GAN的前身——VAE模型原理

GAN的前身——VAE模型今天跟大家说一说VAE模型相关的原理,首先我们从判别模型和生成模型定义开始说起: 判别式模型:已知观察变量X和隐含变量z,它对p(z|X)进行建模,它根据输入的观察变量X得到隐含变量z出现的可能性. 在图像模型中,比如根据原始图像推测图像具备的一些性质,例如根据数字图像推测数字的名称等等图像分类问题. 生成式模型:与判别式模型相反,它对p(X|z)进行建模,输入变量是隐含变量,输出是观察变量的概率. 在图像中,通常是输入图像具备的性质,输出是性质对应的图像. 生成式模…

AIOps探索：基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法——VAE异常检测

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com 作者:林锦进前言在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for…

word2vec模型原理与实现

word2vec是Google在2013年开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具. gensim包提供了word2vec的python接口. word2vec采用了CBOW(Continuous Bag-Of-Words,连续词袋模型)和Skip-Gram两种模型. 模型原理语言模型的基本功能是判断一句话是否是自然语言, 从概率的角度来说就是计算一句话是自然语言的概率. 直观地讲"natural language"这个词组出现的概率要比"natural warship&q…

【转】Select模型原理

Select模型原理利用select函数,判断套接字上是否存在数据,或者能否向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入阻塞状态. select参数和返回值意义如下:int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds, //检查可写性 IN OUT fd_set* exceptfds,…

Select模型原理

Select模型原理利用select函数,推断套接字上是否存在数据,或者是否能向一个套接字写入数据.目的是防止应用程序在套接字处于锁定模式时,调用recv(或send)从没有数据的套接字上接收数据,被迫进入堵塞状态. select參数和返回值意义例如以下: int select ( IN int nfds, //0,无意义 IN OUT fd_set* readfds, //检查可读性 IN OUT fd_set* writefds…

asp.net请求响应模型原理随记回顾

asp.net请求响应模型原理随记回顾: 根据一崇敬的讲师总结:(会存在些错误,大家可以做参考) 1.-当在浏览器输入url后,客户端会将请求根据http协议封装成为http请求报文.并通过主socket创建新的socket对象传输请求报文.(请求服务器端的端口为80端口) 2.当socket到达80端口后,这时监听80端口的socket会创建新的socket代理来,开辟新的socket端口,进行通信,请求报文信息会被操作系统的内核模式kernalModel的http.sys(驱动级别)进行解析…

Actor模型原理

1.Actor模型在使用Java进行并发编程时需要特别的关注锁和内存原子性等一系列线程问题,而Actor模型内部的状态由它自己维护即它内部数据只能由它自己修改(通过消息传递来进行状态修改),所以使用Actors模型进行并发编程可以很好地避免这些问题,Actor由状态(state).行为(Behavior)和邮箱(mailBox)三部分组成状态(state):Actor中的状态指的是Actor对象的变量信息,状态由Actor自己管理,避免了并发环境下的锁和内存原子性等问题行为(Behavio…

[NLP] TextCNN模型原理和实现

1. 模型原理 1.1 论文 Yoon Kim在论文(2014 EMNLP) Convolutional Neural Networks for Sentence Classification提出TextCNN. 将卷积神经网络CNN应用到文本分类任务,利用多个不同size的kernel来提取句子中的关键信息(类似于多窗口大小的ngram),从而能够更好地捕捉局部相关性. 1.2 网络结构 TextCNN的详细过程原理图如下: TextCNN详细过程: Embedding:第一层是图中最左边的7…

Holt-Winters模型原理分析

Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 引言最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量,于是乎,本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心,我就屁颠屁颠地去找资料,然后发现了Holt-Winters模型 , 感觉这个模型可以有,于是就去研究一番,并总结成这篇博客了. 原理分析移动平均(The simple moving average…

阅读笔记--java内存模型原理

在阅读本篇文章之前,我所理解的和上网了解到的java内存模型原理如下: 不同架构的物理计算机可以有不一样的内存模型,Java 虚拟机也有自己的内存模型.Java 虚拟机规范中试图定义一种 Java 内存模型(Java Memory Model,简称 JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果,不必因为不同平台上的物理机的内存模型的差异,对各平台定制化开发程序.更具体一点说,Java 内存模型提出目标在于,定义程序中各个变量的访…

golang中GPM模型原理与调度器设计策略

一.GMP模型原理first: 1. 全局队列:存放待运行的G2. P的本地队列:同全局队列类似,存放待运行的G,存储的数量有限:256个,当创建新的G'时,G'优先加入到P的本地队列,如果队列已满,会把P本地队列中一半的G移动到全局队列3. M线程:M运行G需要先获取P,然后从P本地队列中取G运行,如果P本地队列为空,M会把全局队列中一批G移动到P本地队列或去其它P队列中偷一半G到P本地队列,M运行G,G执行完后,M会从P获取下一个G,不断重复执行4. P列表:所有的P都在程序启动时创建,并保…

GAN学习指南：从原理入门到制作生成Demo，总共分几步？

来源:https://www.leiphone.com/news/201701/yZvIqK8VbxoYejLl.html?viewType=weixin 导语:本文介绍下GAN和DCGAN的原理,以及如何使用Tensorflow做一个简单的生成图片的demo. 雷锋网注:本文作者何之源,复旦大学计算机科学硕士在读,研究人工智能计算机视觉方向.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)编辑整理自作者知乎专栏,获授权发布. 生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型.最近正好有空看了这方面的一些论文,…

GMM-HMM语音识别模型原理篇

本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理,建模和測试过程.这篇blog仅仅回答三个问题: 1. 什么是Hidden Markov Model? HMM要解决的三个问题: 1) Likelihood 2) Decoding 3) Training 2. GMM是神马?如何用GMM求某一音素(phoneme)的概率? 3. GMM+HMM大法解决语音识别 3.1 识别 3.2 训练 3.2.1 Training the params of GMM 3.2.2 Training the param…

asp.net mvc请求响应模型原理回顾

根据讲师所讲总结了一下(可能存在些描述错误) -------------mvc进入asp.net管道原理: (在执行httpapplication管道之前mvc和asp.net是相同的,不同之处在于管道第七个事件对http请求进行了重定向,交给了现有的mvchandler实例,而不是asp.net模型中自己创建的一个httpHander;) 1.当网站启动执行application_start方法,注册路由规则:先创建了一个mvcRouteHandler路由处理器实例(它获取最终处理http 请…

信用评分及模型原理解析（以P2P网贷为例）

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨.虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析,但我相信,了解消费信贷行为.评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策,获得收益. 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量.在过去的50年里,消费开支也因此有所增加.根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月,消费者负债总额为11.63万亿美元,其中74%为按揭和净值贷…

Java内存模型原理总结（转自51CTO）

转载地址:http://developer.51cto.com/art/201811/587220.htm [51CTO.com原创稿件]这篇文章主要介绍模型产生的问题背景,解决的问题,处理思路,相关实现规则,环环相扣,希望读者看完这篇文章后能对 Java 内存模型体系产生一个相对清晰的理解,知其然知其所以然. 内存模型产生背景在介绍 Java 内存模型之前,我们先了解一下物理计算机中的并发问题,理解这些问题可以搞清楚内存模型产生的背景. 物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物…

关于Spring @RequestBody 自动映射模型原理

关于Spring @RequestBody 自动映射模型 2016年10月18日 22:17:12 稻子丶阅读数:5049 在很多时候,Spring的注解为我们提供了很多方便,但只知道其用法,不懂其执行原理,有时候出错了,很难快速的定位出错原因,今天我想把自己对于@Requestbody这个注解的一点想法和大家分享下. 首先Spring处理一个请求时,请求的入口就是大家在配置文件中配置的 DispathcherServlet 这分发类,其实这个类能够接受到request的原理就是它实现了S…

Java内存模型原理，你真的理解吗？

[51CTO.com原创稿件]这篇文章主要介绍模型产生的问题背景,解决的问题,处理思路,相关实现规则,环环相扣,希望读者看完这篇文章后能对 Java 内存模型体系产生一个相对清晰的理解,知其然知其所以然. 内存模型产生背景在介绍 Java 内存模型之前,我们先了解一下物理计算机中的并发问题,理解这些问题可以搞清楚内存模型产生的背景. 物理机遇到的并发问题与虚拟机中的情况有不少相似之处,物理机的解决方案对虚拟机的实现有相当的参考意义. 物理机的并发问题硬件的效率问题计算机处理器处理绝大多数运…

Keras（五）LSTM 长短期记忆模型原理及实例

LSTM 是 long-short term memory 的简称, 中文叫做长短期记忆. 是当下最流行的 RNN 形式之一 RNN 的弊端 RNN没有长久的记忆,比如一个句子太长时开头部分可能会忘记,从而给出错误的答案. 时间远的记忆要进过长途跋涉才能抵达最后一个时间点. 然后我们得到误差, 而且在反向传递得到的误差的时候, 他在每一步都会乘以一个自己的参数 W. 如果这个 W 是一个小于1 的数, 比如0.9. 这个0.9 不断乘以误差, 误差传到初始时间点也会是一个接近于零的数,…

Vue MVVM模型原理

最近反思了下自己,觉得自己很急躁,学技术总是觉得能用就行了,其实这样很不好,总是这样,就永远只能当用轮子的人.好了,废话不多说,转入正题: 要理解MVVM的原理,首先要理解它是什么,怎么运作起来的: 以下这样图来自这位大佬的文章<Vue.js入门(一)--MVVM框架理解> 由图可见,MVVM模型需要靠Observer(监视者).Compile(解析器).Dep(Dependency,收集依赖).Watcher(观察者)等来实现. Observer()之所以能够监听数据变化,是因为它依靠了es…

统计学习方法 --- 感知机模型原理及c++实现

参考博客 Liam Q博客和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.…

机器学习——XGBoost大杀器，XGBoost模型原理，XGBoost参数含义

0.随机森林的思考随机森林的决策树是分别采样建立的,各个决策树之间是相对独立的.那么,在我们得到了第k-1棵决策树之后,能否通过现有的样本和决策树的信息, 对第m颗树的建立产生有益的影响呢?在随机森林建立之后,采用的投票过程能否增加一定的权值呢?在选取样本的时候,我们能否对于分类错误的样本给予更大的权值,使之得到更多的重视呢? 1.什么是提升思想提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型,并加权累加到总的模型之中,如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯…

ARIMA模型原理

一.时间序列分析北京每年每个月旅客的人数,上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数.访问量.股价等都是时间序列数据.这些数据会随着时间变化而变化.时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化. 随机过程的特征值有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随时间变化而变化,那么数据是非平稳的,相反,如果随机过程的特征随时间变化而不变化,则此过程是平稳的. 如图所示: 非平稳时间序列分析时,若导致非平稳的原因是确定的,可以用的方法主要有趋势拟合模型.季节调整模型.移动平均.指数平滑等. 若导致非平…

java内存模型原理阅读总结

Java内存模型可以理解为在特定操作协议下,对特定的内存或高速缓存进行读写访问的过程抽象.不同架构的物理计算机可以有不一样的内存模型,java虚拟机也有自己的内存模型,java虚拟机规范中试图定义一种java内存模型来屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异,以实现让java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果,不必因为不同平台上的物理机的内存模型的差异,对各平台定制化开发程序.具体来说是java内存模型提出目标在于,定义程序中各个变量的访问规则,即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变…

NLP入门之语音模型原理

这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们讲解一下是如何将声音变成文字,如果有兴趣的同学,我们可以深入的研究. 首先我们知道声音其实是一种波,常见的MP3等都是压缩的格式,必须要转化成非压缩的纯波形的文件来处理,下面以WAV的波形文件来示例: 在进行语音识别之前,有的需要把首尾段的静音进行切除,进行强制对齐,以此来降低对于后续步骤的干扰,整个…

50行代码实现缓存，JAVA内存模型原理

遇见这样的高人怎么办??下面是一个简单缓存的实现,相当牛叉!自己看吧,只有50行代码. 摘自:http://www.oschina.net/code/snippet_55577_3887 import java.util.Map; import java.util.WeakHashMap; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.locks.Lock; import java.util.…