sampling

反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)

反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)相关代码和可视化代码在附录反卷积(Deconvolution)反卷积（转置卷积、空洞卷积（微步卷积））近几年用得较多
初识-CV·2022-07-23 11:08

上采样，反卷积，上池化区别

1、Upsampling（上采样）在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。
纸上得来终觉浅～·2022-07-23 11:38

三种上采样(转置卷积，插值，反池化)的实现(Pytorch)与可视化(Tensorboard)

三种上采样：1.转置卷积(不是卷积的逆运算，是卷积运算)2.插值3.反池化Threekindsofupsampling:1.Transposedconvolution2.Interpolation3.Unpooling
游客26024·2022-07-23 11:05

机器学习预测实战 -- 信用卡交易欺诈数据监测（含方案和代码思路）

下采样的方法训练模型获取数据数据预处理检查是否有缺失值：查看数据类型：查看数据分布方案二：smote（过采样）处理数据不平衡数据获取数据数据预处理检查是否有缺失值：查看数据类型：不平衡数据处理方法一：直接使用smote方法二：利用SMOTE+undersampling
a_Loki·2022-07-22 11:00

论文笔记：MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching

AbstractIntroductionRelatedworkNetworkarchitectureTrainingandpredictionSamplingintrainingAtwo-stagepredictionpipelineExperimentsSummaryAbstractMatchNet
AlmostFree·2022-07-21 07:33

理解Word2Vec模型

函数三、模型的计算过程3.1数据的表示3.2隐层3.3输出层3.4SG模型的计算过程3.5SG模型参数θ\thetaθ确定的数学证明四、高级词向量表示4.1常规训练导致的问题4.2负采样negativesampling
Wumbuk·2022-07-21 07:54

第五周：卷积神经网络(CNN）的反向传播

articleId=120914867），这一个博客来说一下池化层（Sampling）反向传播和卷积层的反向传播的公式是怎么来的1.池化层反向传播池化层的反向传播就是已知后一层池化层矩阵的误差梯度，推前一层矩阵的误差梯度
Seirohappy·2022-07-21 07:23

[代码解析][2015][28]Bayesian Estimation of the DINA Model With Gibbs Sampling(基于Gibbs采样的DINA模型贝叶斯参数估计方法)

BayesianEstimationoftheDINAModelWithGibbsSampling资料更新被试认知状态和认知状态分布更新试题的失误率和猜对率Gibbs采样迭代过程资料下载论文中文翻译项目主页更新被试认知状态和认知状态分布更新公式如下
maerdym·2022-07-20 17:42

A Survey on Graph Structure Learning: Progress and Opportunities

GSLpiplineGraphStructureModelingMetric-basedApproachesNeuralApproachesDirectApproachesPostprocessingGraphStructuresDiscreteSamplingResidualConnectionsGraphRegularization
siyan985·2022-07-18 07:35

DGL分布式流程

documentinteractingprocessesAPIinitializeDistGraphServerload_partitionDLpackDisGraphnum_nodes(),num_edges()g.ndataDisTensorDisEmbeddingDisSamplinglow-levelhigh-level
77summer77·2022-07-11 07:45

李宏毅深度强化学习笔记

的基本组成：三者相互作用的过程：Policy：轨迹的概率：ExpectedReward：Policygradient:On-policy→\rightarrow→Off-policyImportanceSampling
Solitary tian·2022-07-10 07:52

【论文阅读】Deep Neural Networks for Learning Graph Representations | day14，15

文章目录一、模型1.1解决了两个问题1.2优点二、背景知识2.1DeepWalk中的未加权图随机采样法2.2两种从线性结构数据中学习词语表示的线性方法2.2.1Skip-gramwithNegativeSampling
潮一·2022-07-06 07:20

【论文阅读｜深读】DNGR:Deep Neural Networks for Learning Graph Representations

目录前言简介Abstract1Introduction2BackgroundandRelatedWork2.1RandomWalkinDeepWalk2.2Skip-gramwithNegativeSampling2.3PMImatrixandSVD2.4DeepNeuralNetworks3DNGRModel3.1RandomSurfingandContextWeighting3.2Stacke
海轰Pro·2022-07-06 07:57

SoftTriple Loss

目录19-ICCV-SoftTripleLoss：DeepMetricLearningWithoutTripletSamplingSoftTripleLossMultipleCentersAdaptiveNumberofCenters19
大坡山小霸王·2022-07-04 07:04

第三周.03.异质图应用

文章目录创建简单数据集原始数据准备建图创建图分类数据集准备数据建图大图的处理：Sampling理论实操环境准备和数据载入采样MFG建模训练动态异质图的应用本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》
oldmao_2000·2022-07-04 07:49

Margin Based Loss

目录17-ICCV-SamplingMattersinDeepEmbeddingLearningPreliminariescontrastivelosstripletlosshardnegativeminingsemi-hardnegativeminingDistanceweightedsamplingMarginbasedlossRelationshiptoisotonicregression1
大坡山小霸王·2022-07-03 13:30

Bayesian inference problem, MCMC and variational inference

ComputationaldifficultiesMarkovChainsMonteCarlo(MCMC)--AsamplingbasedapproachVariationalInference(VI)
连理o·2022-06-27 21:40

Sampling Area Lights

目的：在pathtracing中，SamplingLights的目的不是为了获得某个光源某个方向的radiance，而是要估计当前path的交点被整个场景所有光源对其产生的irradiance。
狂烂球·2022-06-27 20:45

STA304H5F Surveys

STA304H5FSTA304H5F:Surveys,SamplingandObservationalDataAssignment#1InstructionsDueDate:ThursdayOctober21,20201at11
·2022-06-25 18:03

李宏毅《机器学习》| 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)（上）

目录一、为什么用CNN1.smallregion2.smallpatterns3.subsampling二、CNN架构三、ConvolutionPropetry1Propetry2问题思考：1、卷积的计算
哒卜琉歪歪·2022-06-25 07:18

粒子滤波（PF：Particle Filter与卡尔曼滤波（Kalman Filter）相比较　（转载）

其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(SequentialImportanceSampling)。
mengxiaozuo·2022-06-25 07:18

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法

Introduction1.1Samplelevelimbalance1.2Featurelevelimbalance1.3Objectivelevelimbalance2.LibraR-CNNMethodology2.1IoU-balancedSampling2.2BalancedFeaturePyramid2.3BalancedL1Loss3
Clichong·2022-06-24 07:25

基于采样的路径规划方法---Sampling Based Planners

SamplingBasedPlanners基于采样的路径规划方法是无需遍历起点到终点的所有栅格的，这就是与AStar及Dijkstra、JPS算法的不同。
_Kagome·2022-06-17 07:32

Softmax Loss、Softtriplet Loss

BMVC-ClassificationisaStrongBaselineforDeepMetricLearningSoftmaxLossLayerNormalization类别平衡采样binaryembeddings19-ICCV-SoftTripleLoss：DeepMetricLearningWithoutTripletSamplingSoftTripleLoss19
大坡山小霸王·2022-06-13 17:28

Point Cloud Transformer的pytorch代码实现

目录1.Attention1.1SelfAttention1.2OffsetAttention2.SamplingandGrouping2.1KNN2.2FPS2.3Encoder3.PCT3.1PCT3.2PCT2Cls3.3PCT2Seg4
一个普通的求学者·2022-06-13 07:50

让预训练语言模型读懂数字：超对称技术发布10亿参数BigBang Transformer[乾元]金融大规模预训练语言模型

目录1.通用大模型的缺陷2.专注于融合训练时序-文本跨模态的预训练模型算法架构3.学术和工业界覆盖最完整，规模最大的金融投资类数据集4.创新的预训练方法可大幅提高语言模型准确度：SimilaritySampling
超对称科技官方·2022-06-13 07:36

YOLOv5超详细的入门级教程（训练篇）（二）——VOC2007模型复现

PASCAL_VOC中的正负样本数据采样平衡1.过采样（over-sampling）2.欠采样（under-sampling）3.获取更多样本Referen
Vanessa Ni·2022-06-12 09:01

机器学习、深度学习常见名词清单（持续更新）

下采样图像处理中的上、下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：-使得图像符合显示区域的大小-生成对应图像的缩略图放大图像（或称为上采样（upsampling
Echo_Shan·2022-06-12 07:26

python 将多个模型的ROC曲线绘制在一张图里（含图例）

一.多条ROC曲线绘制函数defmulti_models_roc(names,sampling_methods,colors,X_test,y_test,save=True,dpin=100):"""将多个机器模型的
柳奈奈·2022-06-08 07:01

实践 | 基于Skip-gram实现Word2Vec

为了缓解这个问题，通常采取负采样（negative_sampling）的方式来近似模拟多分类任务。假设有一个中心词c和一个上下文词正样本tp。
大数据界Olu·2022-05-31 07:43

论文阅读（9）：AdapticeFace: Adaptive Margin and Sampling for Face Recognition

本文是对MarginbasedSoftmaxLoss的改进。主要针对人脸数据集类别不平衡的问题，以及难类别/难样本的挖掘，让训练过程变得高效。一、针对的问题SOTAMarginbasedSoftmaxLoss都有一个前提假设：即所有的类别都有足够多的样本来描述该类别的分布，因此一个预设的常量margin就足以缩小每一个类别的类内差异。实际上人脸数据集的样本很不平衡，类别的样本数量之间有很大差异。以
ljwherry·2022-05-30 07:45

Python与AI分析时间序列数据

PandashmmlearnPyStructCVXOPTPandas:处理，切片和从时间序列数据中提取统计数据示例处理时间序列数据切片时间序列数据提取来自时间序列数据的统计数据平均值最大值最小值一次性获取所有内容重新采样使用mean()重新采样Re-samplingwithmedian
·2022-05-20 18:49

深度学习笔记 - FCN模型与上采样（Upsampling）

目录1.FCN模型2.上采样2.1双线性插值上采样（今天不做重点介绍）2.2反卷积上采样（1）数学理解（2）动态过程理解2.3反池化上采样引言：在FCN、U-net等网络结构中，涉及到了上采样。上采样概念：上采样指的是任何可以让图像变成更高分辨率的技术。发现了几个较好的教程帮助理解FCN和上采样：（1）教程1：FCN详解与pytorch简单实现；反卷积的数学理解（2）教程2：3种上采样方法（反卷积
高不胖·2022-05-13 07:31

pytorch学习笔记---CNN

下采样Subsampling后通道数不会变，W,H会变。
静静_jingjing·2022-05-13 07:48

yolov5——bug总结

AttributeError一、‘Upsample’objecthasnoattribute‘recompute_scale_factor’进入upsampling.py文件，找到对应的forward（
One_T.·2022-05-11 19:23

Paper Reading - 综述系列 - 计算机视觉领域中目标检测任务常见问题与解决方案

目录小目标检测数据方面LabelSmoothing模型方面样本不均衡目标遮挡More更多可见计算机视觉-Paper&Code-知乎小目标检测数据方面将图像resize成不同的大小对小目标进行数据增强，过采样策略oversampling
子韵如初·2022-05-06 07:53

Simulation | Multi-Armed Bandit Algorithm

bullet∙SimulationofMulti-ArmedBanditAlgorithms:ε\varepsilonε-Greedy,UCB(UpperConfidenceBound),ThompsonSamplingandGradientBanditAlgorithm
Rein_Forcement·2022-05-05 07:56

Pytorch深度学习—— 卷积神经网络基础篇（B站刘二大人P10学习笔记）

Convolution）2.1单通道的卷积2.2三通道的卷积2.2.11OutputChannel2.2.2MOutputChannels3卷积层常见参数3.1padding3.2stride3.3Subsampling
学习CV的研一小白·2022-05-01 07:18

SoftPool：基于Softmax加权的池化操作 | 2021新文

从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RefiningactivationdownsamplingwithSoftPool论文地址
·2022-04-29 13:31

SoftPool：基于Softmax加权的池化操作 | 2021新文

从性能和准确率来看，SoftPool是目前的常规池化方法的一个不错的替代品来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RefiningactivationdownsamplingwithSoftPool论文
晓飞的算法工程笔记·2022-04-29 13:00

Kafka 的存储机制以及可靠性

Hive全套视频学习资料：http://www.atguigu.com/download.shtmlHive提供了数据取样（SAMPLING）的功能，能够根据一定的规则进行数据抽样，目前支持数据块抽样，
·2022-04-25 12:06

不平衡分类（二）-过采样（SMOTE）【Synthetic Minority Over-Sampling Technique ，“人工少数类过采样法“】

SMOTE的全称是SyntheticMinorityOver-SamplingTechnique即“人工少数类过采样法”，非直接对少数类进行重采样，而是设计算法来人工合成一些新的少数样本。
u013250861·2022-04-25 07:38

高仿相册可拖拽返回图片

高仿相册可拖拽图片正常我们在使用缩放图片跟显示长图的使用都是用到PhotoView跟SubsamplingScaleImageView这2个控件，我在github逛了一圈，都存在2种问题；其一：都是基于上面
歇斯底里的苦笑·2022-04-21 23:44

机器学习基础整理(第1章) - 什么是机器学习？

Transcription)机器翻译(MachineTranslation)结构化输出(StructuredOutput)异常检测(AnomalyDetection)合成和采样(SynthesisandSampling
王踹踹·2022-04-20 07:50

matlab 滤波器设计代码样例

clearcloseallclc%%-----滤波器设计---------------%-----巴特沃斯滤波器设计---------------Fs=960;%SamplingFrequencyN=8
studyer_domi·2022-04-16 07:32

学习笔记——深度学习模型CNN做Stock预测

另一篇文章（CSDN）用LSTM也做了股票预测可对比参考一、卷积神经网络CNN最经典卷积神经网络有三层：ConvolutionLayerPoolingLayer（Subsampling）上采样FullyConnectedLayer
远在远方_hh·2022-04-16 07:52

论文解读（SelfGNN）《Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling》

论文信息论文标题：Self-supervisedGraphNeuralNetworkswithoutexplicitnegativesampling论文作者：ZekariasT.Kefato,SarunasGirdzijauskas
Learner-·2022-04-14 22:00

Prioritized Experience Replay论文笔记

AbstractBackgroundTechnologyStochasticPrioritizationproportionalprioritizationrank-basedprioritizationImportanceSamplingWeightsSummary
微笑~你好·2022-04-11 07:49

Jupyter Notebook中代码运行时的一些报错与解决

抽样法1、Stratified——分层抽样法百度词条PytorchSampler详解pytorch随机采样的方法SubsetRandomSampler（）分层采样（stratifiedsampling）
Begonia_cat·2022-04-11 07:12

强化学习—— 经验回放（Experience Replay）

correlatedupdate）2经验回放2.1简介2.2计算步骤2.3经验回放的优点3.改进的经验回放（Prioritizedexperiencereplay）3.1基本思想3.2重要性抽样（importancesampling
CyrusMay·2022-04-11 07:56
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