原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678 1.voting 对于分类问题,采用多个基础模型,采用投票策略选择投票最多的为最终的分类. 2.averaging 对于回归问题,一方面采用简单平均法,另一方面采用加权平均法,加权平均法的思路:权值可以用排序的方法确定或者根据均方误差确定. 3.stacking Stacking模型本质上是一种分层的结构,这里简单起见,只分析二级Stacking.假设我们有3个基模型M1.M2.M3.下面先看一种错误的训练方式:

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的

Ribbon负载均衡策略定义 IRule其实就只做了一件事情Server choose(Object key),可以看到这个功能是在LB中定义(要求)的,LB把这个功能委托给IRule来实现.不同的IRule可以向LB提供不同的负载均衡算法. public interface IRule{ public Serverchoose(Object key); public void setLoadBalancer(ILoadBalancerlb); public ILoadBalancergetLo

从一堆弱分类器融合得到强分类器. 比如假设现在你只能水平或竖直线分割,那么无论如何都分不好,但是假设组合三次分割,就会得到如图所示的一个较好的分割线. 再比如,PLA 融合后有large margin 的效果 几种可能的融合策略: 1.Uniform Blending 一人一票,权值相同. 理论保证: G 的 期望误差比g的平均期望来的小 把演算法的误差拆分为 bias 和 varriance bias:平均表现离真实值差多少 variance:这些一个个的模型表现有多乱 所以融合减少了vari

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

planning深度剖析 结合find命令过滤目录及文件名后缀: find /home/hadoop/nisj/automationDemand/ -type f -name '*.py'|xargs grep -n 'data_chushou_pay_info' 配置文件在每个模块的common文件的*_gflags.cc文件下定义. lattice文件夹下面的代码应该是路网格子相关的代码 planner文件夹下的内容 EM_Planner -- EMPlanner是一个期望最大的planne

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

1.摘要: 采用attention和NCF结合解决群组偏好融合的问题. 贡献: 第一个使用神经网络学习融合策略的组推荐. 进一步整合用户-项目交互改进组推荐,减轻冷启动问题. 2.方法: 模型AGREE模型包括:1)组特征学习:成员融合+群组偏好:2)与NCF的交互学习 2.1   符号: n个用户:U = { u1,……,un } s个群组:G = { g1,……,gs } m个项目:V = { v1,……,vm } 群组和项目的交互:Y 用户和项目交互:R 输入:U.G.V.Y.R 输出:两

热身:分类问题若干策略 SVM, LR, Decision Tree的比较 同样是分类:SVM.LR.决策树,三者之间有什么优劣势呢? 答:Are decision tree algorithms linear or nonlinear: nonlinear! 更接近 "神经网络". 一.与"判别式分类"的比较 Ref:逻辑回归,决策树,支持向量机 选择方案 逻辑回归 LR LR的优势: 对观测样本的概率值输出 实现简单高效 多重共线性的问题可以通过L2正则化来应对

Classifification of Hyperspectral and LiDAR Data Using Coupled CNNs 来源:IEEE TGRS 2020 下载:https://arxiv.org/abs/2002.01144 Abstract 本篇论文的主要工作就是基于信息融合的分类任务. 在这篇论文中,作者通过使用两个耦合的CNN,提出一种融合高光谱和LiDAR数据的框架.设计一个CNN从高光谱数据中了解光谱空间特征,另一个则用于捕获来自LiDAR数据.它们都由三个卷积层组成

摘要:针对企业AI开发应用中面临的痛点和难点,为大家带来从实践出发帮助企业构建成熟高效的AI开发流程解决方案. 在数字化转型浪潮席卷全球的今天,AI技术已经成为行业公认的升级重点,正在越来越多的领域为业务带来创新价值.随着行业AI落地逐步加速,企业在开发AI应用的过程中,经常会遇到准备不足.人才紧缺.开发成本高昂等问题,阻碍着AI的落地实践. 在2020年12月20日QCon全球软件开发大会 2020上海站上,华为云AI首席技术布道师陈亮携手四位华为AI领域博士,带来题为"全栈全场景AI应用开发

      曾与朋友笑侃,现在找人结婚,跟合伙开公司差不多,各自条件一一对比,细细斟酌,最后双方达成一致,才得凑成一对冤家.谁说不是呢?两种关系都实为"伙伴",开公司重"伙"多一些,所以是合作伙伴,组建家庭重"伴"多一些,所以叫人生伴侣.然而,事实是,不管是开公司还是组建家庭,似乎太多人将重点混淆了.       人生找对了爱人,家庭和睦,幸福美满.伴侣不合适,轻者争吵连连,重者劳燕分飞.创立企业,找对了合伙人,事业得以蓬勃发展,奋斗目标得以实现

技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请学术界.工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术.产品和活动信息!           近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越

XA接口详解 X/Open XA接口是双向的系统接口,在事务管理器(Transaction Manager)以及一个或多个资源管理器(Resource Manager)之间形成通信桥梁.事务管理器控制着JTA事务,管理事务生命周期,并协调资源.在JTA中,事务管理器抽象为javax.transaction.TransactionManager接口,并通过底层事务服务(即JTS)实现.资源管理器负责控制和管理实际资源(如数据库或JMS队列).下图说明了事务管理器.资源管理器,以及典型JTA环境中客

一.Linux Security Modules Linux Security Modules (LSM) 是一种 Linux 内核子系统,旨在将内核以模块形式集成到各种安全模块中.在 2001 年的 Linux Kernel 峰会上,NSA 代表建议在 Linux 内核版本 2.5 中包含强制控制访问系统 Security-Enhanced Linux.然而,Linus Torvalds 拒绝了这一提议,因为 SELinux 并不是惟一一个用于增强 Linux 安全性的安全系统.除此之外,并不

本章小结 ●    理解企业级应用的安全顾虑 ●    理解Hadoop尚未为企业级应用提供的安全机制 ●    考察用于构建企业级安全解决方式的方法 第10章讨论了Hadoop安全性以及Hadoop中用于提供安全控制的机制.当构建企业级安全解决方式(它可能会环绕着与Hadoop数据集交互的很多应用程序和企业级服务)时,保证Hadoop自身的安全不过安全解决方式的一个方面.各种组织努力对数据採用一致的安全机制.而数据是从採用了不同安全策略的异构数据源中提取的. 当这些组织从多个源获取数据.接着提

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 译文 摘要:在深度卷积网络(ConvNet)的帮助下,边缘检测已经取得了重大进展.基于ConvNet的边缘检测器在标准基准测试中达到了人类水平.我们提供了对于这些检测器输出

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称,以下以bagging和boosting为例进行说明: 1.boosting boosting方法训练分类器采用串行的方式,每个弱分类器之间是相互依赖的,尤其后一个弱分类器是依赖于前一个分类器的分类结果而构建的 此方法的基本思想是在每一层训练时,对前一层基分类器分错的样本,基于更高的权重,测试时,根据各层分类器的结果加权得到最终结果,即boosting方法的中心思想是进行迭代学习. 2.bagging bagging采用并行的方式进行弱分类器的训练,各个弱

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特