文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 数智物语(公众号ID:decision_engine)出品 策划.编写:卷毛雅各布 「我们相信,在垃圾泛滥的互联网海洋中,真正有价值的信息是绝对的稀缺品.」知乎CTO李大海曾在全球移动互联网大会提到知乎诞生的初心,而这位CTO也在各种场合不遗余力的提到知乎对于AI投入和应用. 知乎合伙人.CTO李大海 对于一个的坐拥1.4亿多用户,平均日活跃用户量超过 3400 万,人均日访问时长 1 小时,月累计

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题

博客地址:http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/5602254.html 新浪微博:http://weibo.com/u/2786597434 欢迎多多交流~ Main Idea 这篇论文的工作是讲 RNN 应用到推荐系统中,想法在于把一个 session 点击一系列 item 的行为看做一个序列,用来训练一个 RNN 模型.在预测阶段,把 session 已知的点击序列作为输入,用 softmax 预测该session下一个最有可能点击的item.论文想法虽然很朴

0.Abstract 本文提出了一种从排名中学习的无参考图像质量评估方法(RankIQA).为了解决IQA数据集大小有限的问题,本文训练了一个孪生网络,通过使用合成的已知相对图像质量排名的数据集来训练网络并对图像进行排名.这些具有排名的数据集可以不用主观方法去标注,而是自动生成(失真代码).然后本文把训练好的孪生网络中表示的知识(生成的网络权重,其特征表示的是失真)微调(fine-tuning)到传统的CNN,以此来对单个图像进行图像质量评估的绝对分数的估算.本文还提出了如何通过单个网络向前传播

论文地址:Video2GIF: Automatic Generation of Animated GIFs from Video 视频的结构化分析是视频理解相关工作的关键.虽然本文是生成gif图,但是其中对场景RankNet思想值得研究. 文中的视频特征表示也是一个视频处理值得学习的点.以前做的视频都是基于单frame,没有考虑到时空域,文中的参考文献也值得研读一下. 以下是对本文的研读,英语水平有限,有些点不知道用汉语怎么解释,直接用的英语应该更容易理解一些. Abstract 从源视频当中提

目录 什么是形状推断 InferenceContext 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是形状推断 前面我们讲到op的时候,提到了操作的注册器OpRegistry,并且提到,其中注册的数据是一个结构OpRegistrationData,这个结构中除了OpDef之外,还包含了一个OpShapeInferenceFn,这个数据是做什么用的呢? 我们知道,op只是定义了操作的输入输出和参数,但并没有定义操作具体的输入形状,举个例子,MatMul操作,代表矩阵乘法,这只是一个抽象的表示,没有具体

回到目录 这篇文章介绍SQL中4个很有意思的函数,我称它的行标函数,它们是row_number,rank,dense_rank和ntile,下面分别进行介绍. 一 row_number:它为数据表加一个叫“行标示”的列,它在数据表中是连续的,我们必须按着某个顺序把表排序之后,才能使用row_number,看下列例子: SELECT row_number() OVER ( ORDER BY SalePrice ) AS row , * FROM Product 结果表被加上了行号:

PS:文章主要转载自CSDN大神hguisu的文章"机器学习排序":          http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7989489      最近需要完成课程作业——分布式排序学习系统.它是在M/R.Storm或Spark架构上搭建分布式系统,并使用学习排序Pointwise.Pairwise和Listwise三大类算法实现对微软数据集(Microsoft Learning to Rank Datasets)进行学习排序,这篇

什么是loss?   loss: loss是我们用来对模型满意程度的指标.loss设计的原则是:模型越好loss越低,模型越差loss越高,但也有过拟合的情况.   loss function: 在分类问题中,输入样本经过含权重矩阵θ的模型后会得出关于各个类别的分值,如何通过分值与样本的标签来得到我们对模型的满意程度就是Loss function的主要工作了.训练过程中通过调整参数矩阵θ来降低loss,使用模型更优.多分类问题中常用Softmax分类器与多类SVM分类器. Softmax分类器

声明:以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理,尊重原著,向两位作者致谢! 1 现有的排序模型 排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,有大量的成熟的方法,主要可以分为以下两类:相关度排序模型和重要性排序模型. 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序.常用的模型包括:布尔模型(Boolean Model),向量空间模型(Vector Space Model),隐语义

Learning to Rank入门小结 + 漫谈 Learning to Rank入门小结 Table of Contents 1 前言 2 LTR流程 3 训练数据的获取4 特征抽取 3.1 人工标注 3.2 搜索日志 3.3 公共数据集 5 模型训练 5.1 训练方法 5.1.1 Pointwise 5.1.2 Pairwise 5.1.3 Listwise 6 效果评估7 参考 6.1 NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain) 6.1.1 定

11.8 Imagine you are reading in a stream of integers. Periodically, you wish to be able to look up the rank of a number x (the number of values less than or equal tox). Implement the data structures and algorithms to support these operations.That is,

RankBoost的思想比較简单,是二元Learning to rank的常规思路:通过构造目标分类器,使得pair之间的对象存在相对大小关系.通俗点说,把对象组成一对对的pair,比方一组排序r1>r2>r3>r4,那能够构成pair:(r1,r2)(r1,r3),(r1,r4),(r2,r3)(r3,r4),这种pair是正值,也就是label是1.而余下的pair如(r2,r1)的值应该是-1或0.这样一个排序问题就被巧妙的转换为了分类问题.近来CV界许多又用这种learning

Learning to Rank是采用机器学习算法,通过训练模型来解决排序问题,在Information Retrieval,Natural Language Processing,Data Mining等领域有着很多应用. 1. 排序问题 如图 Fig.1 所示,在信息检索中,给定一个query,搜索引擎会召回一系列相关的Documents(通过term匹配,keyword匹配,或者semantic匹配的方法),然后便需要对这些召回的Documents进行排序,最后将Top N的Documen

之前的博客:http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6681943.html中简单介绍了Learning to Rank的基本原理,也讲到了Learning to Rank的几类常用的方法:pointwise,pairwise,listwise.前面已经介绍了pairwise方法中的 RankSVM 和 IR SVM,这篇博客主要是介绍另一种pairwise的方法:GBRank. GBRank的基本思想是,对两个具有relative relevance judg

春节放假没事,找了本电子书mysql必知必会敲了下.用的工具是有道笔记的markdown文档类型. 下面是根据大纲已经敲完的章节,可复制到有道笔记的查看,更美观. # 第一章 了解SQL## 什么是SQL#### SQL(Structured Query Language)机构化查询语言,是一种专门与数据库通信的语言.***### 什么是数据库?  #### 数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合. 数据库(database):保存有组织数据的容器(通常是一个文件或一组文件)  *** #

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,

Learning to Rank,即排序学习,简称为 L2R,它是构建排序模型的机器学习方法,在信息检索.自然语言处理.数据挖掘等场景中具有重要的作用.其达到的效果是:给定一组文档,对任意查询请求给出反映文档相关性的文档排序.本文简单介绍一下 L2R 的基本算法及评价指标. 背景 随着互联网的快速发展,L2R 技术也越来越受到关注,这是机器学习常见的任务之一.信息检索时,给定一个查询目标,我们需要算出最符合要求的结果并返回,这里面涉及一些特征计算.匹配等算法,对于海量的数据,如果仅靠人工来干预其

作者:罗浩.ZJU链接:https://www.zhihu.com/question/62486208/answer/199117070来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 反对工业界softmax解决一切的说法 Triplet loss通常是在个体级别的细粒度识别上使用,传统的分类是花鸟狗的大类别的识别,但是有些需求是要精确到个体级别,比如精确到哪个人的人脸识别,所以triplet loss的最主要应用也就是face identification,pe

设 $A,B$ 分别是 $3\times 2$ 和 $2\times 3$ 实矩阵. 若 $\dps{AB=\sex{\ba{ccc}  8&0&-4\\  -\frac{3}{2}&9&-6\\  -2&0&1  \ea}}$, 求 $BA$. 解答: 由  $$\bex  AB\rra\sex{\ba{ccc}  1&0&-\frac{1}{2}\\\  0&1&-\frac{3}{4}\\  0&0&0