1.       对比损失函数(Contrastive Loss function) 孪生架构的目的不是对输入图像进行分类,而是区分它们.因此,分类损失函数(如交叉熵)不是最合适的选择,这种架构更适合使用对比函数.对比损失函数如下: (以判断图片相似度为例)其中Dw被定义为姐妹孪生网络的输出之间的欧氏距离.Y值为1或0.如果模型预测输入是相似的,那么Y的值为0,否则Y为1.m是大于0的边际价值(margin value).有一个边际价值表示超出该边际价值的不同对不会造成损失. Siamese网络

​前言: 本文介绍了Siamese (连体)网络的主要特点.训练和测试Siamese网络的步骤.Siamese网络的应用场合.Siamese网络的优缺点.为什么Siamese被称为One-shot分类,以及Siamese的损失函数. Siamese Network的主要特点 1. Siamese 网络采用两个不同的输入,通过两个具有相同架构.参数和权重的相似子网络. 2. 这两个子网互为镜像,就像连体双胞胎一样. 因此,对任何子网架构.参数或权重的任何更改也适用于其他子网. 3. 两个子网络输出

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 协调过滤算法,是一种基于群体用户或者物品的典型推荐算法,也是目前常用的推荐算法中最常用和最经典的算法. 协调过滤算法主要有两种: 用户对物品:  考查具有相同爱好的用户对相同物品的评分标准进行计算: 物品对用户:  考查具有相同物质的物品从而推荐给选择了某件物品的用户. 相似度度量(基于欧几里得距离的相似度计算和基于余弦角度的相似度计算) (1).基于欧几里得距离的相似度

一.算法应用背景 计算广告学(Computational Advertising)是一门广告营销科学,以追求广告投放的收益最大化为目标,重点解决用户与广告匹配的相关性和广告的竞价模型问题,涉及到自然语言处理.数据挖掘以及竞价营销.创意设计等诸多学科的融合.计算广告是依据给定的用户和网页内容,通过计算得到与之最匹配的广告并进行精准定向投放的一种广告投放机制.其目的是为用户提供最易于接受的优质广告:对于广告主的广告投放效果负责.综合用户和广告主之间的关系.进行广告竞价产生最大收益. 对于用户而言,计

1.概念 1.补全api主要分为四类 Term Suggester(纠错补全,输入错误的情况下补全正确的单词) Phrase Suggester(自动补全短语,输入一个单词补全整个短语) Completion Suggester(完成补全单词,输出如前半部分,补全整个单词) Context Suggester(上下文补全) 整体效果类似百度搜索,如图: 2.Term Suggester(纠错补全) 2.1.api 1.建立索引 PUT /book4 { "mappings": { &q

在今天的博文中,我将演示如何使用模板匹配作为OCR的一种形式来帮助我们创建一个自动识别信用卡并从图像中提取相关信用卡数位的解决方案. 今天的博文分为三部分. 在第一部分中,我们将讨论OCR-A字体,这是一种专门用于辅助光学字符识别算法的字体. 然后,我们将设计一个计算机视觉和图像处理算法,可以: 本地化信用卡上四位数字的四组.        提取这四个组中的每一个,然后单独分割十六个数字中的每一个.     通过使用模板匹配和OCR-A字体识别十六张信用卡数字中的每一个. 最后,我们将看一些将我

推荐系统之余弦相似度的Spark实现 (1)原理分析    余弦相似度度量是相似度度量中最常用的度量关系,从程序分析中, 第一步是数据的输入, 其次是使用相似性度量公式 最后是对不同用户的递归计算.    本例子是基于欧几里得举例的相似度计算. (2)源代码 package com.bigdata.demo import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by SimonsZhao on 3/29/2017. */

为何需要Query改写 Query分析是搜索引擎的一个重要模块,对搜索结果的覆盖率和相关性至关重要.搜索引擎的检索过程包含了两个重要的阶段:匹配和排序.匹配也叫召回,表示根据用户的查询条件,尽可能多地匹配出主题相关的文档,尽可能少地匹配出主题不相关的文档.排序是指对召回阶段返回的文档集合进行合理的排序,把最满足用户意图的结果尽可能排到前面.Query分析的主要目标是为匹配过程提供必要的知识和信息,同时兼顾后面的排序过程,为排序模型提供原始特征. Query改写是Query分析的一个重要组成部分.

好久没更新了,这里都长草了... 总结下Eutils的用法,参考<E-utilities Quick Start>,没时间看英文的可以参考下. 简介 Eutils全称是The Entrez Programming Utilities (E-utilities),是由八个服务器端程序组成的一套编程工具,它提供用于访问NCBI Entrez查询和数据库系统的稳定接口. 这八个工具包括Einfo.ESearch.EPost.ESummary.EFetch.ELink.EGQuery.ESpell(详

转自:http://www.csdn.net/article/2015-03-19/2824267 上周,我去洛杉矶参加了一个机器学习的meetup,一位主讲是eHarmony公司(美国最大的婚恋交友网站之一,通过性格测试来进行婚恋匹配的模式——百度百科)的Jon Morra,他着重分享了机器学习(machine learning)在他们的在线交友平台中的应用.机器学习技术应用的深度和广度给我留下了深刻的印象,他们居然能够应用到大多数人都能遇到的问题——寻找爱情上! 这是演讲视频的下载. 核心问

DDos攻击本质上是时间序列数据,t+1时刻的数据特点和t时刻强相关,因此用HMM或者CRF来做检测是必然!——和一个句子的分词算法CRF没有区别!注:传统DDos检测直接基于IP数据发送流量来识别,通过硬件防火墙搞定.大数据方案是针对慢速DDos攻击来搞定.难点:在进行攻击的时候,攻击数据包都是经过伪装的,在源IP 地址上也是进行伪造的,这样就很难对攻击进行地址的确定,在查找方面也是很难的.这样就导致了分布式拒绝服务攻击在检验方法上是很难做到的.领域知识见:http://blog.csdn.n

本文介绍TextRank算法及其在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要中的应用. TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要.本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank,并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用. 介绍 文本摘要是自然语言处理(NLP)的应用之一,一定会对我们

数据源: "销量表"和"部门表"两个查找表,每个表中都有"姓名"列 目标: 根据"姓名列"将"部门表"中对应的部门合并到"销量表"中. 操作过程: 选取"销量表">[主页]>[合并查询]/[将查询合并为新查询]>选取"部门表">选取匹配列>[确定] 展开Table.Expand- M公式: = Table.Nested

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Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出