators（Reduction

wangkai_2019·2020-08-23 04:38

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input,target,weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction

orangerfun·2020-08-22 13:57

pytorch 计算 kl散度 F.kl_div()

docs/stable/nn.functional.htmltorch.nn.functional.kl_div(input,target,size_average=None,reduce=None,reduction

Answerlzd·2020-08-22 11:54

[Usaco2016 Open]Field Reduction

题目大意农夫约翰的N(5#include#include#defineMAXN50007#defineINF40000*40000+10//INF太小usingnamespacestd;intn,sum,ans=INF;boolvis[MAXN];structnode{intx,y;intid;}a[MAXN];structant{intx,y;intid;}b[20];boolcmp1(node

ShawnBox·2020-08-22 02:39

可视化MNIST：降维之探索Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction

Atsomefundamentallevel,nooneunderstandsmachinelearning.Itisn’tamatterofthingsbeingtoocomplicated.Almosteverythingwedoisfundamentallyverysimple.Unfortunately,aninnatehumanhandicapinterfereswithusunders

GarfieldEr007·2020-08-22 00:13

pytorch----retinaface(三种损失使用的函数)

retinaface(三种损失使用的函数)retinaface损失函数定义：（1）L(cls)(面分类损失):#计算交叉熵loss_c=F.cross_entropy(conf_p,targets_weighted,reduction

王小凡wxf·2020-08-21 02:29

0406文法俱乐部分词

尤其是进入复杂的简化从句（Reduction）时，这种观念

HeJuN9·2020-08-19 01:13

TensorFlow学习笔记（二）

函数定义如下：tf.reduce_mean(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=Non

微丶念（小矿工）·2020-08-16 15:14

Machine Learning week 8 Dimensionality Reduction

DimensionalityReduction这是另外一种unsupervisedlearningMotivationI:DataCompression如下图，其中两个维度分别为厘米和英尺(四舍五入到整数英尺)，而这两个维度的信息其实是高度冗余的信息。当我们有很多feature的时候，其中可能有一些feature之间有着很强的关联性下面来看一下，如何压缩数据，下面我们画出图中的绿色线，也就是一条f

苏然Vincent·2020-08-16 10:09

【Machine Learning】14 降维（Dimensionality Reduction）

14.1MotivationI：DataCompression2维做投影用1维数据来表示3维做投影用2维数据来表示投影的线或平面可以理解为新的坐标系。14.2MotivationII：Visualization降维后新的特征向量所表示的意义需要自己去确定14.3PrincipalComponentAnalysisProblemFormulation在PCA中我们要将n维数据降为k维，找到向量使得原

xzen·2020-08-16 09:07

吴恩达《Machine Learning》-Dimensionality Reduction降维（十四）

DataCompression数据压缩为了让机器学习算法的运行效率更高，我们一般对于一些有特点的数据采取数据压缩。如上图，数据集大多分布在一条线上附近，这种数据我们可以采用数据压缩。其操作是将直线附近的数据投影在本直线上。相当于将一个二维数据，降维成一维数据。同理多于三维数据，我们也可以考虑投影在二维平面。（一般三维数据分布在二维平面附近）。此时我们仅仅需要两个维度，即投影二维平面的Z1轴与Z2轴

丰brother·2020-08-16 08:28

Coursea-吴恩达-machine learning学习笔记（十四）【week 8之Dimensionality Reduction】

维数约减又称为降维。使用维数约减的原因：1.数据压缩(减少空间占用，同时为算法提速)例1：从2D→1D2D→1D存在如下图所示样本集，x(i)∈R2x(i)∈R2希望找到如下图中所示直线，把所有样本映射到这条线上如此，就可以使用下图来表示样本位置，只需要一个特征变量即可：x(1)∈R2→z(1)∈Rx(1)∈R2→z(1)∈Rx(2)∈R2→z(2)∈Rx(2)∈R2→z(2)∈R⋯⋯x(m)∈R

痞靥·2020-08-16 08:33

matlab 降维工具

tarim·2020-08-16 08:05

Dimensionality Reduction降维 (Week 8)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/44705051机器学习MachineLearning-AndrewNGcourses学习笔记降维DimensionalityReduction{asecondtypeofunsupervisedlearningproblemcalleddimensionalityreduction.asdatacomp

-柚子皮-·2020-08-16 07:01

sklearn-学习：Dimensionality reduction(降维)-（feature selection）特征选择

本文主要对对应文档的内容进行简化（以代码示例为主）及汉化对应文档位置：http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html#feature-selection1.13.Featureselectionfeatureselection作用：增加分类器的score，提升分类器在高纬数据集上的表现1.13.1.Removingfeat

marui1982·2020-08-16 07:41

吴恩达机器学习笔记（12）——降维（Dimensionality Reduction）

这里介绍第二种无监督学习方法，叫做降维（DimensionalityReduction）一、目标1：数据压缩DataCompression由于可能存在许多冗余特征量，或者说特征高度相关，所以需要减少特征量的数量。so如果允许我们通过投影这条绿线上所有的原始样本，来近似原始的数据集，那么我只需要用一个数就能表示每个训练样本的位置，这样就能把内存的需求减半，同时这将允许我们的学习算法运行的更快。二、目

阿尔基亚·2020-08-16 06:07

Chapter 8 Dimensionality Reduction

Chapter8DimensionalityReductionOReilly.Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow读书笔记Dimensionalityreductionspeedsuptraining.Dimensionalityreductionisalsoextremelyusefulfordatavisualization(

boywaiter·2020-08-16 06:23

Stanford 机器学习笔记 Week8 Dimensionality Reduction

MotivationMotivationI:DataCompression降维可以做数据压缩，减少冗余信息从而减小存储空间。2D向1D降维：cm和inches都表示长度，属于冗余信息，可以用z向量做新的维度，用1维就可以表示长度。3D向2D降维：在左侧的原始数据中，所有点都接近一个平面，这说明存在冗余维度。将所有点投影到该平面形成中间图。用向量z1，z2做新的维度，降到2维。MotivationI

Baoli1008·2020-08-16 05:00

机器学习笔记——降维（dimensionality reduction）

降维目的我们对数据进行降维的目的有两个：一个是数据压缩，对于数据压缩我们可以大大地节省存储空间第二就是使得数据可以可视化，我们将多维数据压缩成二维可以供我们更好地观察数据的特征主成分分析（PAC）主成分分析法可以将n维的数据降为k维，实际上我们是选取了一个k维的基向量，然后将n维的数据映射到k维上，使得投影误差最小。这k个基向量就是我们的主成分在降维之前我们也需要对数据进行预处理之后我们可以应用m

Veropatrinica·2020-08-16 05:38

TensorFlow常用函数

如：求最大值tf.reduce_max(input_tensor,reduction_indices=None,keep_dims=False,name=None)求平均值tf.reduce_mean(

weixin_30641999·2020-08-15 16:01

parallel reduction

//归约操作是OpenMP编程方式给同步编程带来的特殊的编程功能，该操作//会反复将一个二元运算符应用在一个变量和另一个值上，并把结果保存//在原变量中，通过reduction语句提供doublezz=

liangjisheng·2020-08-15 14:48

tbb基础之parallel_reduce用法详解

对一组数据并行执行reduction操作可能由于四舍五入导致不同的结果，如A+B+C+D，串行执行的顺序为(((A+B)+C)+D)，而并行执行的顺序可能为((A+B)+(C+D))。

Belial_2010·2020-08-15 12:16

HybridSN尝试加入SENet与dropout的一些坑

尝试在HybridSN高光谱分类网络卷积层后加入SENet模块，代码如下：classSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super

Arsene_W·2020-08-14 23:00

数据预处理之数据规约（Data Reduction）

数据归约策略数据仓库中往往具有海量的数据，在其上进行数据分析与挖掘需要很长的时间数据归约用于从源数据中得到数据集的归约表示，它小的很多，但可以产生相同的（几乎相同的）效果数据归约策略维归约数据压缩数值归约离散化和概念分层产生用于数据归约的时间不应超过或“抵消”在归约后的数据上挖掘节省的时间维归约通过删除不相干的额属性和维数减少数据量属性子集选择1找出最小的属性集，使得数据类的概率分布尽可能接近所有

anyizhe7949·2020-08-14 23:10

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