spectral 第2页

GAN使用谱归一（spectral-normalization-gan）稳定训练——tensorflow应用

参考代码：https://github.com/christiancosgrove/pytorch-spectral-normalization-gan参考代码：https://github.com/heykeetae

FQ_G·2023-02-16 21:14

[论文笔记] SPECTRAL NORMALIZATION FOR GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

简介：对normalization层进行改进，提出spectralnormalization（SN-GAN），以提高Discriminator的训练稳定度；优点：1、Lipschitz常数是唯一需要进行调节的超参；2、实现简单，额外的计算成本很低；一、背景原始（2014年）GAN公式，Ex～qdata[log⁡D(x)]+Ex′～pG[log⁡(1−D(x′))]E_{x～q_{data}}[\l

hellopipu·2023-02-16 21:44

详解GAN的谱归一化（Spectral Normalization）

http://kaiz.xyz/blog/posts/spectral-

PaperWeekly·2023-02-16 20:21

对抗生成网络GAN系列——Spectral Normalization原理详解及源码解析

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题专栏推荐：深度学习网络原理与实战近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言对抗生成网络GAN系列——SpectralNormalization原理详解及源码解析写在前面Hello，大家好，我是小苏在前面的文章中，我已经介绍过挺多种GAN网络了，感兴趣的可以关注一下我的专栏：深度学习网络原理与实战。目前专栏主要更新了GAN系列文章、Tr

秃头小苏·2023-02-16 20:01

ISPRS2018/云检测：Cloud/shadow detection based on spectral indices for multi/hyp基于光谱指数的多/高光谱光学遥感成像仪云/影检测

Cloud/shadowdetectionbasedonspectralindicesformulti/hyperspectralopticalremotesensingimagery基于光谱指数的多/高光谱光学遥感成像仪云/影检测0.摘要1.概述2.算法：基于光谱指数的云和阴影检测2.1.云指数和云检测2.2.云影指数和云影检测2.3.参数设置2.3.1.参数灵敏度的理论分析2.3.2.参数设置

HheeFish·2023-02-07 08:22

PHP的效率比起JAVA简直弱爆了！

表格数据：BenchmarkTimeMemoryCodemandelbrot1/5717×2×binary-trees1/431/2±fannkuch-redux1/43±±n-body1/355×±spectral-norm1

hipop·2023-02-06 08:27

使用谱聚类（spectral clustering）进行特征选择

·2023-02-04 11:12

基于Spectral Residual的异常检测算法

本算法原自KDD19的论文：Time-SeriesAnomalyDetectionServiceatMicrosoft另参考论文：SaliencyDetectionASpectralResidualApproach算法介绍:谱残差算法包含三个主要步骤：（1）通过傅里叶变换获得对数振幅频谱；（2）计算谱残差（3）通过反傅里叶变换将序列还原到原来空间域。Python实现(参考代码)#util.pyim

Bin_ZH·2023-02-01 02:22

Python 聚类方法整理笔记

关于如何选择聚类方法，hdbscan给出了一些说明：ComparingPythonClusteringAlgorithms对连通性聚类较好的有：Spectral

眕眕·2023-01-30 08:03

GNN学习—卷积图神经网络(谱域)

第3篇—卷积图神经网络-Spectral引言背景知识谱域图卷积实现思路数学知识模型介绍SCNNChebNetGCN上一篇介绍了卷积图神经网络的空间域模型，本篇总结谱域的方法及模型。

不加糖也很甜^-^·2023-01-27 11:24

基于空间的图卷积网络和基于谱的图卷积网络（spectral-based GCN and spatial-based GCN)

目录废话：基于空间的图卷积网络（spatial-basedGCN）基于谱的图卷积网络（spectral-basedGCN）第一部分，从0到1（从传统的傅里叶变换+卷积——>图上的傅里叶变换+卷积）1.按照傅里叶变换公式

山、、、·2023-01-27 11:51

CS224W-图神经网络笔记5.2：Spectral Clustering - 谱聚类主要思想及关键结论的证明

CS224W-图神经网络笔记5.2：SpectralClustering-谱聚类主要思想及关键结论的证明本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019年秋季课程进行总结以求内容完整课程主页：CS224W:MachineLearningwithGraphs视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习(中英字幕|2019秋)[toc]引

Epiphron·2023-01-26 04:54

阅读笔记之：Co-regularized multi-view spectral clustering-NIPS2011

想法：利用多个视角的信息进行聚类，提高聚类的准确性。很简单直接的原则；不同视角的数据具有潜在（underlying）一致的聚类。以这个为动机，在单视角谱聚类的基础上，增加多视角之间的约束。文章叫做共正则化（co-regularization），我理解的意思是，把多视角之间的约束当做每一个视角的正则化约束。文中还说共正则是在半监督中常见的技术，我觉得这种多视角的数据之间的对应关系也是一种监督信息。A

huayantina·2023-01-18 17:35

从 Spectral Clustring 推导到 Regularized Diffusion Process

SpectralClustring参考：bilibili机器学习-白板推导系列(二十二)-谱聚类（SpectralClustering）Background首先看一种数据分布：对于以上分布的数据，可以直接利用K−meansK-meansK−means或者GMM（高斯混合模型）GMM（高斯混合模型）GMM（高斯混合模型）去进行聚类。但是，对于以下数据分布：K−meansK-meansK−means或

T.Y.Bao·2023-01-18 17:31

【论文浅读】《Spectral Pyramid Graph Attention Network for Hyperspectral Image Classification》

创新思想：这篇文章提出了新的结构称为光谱金字塔图注意网络(SpectralPyramidGraphAttentionNetwork,SPGAT)，在高光谱图像分类方面解决了两个问题：一个是现有标准的卷积核忽略了数据点之间的内在联系导致区域划分不好，另一个是在高维且有限的数据量在高维光谱域上连续分布的问题。SPGAT以多个嵌入空间的金字塔形式对多个光谱的信息进行编码，基于谱特征空间连接的图注意机制，

邂逅模拟卷·2023-01-12 12:10

谱聚类算法(Spectral Clustering)

谱聚类算法(SpectralClustering)谱聚类(SpectralClustering,SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallestcut(如后文的Mincut)，也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图

pi9nc·2023-01-08 18:42

谱聚类算法及其代码（Spectral Clustering）

https://blog.csdn.net/liu1194397014/article/details/52990015

t11383·2023-01-08 18:12

Fast spectral clustering learning with hierarchical bipartite graph for large-scale data

Fastspectralclusteringlearningwithhierarchicalbipartitegraphforlarge-scaledata基于层次二分图的大规模数据快速谱聚类学习abstract传统方法：不适用大规模问题高斯核函数提出了一种新的基于层次二分图（SCHBG）的光谱聚类方法，该方法通过探索具有金字塔结构的多层锚来实现。该算法首先构造一个层次二分图，然后对该图进行谱分析

一舟yz·2023-01-01 13:20

python DBSCAN聚类算法

聚类算法基本思想基本概念工作流程参数选择DBSCAN的优劣势代码分析==MatplotlibPyplot====make_blobs====StandardScaler====axes类使用====plt.cm.Spectral

amor254·2023-01-01 10:52

论文阅读笔记：Ultra-Scalable Spectral Clustering and Ensemble Clustering

Author:DongHuang,Chang-DongWang,Jian-ShengWu,Jian-HuangLai,andChee-KeongKwoh摘要摘要本文重点研究了资源有限的超大规模数据集谱聚类的可扩展性和鲁棒性。提出了两种新的算法，即超可伸缩谱聚类（U-SPEC）和超可伸缩集成聚类（U-SENC）。在U-SPEC中，针对稀疏亲和子矩阵的构造，提出了一种混合代表选择策略和K近邻表示的快速

塔_Tass·2022-12-29 11:08

论文阅读笔记：Spatial-Spectral Transformer for Hyperspectral Image Classification

Spatial-SpectralTransformerforHyperspectralImageClassification论文题目：Spatial-SpectralTransformerforHyperspectralImageClassification下载链接：https://www.researchgate.net/publication/348804892_Spatial-Spectra

ru-willow·2022-12-27 21:53

SSAN-Spectral-Spatial Attention Networks for Hyperspectral Image Classification

paper:Spectral-SpatialAttentionNetworksforHyperspectralImageClassification空谱注意力网络应用于高光谱图像分类摘要：CNN、RNN

摘一颗心心·2022-12-24 23:39

谱图卷积（Spectral Graph Convolution)

谱图卷积（SpectralGraphConvolution）正定矩阵和半正定矩阵：【定义1】给定一个大小为的实对称矩阵A，若对于任意长度为n的非零向量x，有恒成立，则矩阵A是一个正定矩阵。【定义2】给定一个大小为的实对称矩阵A，若对于任意长度为n的非零向量x，有恒成立，则矩阵A是一个半正定矩阵。拉普拉斯矩阵的谱分解：拉普拉斯矩阵作为半正定矩阵，能够进行谱分解且对角元一定是非负数：;同时，作为对称矩

陈煜嵘Yurong·2022-12-21 18:04

高光谱分类算法

x5675602·2022-12-19 20:17

高光谱、多光谱与全色遥感影像的成像原理及相互融合

considerthetradeoffbetweenspectralresolution,spatialresolution,lightthroughputandetc.光的能量就这么多，成像端要么提高Spectral

yeen123·2022-12-19 17:53

谱聚类算法及其代码（Spectral Clustering）

简介文章将介绍谱聚类（spectralclustering）的基本算法，以及在matlab下的代码实现。介绍内容将包括：从图分割角度直观理解谱聚类谱聚类算法步骤数据以及实现代码本文将不会涉及细节化的证明和推导，如有兴趣可参考july大神的文章从拉普拉斯矩阵说到谱聚类.对谱聚类的理解这一节将从图分割聚类的角度直观理解谱聚类。不过，因为本人是从事社交媒体分析的，将从一种社会关系网络的角度来介绍网络图分

风景不在对岸wj·2022-12-17 17:45

聚类方法学习（五）谱聚类算法Spectral Clustering与案例

谱聚类算法概述详情请参考：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6221564.htmlSpectralClustering算例fromsklearn.clusterimportspectral_clusteringimportnumpyasnpfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingimportStandard

呆萌的代Ma·2022-12-16 09:23

python谱聚类算法_谱聚类Spectral clustering(SC)

在之前的文章里，介绍了比较传统的K-Means聚类、AffinityPropagation(AP)聚类、比K-Means更快的MiniBatchK-Means聚类以及混合高斯模型GaussianMixtureModel(GMM)等聚类算法，今天介绍一个比较近代的一类算法——SpectralClustering中文通常称为“谱聚类”。SpectralClustering(谱聚类，有时也简称SC)，其

weixin_39576133·2022-12-16 09:23

（门控卷积实现）DeepFillv2（图像修复）：Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution，pytroch代码实现

基于spectral-normallizedGAN提出了SN-PatchGAN鉴别器，本文所用的损失函数只有l1重建损失和SN-PatchGAN损失.1.GatedConvolution为了

halo_wm·2022-12-15 13:47

Spectral Temporal Graph Neural Network for Multivariate Time-series Forecasting（NIPS2020）

SpectralTemporalGraphNeuralNetworkforMultivariateTime-seriesForecasting（NIPS2020）背景：希望结合GFT和DFT的优点，完全在光谱领域对多元时间序列数据进行建模。首先应用GFT将结构多变量输入转换为光谱时间序列表示，而不同的趋势可以分解为正交的时间序列。利用DFT将每个单变量时间序列转移到频域。经过GFT和DFT之后，光

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:42

Graph Neural Networks (GNN)（五）：Graph Embedding (DeepWalk, Line, Node2Vec)

1.概述本系列之前文章主要介绍了基于空间（Spatial）和图谱（Spectral）理论的图神经网络（GNN）GraphNeuralNetworks(GNN)（一）：Spatial-GNNGraphNeuralNetworks

xiaopihaierletian·2022-12-07 10:26

Graph Neural Networks (GNN)（三）：Spectral-GNN 之 GCN

1.概述前面讲了Spectral-GNNGraphNeuralNetworks(GNN)（二）：Spectral-GNN引言和导入的引言和导入。这一篇主要介绍这一类最经典的一条模型主线：GCN。

CaoChengtai·2022-12-07 07:55

李宏毅机器学习课程梳理【十】：GNN&Spectral-based GNN

文章目录摘要1FourierTransform2Spectral-basedGNN2.1整体思想2.2SpectralGraphTheory2.3方法的弊端3应用算法3.1ChebNet3.2GCN4结论与展望摘要

-Emmie·2022-12-07 05:12

三维点云学习（3）8- 实现Spectral

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

KaHoWong·2022-12-06 12:19

sklearn学习之Spectral Clustering

基本思想谱聚类是从图论中演化出来的算法，后来在聚类中得到了广泛的应用。它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，而子图内的边权重和尽可能的高，从而达到聚类的目的。谱聚类的算法流程可总结如下：输入：样本集D=(x1,x2,⋯

GallopZhang·2022-12-03 20:08

Python处理高光谱数据#4 异常检测与匹配

基于Python的高光谱图像异常检测与匹配高光谱数据：点击此处可下载用到的库：matplotlib、scipy、spectral主要内容：异常检测（RX）、目标匹配欢迎有兴趣的朋友交流指点。

PRSer_Carrot·2022-12-03 15:43

三维点云学习（3）8- 实现Spectral谱聚类

三维点云学习（3）8-实现Spectral谱聚类谱聚类代码参考课堂谱聚类理论笔记效果图原图效果图前三种为自写的聚类算法，分别是KMeans、GMM、Spectral,后面为sklearn自带的聚类算法库步骤

selfDisciplineSun·2022-12-01 08:35

图卷积神经网络

类比于图像上的二维卷积，照葫芦画瓢Spectralmethod1.Spectral

回想sy·2022-11-29 10:50

Graph Signal Processing——Part I: Graphs, Graph Spectra, and Spectral Clustering （文献翻译）

目录目录0.Abstract1.Introduction2.图形定义和属性2.1基本定义2.2一些常用的图拓扑2.3图及其相关矩阵的性质3.图矩阵的谱分解(特征分解)3.1邻接矩阵的特征值分解3.1.1特征及最小多项式的性质3.2谱图理论SpectralGraphTheory3.2.1DFT基本函数（离散傅里叶变换）是邻接矩阵特征向量的一种特殊情况3.2.2图积邻接矩阵的分解3.2.3矩阵幂和多项

欧神仙crossover·2022-11-26 16:25

论文笔记21：Deep spatio-spectral Bayesian posterior for hyperspectral image non-i.i.d. noise removal

Deepspatio-spectralBayesianposteriorforhyperspectralimagenon-i.i.d.noiseremoval-公式看不懂引言问题表述方法Spatio-spectralBayesianposteriornetworkNetworkstructureandlearning实验代码引言作者主页：https://qzhang95.github.io/Geo

love_lqz·2022-11-25 06:41

【论文笔记】图神经网络综述 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks

目录1.Introduction本篇综述的主要贡献本篇论文的整体结构2.DEFINITION3.分类和框架4.GRAPHCONVOLUTIONNETWORKS4.1基于谱的图卷积网络（Spectral-basedGraphConvolutionalNetworks

勇敢铁铁·2022-11-24 05:38

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering 论文阅读

ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFilteringCodelink：https://github.com/mdeff/cnn_graph目录目录1引言...12提出的方法...12.1学习快速定位谱过滤器...22.2图的粗化...33相关工作...43.1图信号处理...43.2在非欧式空间的cnn.44数字

weixin_44576543·2022-11-21 11:59

ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn.cluster.spectral‘

使用论文代码时需要用到sklearn.cluster.spectral.discretize()函数，在import的时候报错遂更换python和sklearn的版本，试了几个，其中python3.6+

waiting不是违停·2022-11-20 20:13

【数据挖掘】时间序列分析理论和使用SPSS进行ARIMA模型分析

进行ARIMA模型分析1前言1.1基本概念1.2时间序列分析的一般步骤1.3时间序列的图形化观察及检验2时间序列的图形化观察工具2.1序列图2.2直方图2.3自相关函数图和偏自相关函数图2.4谱密度图（Spectral

狮智先生·2022-11-20 20:42

图神经网络（GNNs）模型学习笔记与总结

GCN学习笔记1基于谱域的GCN1.1知识要点：1.2Spectral-basedmodels1.2.1SpectralNetwork1.2.2ChebNet（2016）1.2.3GCN（2017）1.2.4AGCN

Arvin Ou·2022-11-19 22:14

笔记 How Powerful are Spectral Graph Neural Networks

HowPowerfulareSpectralGraphNeuralNetworkshttps://arxiv.org/abs/2205.11172v1ICML2022一、基本理论部分目前对于spectral

w55100·2022-11-19 20:52

Python处理高光谱数据#1 图像显示

基于Python的高光谱图像显示高光谱数据：点击此处可下载用到的库：matplotlib2.23、scipy1.10、spectral0.21主要内容：图像显示、类别显示、图像立方体显示、N维特征显示欢迎有兴趣的朋友交流指点

PRSer_Carrot·2022-11-19 19:20

高光谱图像分类论文学习————SSRN

今天学习的文章是Spectral-SpatialResidualNetworkforHyperspectralImageClassification:A3-DDeepLearningFramework引用

一条小白鱼·2022-10-31 18:42

librosa--学习笔记（2）(频谱特性 Spectral representations)

短时傅里叶变换：X=librosa.stft(x)"""参数： y：音频时间序列 n_fft：FFT窗口大小，n_fft=hop_length+overlapping hop_length：帧移。 spectrum=np.abs(librosa.stft(frame,n_fft=self.nfft))，未指定hop_length时，则默认win_length/4 spectrum

Wsyoneself·2022-10-30 02:39

A fuzzy spectral clustering algorithm for hyperspectral image

一种用于高光谱图像分类的模糊光谱聚类算法摘要本文利用模糊锚来处理高光谱图像分类，提出了一种基于模糊相似性测度的光谱聚类算法。该算法利用模糊相似性度量来获得数据点与锚之间的相似性，然后得到相似性矩阵。最后，对相似度矩阵进行谱聚类以计算分类结果。介绍对于高光谱遥感图像，同一特征的不同个体灰度值的分布是不规则的，差异很大，即类内的不确定性；不同类型特征之间的光谱边界变得更小，甚至重叠，即类之间的模糊性。

一舟yz·2022-10-22 07:15

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