weighted

通过加权解决Detectron训练object detection模型时的类间不平衡问题

参考链接：http://www.yueye.org/2018/weighted-object-detection-using-detectron.html使用深度学习解决分类问题时，类间不平衡是一个常见的问题
mdjxy63·2020-07-11 13:35

Sklearn.metrics 模型效果验证

Sklearn模型效果验证首先声明，在模型验证中，同样也有各种average的方法：'macro'，'micro'，'weighted'，None，这里暂选'weighted'为例常使用的评估方法有：1
Midorra·2020-07-10 22:51

Python中zip函数用法

Adjusttheweightsinthegridbythefunctionsweightadjustment#andsumthemuptogetafinallistofweights.adjusted_scores=[]for(weight,fn),rowinzip(weighted_fns
zoushidexing·2020-07-10 15:56

论文笔记LRNNET: A LIGHT-WEIGHTED NETWORK

论文标题为LRNNET:ALIGHT-WEIGHTEDNETWORKWITHEFFICIENTREDUCEDNON-LOCALOPERATIONFORREAL-TIMESEMANTICSEGMENTATION链接：https://arxiv.org/abs/2006.02706v1一、相关概念LRNNET主要包含两种结构：factorizedconvolution和attentionmodel1f
sakumashirayuki·2020-07-10 01:45

数据结构与算法之一致性哈希

分布式缓存问题在做服务器负载均衡时可供选择的负载均衡的算法有很多，如：轮循算法(RoundRobin)哈希算法(HASH)最少连接算法(LeastConnection)响应速度算法(ResponseTime)加权法(Weighted
冰河winner·2020-07-09 23:45

weighted Kernel k-means 加权核k均值算法理解及其实现（一）

那就从k-means开始吧对于机器学习的新手小白来说，k-means算法应该都会接触到吧。传统的k-means算法是一个硬聚类（因为要指定k这个参数啦）算法。这里利用百度的解释它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作
yukgwy60648·2020-07-09 04:45

tf.losses

compute_weighted_loss(...):计算加权损失。cosine_distance(...):在训练过程中增加余弦距离损失。(弃用参数)get_losses(...):从l
于小勇·2020-07-08 18:24

立体匹配论文阅读（2）-- Stereo Matching with Color-Weighted Correlation, Hierarchical Belief Propagation...

《StereoMatchingwithColor-WeightedCorrelation,HierarchicalBeliefPropagation,andOcclusionHandling》题目翻译：使用颜色加权的相关性和遮挡区处理的结构性置信度传播的立体匹配算法其提出的算法主要流程为以下三个步骤，文章中也分别给出了相对应的框图：1.初始视差的得到2.像素的分类3.视差的迭代优化文章提出的算法通
tf_zxq·2020-07-08 07:39

使用ARMA模型对比特币预测

今天讲时间序列预测模型的运用，数据集的特征有以下这些，而我们需要用到的是Timestamp和Weighted_Price库的调用首先我们尝试使用ARIMA模型做预测，先把需要的库写出来importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportwarningsimportitertoolsfromstatsmodels.tsa.stattoolsimport
H~A~H·2020-07-06 19:33

YOLOv4论文阅读笔记整理

YOLOv4论文阅读笔记整理摘要作者在YOLOv3基础上使用了WRC（weighted-Redsidual-Connections）加权残差链接、CSP（Cross-Stage-Partial-Connections
JimmyChoo·2020-07-06 11:30

量化交易中VWAP/TWAP算法的基本原理和简单源码实现（C++和python）

参考文献：https://en.wikipedia.org/wiki/Time-weighted_average_pricehttps://en.wikipedia.org/wiki/Volume-weighted_average_pricehttp
踏莎行hyx·2020-07-05 17:33

深度学习论文: LRNnet: a light-weighted network for real-time semantic segmentation及其PyTorch实现

深度学习论文:LRNnet:alight-weightednetworkwithefficientreducednon-localoperationforreal-timesemanticsegmentation及其PyTorch实现LRNnet:alight-weightednetworkwithefficientreducednon-localoperationforreal-timesema
mingo_敏·2020-07-05 11:47

Weighted Network Analysis （WGCNA）

第一篇博文嘿嘿，还请多多指教。跟大家分享一下最近读的一本书吧，内容有点多，应该会分几次写完。最近看的这本书名叫WeightedNetworkAnalysis：ApplicationsinGenomicsandSystemsBiology。这本书讲了一些基本的网络分析知识以及它们在基因组学和系统生物学中应用。没有图论那些繁杂的证明，并且几乎每种算法给了简短的Rcode，对网络分析感兴趣的童鞋不妨看看
UCASWeiKang·2020-07-04 16:41

Do Weighted Blankets Work For Anxiety

WeightedBlanketsforAnxiety:TheScienceofWhyTheyWorkThesciencesupportinggravityblanketsWeightedblanketscreatedeeppressuretouch,whichisthoughttohelpcalmthenervoussystemofpeopleinstatesofsensoryarousal.Th
petersaler·2020-07-02 14:00

Notes on Importance Weighted Autoencoders

Link:http://arxiv.org/abs/1509.00519原文SummaryThispaperproposestotrainaneuralnetworkgenerativemodelbyoptimizinganimportancesampling(IS)weightedestimateofthelogprobabilityunderthemodel.Theauthorsshowtha
hzyido·2020-07-01 22:01

weighted_cross_entropy_with_logits

weighted_cross_entropy_with_logits原创文章,请勿转载!!!
weixin_34051201·2020-06-28 10:20

机器学习-GridSearchCV scoring 参数设置！

metrics.average_precision_score‘f1’metrics.f1_score‘f1_micro’metrics.f1_score‘f1_macro’metrics.f1_score‘f1_weighted
Cost_X·2020-06-27 09:38

局部加权回归LOESS（locally weighted regression）

欠拟合和过拟合首先看下面的三幅图，第一幅拟合为了y=θ0+θ1x的一次函数第二幅拟合为了y=θ0+θ1x+θ2x2的二次函数第三幅拟合为了y=∑5j=0θjxj的五次项函数最左边的分类器模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据，我们称为欠拟合而最右边的分类器分类了所有的数据，也包括噪声数据，由于构造复杂，后期再分类的新的数据时，对于稍微不同的数据都会识别为不属于此类别，我们称为过拟合局部
Claire_shi·2020-06-26 22:13

分布式算法(一致性Hash算法)---应对服务器宕机，增加或删除服务器

分布式算法在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括：轮循算法(RoundRobin)、哈希算法(HASH)、最少连接算法(LeastConnection)、响应速度算法(ResponseTime)、加权法(Weighted
sunforlife·2020-06-26 15:16

tensorflow中四种不同交叉熵函数tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()

tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits()tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits()tf.nn.weighted_cro
Mr番茄蛋·2020-06-25 09:17

指数加权移动平均(Exponential Weighted Moving Average)

一、EMA简介1、演化算术平均（权重相等）—>加权平均（权重不等）—>移动平均（大约是只取最近的N次数据进行计算）—>批量归一化(BN)及各种优化算法的基础EMA：是以指数式递减加权的移动平均，各数值的加权影响力随时间呈指数式递减，时间越靠近当前时刻的数据加权影响力越大2、公式及理解vt=βvt−1+(1−β)θtvt=βvt−1+(1−β)θt，公式中θtθt为t时刻的实际温度；系数ββ表示加权
man_world·2020-06-24 16:13

论文笔记之OddBall: Spotting Anomalies in Weighted Graphs

OddBall:SpottingAnomaliesinWeightedGraphs目标：在带权图中发现异常点几种异常情况：（1）Near-star（上方的是一个toysketch，下方的是在真实数据集的情况）红色节点为异常节点，可以看到它的neighbor节点互相之间的连接非常少（按理说，朋友的朋友有比较多一部分也应该互相是朋友）。（2）Near-clique红色节点为异常节点，它的neighbo
小弦弦喵喵喵·2020-06-22 22:44

YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf代码链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet主要思想：利用各种universalfeatures包括Weighted-Residual-Connections
breeze_blows·2020-06-22 19:46

WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis

前言这篇文章讲WGCNA方法论这篇文章发在2008年BMCBioinformatics(IF=3.781)，但是到目前的引用量高达1926.1.为什么要开发这个软件在现有方法中（差异分析或趋势分析无法对基因进行有效分类）image.png依赖数据的功能分析无法推测新的调控关系Kegg的pathway都来源文献已报到的调控关系如果你关注的调控系在已有数据库未录入（或还没被报道），依赖这些分析是难以找
thinkando·2020-06-22 00:11

YOLOv4

paper：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf,code：https://github.com/AlexeyAB/darknet核心中的核心：作者将Weighted-Residual-Connections
_123杨子江·2020-04-25 21:03

反距离加权法（Inverse Distance Weighted）插值

反距离加权法（InverseDistanceWeighted）插值是近期做大数据显示时使用的插值方法，很好用的插值方法。反距离权重法主要依赖于反距离的幂值，幂参数可基于距输出点的距离来控制已知点对内插值的影响。幂参数是一个正实数，默认值为2。（一般0.5到3的值可获得最合理的结果）。通过定义更高的幂值，可进一步强调最近点。因此，邻近数据将受到更大影响，表面会变得更加详细（更不平滑）。随着幂数的增大
youfrweb·2020-03-23 21:57

week1 Union-Find

OverviewWeillustrateourbasicapproachtodevelopingandanalyzingalgorithmsbyconsideringthedynamicconnectivityproblem.Wewilllearntheunion-finddatatypeandseveralimplementations(quickfind,quickunion,weighted
爱跑步的coder·2020-03-19 05:53

Python 加权随机

#选项list=['A','B','C']#权重，升序排列weighted=[1,2,4]defweighted_random(list,weighted):#从1到权重之和间随
SingleDiego·2020-03-13 21:57

用人脑反应来引导机器学习

本文演示了一个新的‘neurally-weighted’机器学习范例（paradigm）。该
童_松·2020-03-01 08:54

论文weighted MAX-SAT>笔记

背景智能规划求解器需要有动作模型和PDDL作为输入，然而从头构建动作模型是十分困难的，于是提出ARMS算法可以从正确的规划中直接学习动作模型。值得注意的是，ARMS算法的输入不要求观测到的规划必须包含中间的状态信息。Introduction创新点以前的方法学习动作模型都需要规划的状态信息和动作序列ARMS学习动作模型不需要规划解的状态信息基本概念actionsignature动作名和动作参数列表构
Tmac1860·2020-02-20 01:26

【转载】Tensorflow 分类函数（交叉熵的计算）

weighted_cross_entropy_with_logi
dopami·2020-02-15 03:30

自动驾驶系统定位与状态估计- Weighted Least Square Method

最小二乘法(LeastSquaresMethod)可以在存在测量噪声的情况下，可以最大限度的剥离噪声的影响，求得最优解。自动驾驶车辆配备了许多的不同的传感器，它们的测量精度各不相同，有的精度高，有的精度低，而高精度设备的测量结果更加值得信任,如何达到这种效果呢。一个直觉的做法，就是赋予高精度的测量更大的权重，同时降低低质量的测量结果的贡献。WeightedLeastSquareMethod可以帮助
自动驾驶加油站·2020-02-14 23:17

微生物多样性（扩增子/16S rDNA测序）—β多样性分析方法描述

一、β多样性分析内容及意义a)样品间距离计算Euclidean，Bray-Curtis，Unweighted_unifrac，weighted_unifrac，……，计算两两样品间距离。
JarySun·2020-02-14 11:30

文献推荐-WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis

续上回WGCNA的代码实战https://www.jianshu.com/p/9a03a35cabf3，这回把WGCNA的原理找出来读一读。OverviewofWGCNAWGCNA被分成以下几个部分：建立网络检测模块选择模块和基因计算拓扑性质数据模拟可视化与外界软件交互1.建立网络定义共表达相似度Sij,来计算邻接矩阵，即计算任意两个基因之间的相关性，公式如下这时，共表达的相似度值就在[0，1]之
PriscillaBai·2020-02-05 11:38

WHAT IS A WEIGHTED BLANKET

WHATISAWEIGHTEDBLANKETweightedblankethaveskyrocketedinpopularityoverthelasttwoyearsthankstotheirbenefitsbecomingmoremainstream.Ifyouarejusthearingaboutweightedblanketsnow,don'tworry,we'llcovereverythi
下湖张庄·2020-02-01 06:17

How Do Weighted Blankets Work?

HowDoWeightedBlanketsWork?weightedblanketprovideasensationknownas‘grounding’thatappliesmoderatepressuretothesleeper’sbodyandpushesthemfurtherintotheirsleepsurface.Groundingalsotriggersthereleaseofhorm
下湖张庄·2020-02-01 05:17

Sklearn.metrics 模型效果验证

Sklearn模型效果验证首先声明，在模型验证中，同样也有各种average的方法：'macro'，'micro'，'weighted'，None，这里暂选'weighted'为例常使用的评估方法有：1
Midorra·2020-01-05 11:20

Deep CNNs with Spatially Weighted Pooling for Fine-Grained Car Recognition

  看到一篇新出的文章VehicleclassicationusingResNets,localisationandspatially-weightedpooling，里面提到了一种新的池化方法spatially-weightedpooling，看名字觉得挺新奇的，但是没有具体解释具体的操作过程。然后，去搜索了一下关于这种方法，于是找到了DeepCNNswithSpatiallyWeightedP
haoshengup·2019-12-27 11:10

T-EDGE: Temporal WEighted MultiDiGraph Embedding for Ethereum Transaction Network Analysis （Applica）

期刊：作者：JiajingWu,DanLin,ZibinZhengandQiYuan单位：SunYat-senUniversity联系方式：[email protected]近来，图嵌入技术已被广泛用于各种网络的分析中，但是大多数现有的嵌入方法都忽略了可能在金融交易网络中起作用的边缘的时间和加权信息。以太坊的开放性为我们提供了该领域前所未有的数据挖掘机会。考虑到交
Totoroyun·2019-12-16 14:58

A Brief History of Time - Chapter 2

astrongphysicalforcethatmakesthingsmoveinaparticulardirection拉力，引力Eg:thegravitationalpullofthemoon月球的引力WeightED
Grace_A11058·2019-12-14 18:50

Weighted Visibility Graph With Complex Network Features in the Detection of Epilepsy

Theirdatafivedataset,100singlechannelofEEGsignals,eachchannelEEGhas4097datapoint.toreducethecomputationtime,theysegmenteachchannelwith1024datasamplepointspersegment.4segmentwith1024datasamples.Figure2
keeps_you_warm·2019-12-10 00:00

weighted—-LR的理解与推广

在YouTube团队推荐系统Rank阶段，DNN输出层使用了weighted—LR，这既是这篇论文的一大创新点，也是一大难点。在这里，重新梳理下该算法的思路与推导，并进行推广。
Jamest·2019-11-16 11:00

ConstraintLayout - 4. 用链控制线性视图组（Control linear groups with a chain）

链有下面4种分布样式Spread分散Spreadinside内部分散Weighted权重Packed紧靠在一起（打包）链中的view平均分配（evenlydistributed）头和尾的view贴边，其他
VittaWang·2019-11-14 18:41

Weighted single-step genomic BLUP

文章内容：[Weightedsingle-stepgenomicBLUPimprovesaccuracyofgenomicbreedingvaluesforproteincontentinFrenchdairygoats:aquantitativetraitinfuencedbyamajorgene]来源：https://link.springer.com/article/10.1186%2Fs1
虾里巴人·2019-11-10 21:32

retinaface 训练

负样本loss加强:neg=conf_t==zerosconf_t[neg]=0ifconf_p.shape[0]>0:loss_c=F.cross_entropy(conf_p,targets_weighted
ShellCollector·2019-10-23 16:24

weighted choice in python

对列表按概率采样Input:acollectionCofelementsandaprobabilitydistributionpoverC;Output:anelementchosenatrandomfromCaccordingtop.C有n个元素，1-n,概率(p=(p[1],...,p[n])。我们只有random.random()函数，它会给我们均匀分布的[0,1]上的一个float.基本思
sonictl·2019-10-11 11:00

Gradient-weighted Class Activation Mapping - Grad-CAM

CAM“LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalization.InCVPR,2016”propesedatechniquecalledClassActivationMapping(CAM)foridentifyingdiscriminativeregoinsusedbyarestrictedclassofclassificationCNNswhichd
bryce1010·2019-09-14 23:34

题解 SP8284 WEIGHT - Weighted Sum

SP8284WEIGHT-WeightedSum题意描述给出长度为n(n1，W[i]应在范围[2，W[i-1]+1]内。(W[i]∈[2,W[i-1]+1](i>1))让你构造一个满足这样条件的序列W，使得ΣA[i]×W[i]最大输入格式有多组数据。第一行数据组数每组数据第一行为n，后面是n行，每行一个A[i]输出格式对于每组数据，输出一行最大加权和；输入样例14123-4输出样例6翻译：So_w
Randolph、·2019-08-05 10:00

属性预测相关论文阅读Adaptively weighted multi-task deep network for person attribute classification

转载自属性预测相关论文1Motivation当前属性识别的方法存在如下的问题：1）negativetransfer：一个最常用的多任务学习方式是共享前层所有的参数，仅仅在最后一层和结构不同。但是会导致由于存在不相似的两个任务是的学习器性能下降。2）当前的方式一般是固定不同属性的权重，比如将比例都设置为1，但是我们知道不同属性在不同任务中的比重是不一样的。2Contribution第一次提出了一种新
Jamence·2019-07-28 19:33

关于局部加权回归（Locally Weighted Scatterplot Smoothing，LOWESS）、STL（Seasonal-Trend decomposition procedure based

1.LOWESS（LocallyWeightedScatterplotSmoothing，局部加权回归）0x1：lowess算法主要解决什么问题1.非线性回归拟合问题LOWESS通过取一定比例的局部数据，在这部分子集中拟合多项式回归曲线，这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的局部规律和局部趋势（局部均值μ回归）。同时，因为LOWESS的统计窗口缩小为局部窗口，因此拟合的回归曲线可以包含周期性，波
郑瀚Andrew.Hann·2019-07-18 12:00
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