核稀疏表示分类（KSRC）

参考:<Kernel SparseRepresention-Based Classifier> 原文地址:http://www.cnblogs.com/Rosanna/p/3372153.html 转载请注明出处,谢谢!…

摘要: 本文主要针对于FCM算法在很大程度上局限于处理球星星团数据的不足,引入了核方法对算法进行优化. 与许多聚类算法一样,FCM选择欧氏距离作为样本点与相应聚类中心之间的非相似性指标,致使算法趋向于发现具有相近尺度和密度的球星簇.因此,FCM很大程度上局限于对球星星团的处理,不具有普遍性.联系到支持向量机中的核函数,可采用核方法将数据映射到高维特征空间进行特征提取从而进行聚类.现阶段,核方法已广泛应用于模糊聚类分析算法.核方法的应用目前已成为计算机智能方面的热点之一,对于核学习的深入研究具有…

3D MinkowskiEngine稀疏模式重建

3D MinkowskiEngine稀疏模式重建本文看一个简单的演示示例,该示例训练一个3D卷积神经网络,该网络用一个热点向量one-hot vector重构3D稀疏模式.这类似于Octree生成网络ICCV'17.输入的one-hot vector一热向量,来自ModelNet40数据集的3D计算机辅助设计(CAD)椅子索引. 使用MinkowskiEngine.MinkowskiConvolutionTranspose和 MinkowskiEngine.MinkowskiPruning,依…

转载：scikit-learn学习之SVM算法

转载,http://blog.csdn.net/gamer_gyt 目录(?)[+] ====================================================================== 本系列博客主要参考 Scikit-Learn 官方网站上的每一个算法进行,并进行部分翻译,如有错误,请大家指正转载请注明出处,谢谢 =====================================================================…

论文笔记-IGCV3：Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14:05:46 Liven_Zhu 阅读数 846 介绍在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rank and sparse kernel)来组成一个密集kernel.基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3. 近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证.目前卷积网络的…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(1)

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器 --(1) 0x00 摘要 0x01 背景 1.1 推荐系统中的点击率估计 1.2 点击率估算训练的挑战 0x02 HugeCtr 0x03 架构 3.1 CTR DL 模型 3.2 HugeCTR 架构 3.3 基于GPU的参数服务器 0x04 核心功能 4.1 模型并行训练 4.1.1 in-memory GPU hash table 4.1.…

shell中bash的常见命令

shell 在计算机科学中,Shell俗称壳,用来区别Kernel(核) Shell分类:1:图形界面shell:通过提供友好的可视化界面,调用相应应用程序,如windows系列操作系统,Linux系统上的图形化应用程序GNOME.KDE等.2:命令行shell:通过键盘输入特定命令的方式,调用相应的应用程序,windows系统的cmd.exe.Windows PowerShell,Linux系统的Bourne shell ( sh).Bourne Again shell ( bash)等. b…

论文翻译：Neural Networks With Few Multiplications

目录 Abstract 1. Introduction 2.Related Work 3.Binary And Ternary Connect 3.1 BINARY CONNECT REVISITED 3.2 Ternary Connect 4.Quantized Back Propagation 5.Experiments 5.1 General Performance 5.2 Convergence 5.3 The effect of bit clipping 6.Conclusion An…

复习支持向量机(SVM)没空看书时，掌握下面的知识就够了

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 支持向量机学习模型:线性可分支持向量机(linear support vec…

OneStopEnglish corpus: A new corpus for automatic readability assessment and text simplification-paper

这篇论文的related work非常详尽地介绍了各种readability的语料 abstract这个paper描述了onestopengilish这个三个level的文本语料的收集和整理,阐述了再自动可读性评估和自动文本简化方面的有效性.语料包括189个texts,每个text有3个level的版本,一共由于567个text.1 introductionAutomatic Readability Assessment (ARA)非常需要平行语料,以前都是依赖simple wiki来对模型进行…

TensorFlow API 汉化

TensorFlow API 汉化模块:tf 定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…

以股票案例入门基于SVM的机器学习

SVM是Support Vector Machine的缩写,中文叫支持向量机,通过它可以对样本数据进行分类.以股票为例,SVM能根据若干特征样本数据,把待预测的目标结果划分成“涨”和”跌”两种,从而实现预测股票涨跌的效果. 1 通过简单案例了解SVM的分类作用在Sklearn库里,封装了SVM分类的相关方法,也就是说,我们无需了解其中复杂的算法,即可用它实现基于SVM的分类.通过如下SimpleSVMDemo.py案例,我们来看下通过SVM库实现分类的做法,以及相关方法的调用方式. 1 #!/…

Deep one-class classification

Deep one-class classification 2019-03-17 23:09:59 zpainter 阅读数 1027 收藏文章标签: 单分类问题异常检测更多分类专栏: 论文版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zpainter/article/details/88619865 论文名:Deep one class c…

Fast RCNN论文学习

Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上.使用了几个创新点来改善训练和测试的速度,同时还能增加检测的精确度.Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍,测试时的速度是其的213倍.与SPPnet对比,Fast RCNN训练VGG16网络的速度是其速度的3倍,测试时的速度是其的10倍,而且还更加准确了.Fast RCNN使用Python和C++(使用caffe)实现的,并且能够再开源MIT License 中获得代码,网址为:ht…

NVIDIA安培架构

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.…

Tensorflow 2.0 深度学习实战 —— 详细介绍损失函数、优化器、激活函数、多层感知机的实现原理

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆

算法原理要找到一些线,这些线都可以分割红豆和绿豆,找到正确的方向或者斜率的那条线,确认马路的宽度,得到最优解--马路的中轴超平面:在三维空间中,平面是两个点距离相同的点的轨迹.一个平面没有厚度,而且可以把空间分割成两部分.超平面是在维度大于三维度的时候仍然满足上面的条件,而且它的自由度比空间维度小1.(通俗讲,在二维中就是直线,三维就是平面,在三维以上的就是超平面) 支持向量:假设找到一条线可以可以分割红豆和绿豆,红豆和绿豆中距离这条线最近的几个样本点被称为支持向量.这些点到这条线的距离叫间…

高介分类：核方法与支持向量机（SVM）

数据模型:并不是简单地二维数据,多个维度或者对象的数据聚合起来 { persion1's attr1:value1,...,persion1's attrN:valueN,persion2's attr1:value1,...,persion2's attrN:value1,whetherSuccess:value } 同一个问题:不同的分类方法的类比决策树:存在多个数值型输入,且这些数值所呈现的关系并不简单,决策树往往不…

L0、L1与L2范数、核范数（转）

L0.L1与L2范数.核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error while regularizing your parameters",也就是在规则化参数的同时最…

机器学习中的规则化范数(L0, L1, L2, 核范数)

目录: 一.L0,L1范数二.L2范数三.核范数今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则…

解释一下核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程（转载）

KPCA,中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 今天突然心血来潮,想重新推导一下KPCA的公式,期间遇到了几个小…

机器学习理论基础学习3.3--- Linear classification 线性分类之logistic regression（基于经验风险最小化）

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设…

机器学习中的范数规则化 L0、L1与L2范数核范数与规则项参数选择

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法…

核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)的公式推导过程

KPCA,中文名称”核主成分分析“,是对PCA算法的非线性扩展,言外之意,PCA是线性的,其对于非线性数据往往显得无能为力,例如,不同人之间的人脸图像,肯定存在非线性关系,自己做的基于ORL数据集的实验,PCA能够达到的识别率只有88%,而同样是无监督学习的KPCA算法,能够轻松的达到93%左右的识别率(虽然这二者的主要目的是降维,而不是分类,但也可以用于分类),这其中很大一部分原因是,KPCA能够挖掘到数据集中蕴含的非线性信息. 1. 理论部分 KPCA的公式推导和PCA十分相似,只是存在两点…

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数、核范数与规则项参数选择

装载自:https://blog.csdn.net/u012467880/article/details/52852242 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while r…