1.近邻成分分析(NCA)算法 以上内容转载自:http://blog.csdn.net/chlele0105/article/details/13006443 2.度量学习 在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是找到一个合适的低维空间,在该空间中进行学习能比原始空间性能更好.每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量,而寻找合适的空间,本质上就是寻找一个合适的距离度量.度量学习(metric learning)的基本动机就是去学习一个合适的距离度量. 降维的核心在在于寻找合适空间,而合

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体

存个代码,以后参考. numpy次成分分析和PCA降维 SVD分解做次成分分析 原图: 次成分复原图: 代码: import numpy as np from numpy import linalg import cv2 as cv src = cv.imread("/home/xueaoru/图片/output_3_0.png") gray = cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) S,V,D = linalg.svd(gray) vv = np.ze

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

已迁移到我新博客,阅读体验更佳LDA && NCA: 降维与度量学习 代码实现放在我的github上:click me 一.Linear Discriminant Analysis(LDA) 1.1 Rationale         线性判别分析(LDA)是一种监督学习的分类和降维的方法,但更多是被用来降维.LDA的原理是让投影后同一类中数据的投影点之间尽可能地靠近,而类不同类别中数据的类别中心之间的距离尽可能远,用一句话概括就是"投影后类内方差最小,类间方差最大".

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

Linux内核分析第一次学习报告 学生 黎静 学习内容 1.存储程序计算机工作模型 冯诺依曼体系结构:核心思想为存储程序计算机. CPU抽象为for循环,总是执行下一条指令,内存保存指令和数据,CPU来解释和执行这些指令. API:应用程序编程接口(程序员与计算机的接口界面) ABI:二进制接口,指令编码(程序员与CPU的接口界面) 2.X86汇编 1.寄存器 (1)通用寄存器 (2)段寄存器: (3)标志寄存器 2.计算机的汇编指令 (1)movl指令: 寄存器寻址,寄存器模式,以%开头的寄存

机器学习(8) -- 降维 核心思想:将数据沿方差最大方向投影,数据更易于区分 简而言之:PCA算法其表现形式是降维,同时也是一种特征融合算法. 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点,如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达? 事实上,若存在这样的超平面,那么它大概应具有这样的性质: 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近: 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开. 一般的,将特征量从n维降到k维: 以最近重构性为目标,PCA的目标

概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具,帮助程序员进入人工智能生态 你可以使用Core ML 3为iPhone构建机器学习和深度学习模型 在本文中,我们将为iPhone构建一个全新的应用程序! 介绍 想象一下,在不需要深入了解机器学习的情况下,使用最先进的机器学习模型来构建应用程序.这就是Apple的Core ML 3! 你是Apple的狂热粉丝吗?你用iPhone吗?有没有想过Apple是如何利用机器学习和深度学习来驱动其应用和软件的? 如果你对以上任何一个问题

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决

在NLP中深度学习模型何时需要树形结构? 前段时间阅读了Jiwei Li等人[1]在EMNLP2015上发表的论文<When Are Tree Structures Necessary for Deep Learning of Representations?>,该文主要对比了基于树形结构的递归神经网络(Recursive neural network)和基于序列结构的循环神经网络(Recurrent neural network),在4类NLP任务上进行实验,来讨论深度学习模型何时需要树形结

深度学习模型的调优,首先需要对各方面进行评估,主要包括定义函数.模型在训练集和测试集拟合效果.交叉验证.激活函数和优化算法的选择等. 那如何对我们自己的模型进行判断呢?——通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy). 目录 前言 1.定义模型函数 2.交叉验证(Cross-validation) 3.优化算法 4.激活函数(activation) 5.dropout 6.early stopping 模型训练实战案

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.

CVPR2018论文看点:基于度量学习分类与少镜头目标检测 简介 本文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1806.04728.pdf 距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类,无论是在训练数据丰富的标准体系中,还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中.在中,提出了一种新的DML方法,在一个端到端训练过程中,同时学习主干网络参数.嵌入空间以及该空间中每个训练类别的多模态分布.对于基于各种标准细粒度数据集的基于DML的目标分类,方法优于最先进的方法.此外,将提出

上一篇文章中,我们讨论了 DAST 的概念.重要性及其工作原理.那在开发过程中如何查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复?本指南带你一起了解 SCA 工具及其最佳实践. 如今,绝大多数代码驱动的应用程序都包括开源组件.但是,开源代码可能包含一些致命的漏洞,比如 Log4Shell 漏洞. 软件成分分析(SCA)是查找开源软件包中的漏洞并学习如何修复它们的最佳选择,确保代码和应用程序处于安全状态.本指南将带你一起了解使用 SCA 工具时的最佳实践. 什么是软件成分分析 SCA? 软件成分分析 Sof

斯坦福ML公开课笔记15 我们在上一篇笔记中讲到了PCA(主成分分析). PCA是一种直接的降维方法.通过求解特征值与特征向量,并选取特征值较大的一些特征向量来达到降维的效果. 本文继续PCA的话题,包含PCA的一个应用--LSI(Latent Semantic Indexing, 隐含语义索引)和PCA的一个实现--SVD(Singular Value Decomposition,神秘值分解). 在SVD和LSI结束之后.关于PCA的内容就告一段落. 视频的后半段開始讲无监督学习的一种--IC

作者:Calix 一)模型分析 memcached到底是如何处理我们的网络连接的? memcached通过epoll(使用libevent,下面具体再讲)实现异步的服务器,但仍然使用多线程,主要有两种线程,分别是“主线程”和“worker线程”,一个主线程,多个worker线程. 主线程负责监听网络连接,并且accept连接.当监听到连接时,accept后,连接成功,把相应的client fd丢给其中一个worker线程.worker线程接收主线程丢过来的client fd,加入到自己的epol