Sampling

反卷积(Deconvolution)、上采样(UNSampling)与上池化(UnPooling)

前言在看图像语义分割方面的论文时，发现在网络解码器结构中有的时候使用反卷积、而有的时候使用unpooling或或者unsampling，查了下资料，发现三者还是有不同的。这里记录一下。
Atomwh·2018-01-27 16:18

telecom system 期末复习

Question1:解释为什么要按Nyquist滤波Usingdiagramtoexplaingeneralsampling…求bitrate,samplerate(用Nyquist),baud(symbol
Jessieee_Y·2018-01-15 20:56

juniper M320设备日志采样

日志采用setforwarding-optionssamplinginputfamilyinetrate1000setforwarding-optionssamplinginputfamilyinetmax-packets-per-second4500setforwarding-optionssamplingoutputflow-inactive-timeout15setforwarding-op
杰1992·2018-01-01 11:48

MCMC和Gibbs Sampling算法

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai简书地址：https://www.jianshu.com/p/27829d842fbc本文是整理网上的几篇博客和论文所得出来的，所有的原文连接都在文末。在科学研究中，如何生成服从某个概率分布的样本是一个重要的问题。如果样本维度很低，只有一两维，我们可以用反切法，拒绝采样和重要性采样等方法。但是对于高位样本，这些方法就不适
coderpai·2017-12-30 00:14

正负样本不平衡处理方法总结

2，heuristicsampling标准的fasterrcnn中，假设正样本IOU(0.7~1.0)。负样本IO
watersink·2017-12-29 12:53

compressive sensing matlab demo 压缩感知入门

压缩感知（Compressedsensing），也被称为压缩采样(Compressivesampling)或稀疏采样(Sparsesampling)，是一种寻找欠定线性系统的稀疏解的技术。
Kevin_W-HIT·2017-12-28 21:57

word2vec 中的数学原理详解：基于 Negative Sampling 的CBOW和Skip-gram模型

 word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于word2vec的作者TomasMikolov在两篇相关的论文[3,4]中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟，出于好奇，我也成为了他们中的一员。读完代码后，觉得收获颇多，整理
lovive·2017-12-13 11:34

word_embedding的负采样算法,Negative Sampling 模型

NegativeSampling模型的CBOW和Skip-gram的原理。它相对于Hierarchicalsoftmax模型来说，不再采用huffman树，这样可以大幅提高性能。
IT界的小小小学生·2017-12-08 11:28

【连载】有台词·故事·对白·演讲人声采样的电音 | 第02期

有很多经典的台词·故事·对白/旁白·演讲·采访，也有很多优秀的电子音乐，当人声采样（VocalSampling）遇上电音会怎样？我整理筛选了一些，推荐给你。
米拉之落·2017-12-06 07:55

加载超大超长图片（本地、在线）---使用第三方subsampling-scale-image-view

里面的长图效果)-CSDN博客http://blog.csdn.net/t1623183652/article/details/50037351GitHub网址：GitHub-davemorrissey/subsampling-scale-image-view
芒果蜜桃π·2017-12-05 17:59

Waldmann 2006 REML VS. Bayesian 多性状

WaldmannP,EricssonÆT,EricssonT.ComparisonofREMLandGibbssamplingestimatesofmulti-traitgeneticparametersinScotspine.Theor.Appl.Genet
董八七·2017-12-04 18:51

CNN Summaries

modelauthoryearstructureLeNetGoogle19862layersconvolution2layerssubsampling2layersfull-connected1layerGaussianconnectionAlxNetAlexKrizhevsky20125layersconv3layersfull-connectedGoogleLeNetAlexKrizhevsk
安大FA飞·2017-12-04 11:53

面试算法之蓄水池取样(Reservoir Sampling)

蓄水池采样(ReservoirSampling)算法就是来解决这个问题的,它在分析一些大数据集的时候非常有用。
张大虎·2017-12-04 05:13

前言

主要是对于采样技术（sampling）中的重采样技术（resampling）做相关介绍，其中重点说明Bootstrap技术。由于本人也是弱弱学生党一枚，不足之处，欢迎其他同学老师指教。
四脚怪·2017-12-03 04:03

计算机视觉: 物体分类，场景分类，事件分类

[1]ILSVRC2015SceneClassicationChallenge.冠军，主要贡献是RelayBackpropagation和Class-awareSampling。
Wayne2019·2017-11-26 04:56

DocTag2Vec, 文档标注

挑出一些最合适的标签与之关联.思想:InspiredbyWord2Vec,左右邻居相似的词,在语义上也有一定的相似性,DocTag2Vec也是沿用并拓展了种思想.classifierparameterNegtiveSamplingtrainingDoc2Vec
yichudu·2017-11-21 14:45

Line论文中的Alias Sampling Algorithm 分析

http://blog.csdn.net/haolexiao/article/details/65157026找了一下这篇写的最清晰了，然后结合Line的源码分析一下。原理：原文举例如下：比如一个随机事件包含四种情况，每种情况发生的概率分别为：1/2,1/3,1/12,1/12，问怎么用产生符合这个概率的采样方法。Alias方法按照均值1/N进行归一化，其总面积为N，并且分为1*N个长方形，每一列
??.0427·2017-11-20 15:35

React-Native集成到本地项目报错

Undefinedsymbolsforarchitecturex86_64:"facebook::react::customJSCWrapper()",referencedfrom:-[RCTDevSettingsisJSCSamplingProfilerAvailable
程序猿孙哥哥·2017-11-16 23:36

android中图片压缩分析（下）

一、Android尺寸压缩逻辑针对图片尺寸的修改其实就是一个图像重新采样的过程，放大图像称为上采样（upsamping），缩小图像称为下采样（downsampling），这里我们重点讨论下采样。
_杨城·2017-11-13 15:34

路径规划

资料AliteraturereviewofUAV3Dpathplanning上面那个论文把uav的路径规划分为以下5类:sampling-basedalgorithmsnode-basedalgorithmsmathematicalmodelbasedalgorithmsBio-inspiredalgorithmsmulti-fusionbasedalgorithms
学之之博未若之之要-知之之要未若行之之实·2017-11-11 19:46

机器学习备忘录（持续记录）

1.negativesampling往往在word2vec中运用到，在用softmax计算分母的时候，由于语料太大（1-hot），全遍历一遍计算效率不高，很难简单用sotfmax之后的大向量表示各个word
BVL10101111·2017-11-09 13:01

采样方法

概率抽样和非概率抽样的区别概率抽样：每个单元都有一个被选择的概率simplerandomsamplingsystematicsamplingstratifiedrandomsamplingclustersamplingmultistagesamplingmultiphasesampling
mylaf·2017-11-03 13:00

深度学习：自然语言生成-集束/柱搜索beam search和随机搜索random search

GreedySearch/采样Sampling在每个阶段都选择分值最高的项。此方法经常奏效，但显然不是最优的。justsamplethefirstword
-柚子皮-·2017-10-31 16:47

PyTorch代码学习-dataloader

torch.multiprocessing:本地多进程模块的包装器importtorch.multiprocessingasmultiprocessing#采样器模块：无放回抽样：随机抽样（RandomSampling
Mulanshine·2017-10-28 17:15

房屋建筑结构检测术语及结构构件材料强度与缺陷检测方法

3抽样检测samplinginspection从检测批中抽取样本，通过对样本的测
狂奔的蜗牛_eb65·2017-10-01 12:36

【CS231n】十一、计算机视觉的一些问题：分割、定位、检测

使用CNN来完成，结构有一些变化，如下：这里需要讨论一下的不同于CNN的操作：（1）上采样upsampling——Unpooling反池化这样做的好处：又一次的补充了由于maxpoo
Mys_GoldenRetriever·2017-09-25 16:34

IT单词（一）ML、DL单词

zero-padding零填充channel颜色通道rectifiernonlinearity非线性整流器stride步长filter滤波器property特征subsampling二次抽样pixel像素
Missayaa·2017-09-05 20:52

目标检测-- DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling

DeNet:ScalableReal-timeObjectDetectionwithDirectedSparseSamplingICCV2017AneasilyextendedTheanobasedcode
O天涯海阁O·2017-09-05 10:33

numpy: np.random模块 探究(源码)

官方api定义FromRandomsampling：Randomsampling(numpy.random)Simplerandomdatarand(d0,d1,…,dn)Randomvaluesinagivenshape.randn
JNingWei·2017-09-01 14:15

centerloss系列文章笔记——人脸检测Face R-CNN

FDDB和WIDERFACE上都是最好的结果，主要的工作是：1.centerloss加入原有rcnn的结构中，其实就是用centerloss训个更好的脸和非脸的分类器2.onlinehardnegtivesampling
迷途中一个小书童·2017-08-29 17:24

Udacity Deep Learning课程作业（五）

Mikolov最大的贡献是采用negativesampling的方法极大提升神经网络模型的计算效率。官方的作业ipynb给出了skip-gram的实现，要
天才XLM·2017-08-21 20:26

Udacity Deep Learning课程作业（五）

Mikolov最大的贡献是采用negativesampling的方法极大提升神经网络模型的计算效率。官方的作业ipynb给出了skip-gram的实现，要
天才XLM·2017-08-21 20:26

Spark 分层抽样与求最大值最小值

*blog.csdn.net/dr_guo*/objectPCSStratifiedSampling{valconf=newSparkConf().setAppName("
光于前裕于后·2017-08-21 16:38

机器学习算法实现解析——word2vec源代码解析

掌握例如以下的几个概念：什么是统计语言模型神经概率语言模型的网络结构CBOW模型和Skip-gram模型的网络结构HierarchicalSoftmax和NegativeSampling的训练方法HierarchicalSoftmax
yangykaifa·2017-08-16 15:00

漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法

Onwordembeddings作者：SebastianRuder译者：KK4SBB审校：王艺目录：基于softmax的方法HierarchicalSoftmaxDifferentiatedSoftmaxCNNsoftmax基于sampling
凌风探梅·2017-08-02 19:43

LDA漫游系列(五)-基于Gibbs Sampling的LDA模型

我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每一个文本存储为一篇文档，那么每篇文丹从人的观察来说就是有序的词的序列d=(w1,w2,...wn).统计文本建模的目的就是追问这些观察到的语料库中的词序列是如何生成的，统计学被人们描述为猜测上帝的游戏，人类产生的所有语料文本我们都可以看成是一个伟大的上帝在天堂上抛掷骰子生成的，我们观察到的只是上帝玩这个游戏的结果-词序列构成的语料，而上帝玩这个游戏的过程对我
文哥的学习日记·2017-07-30 19:36

word2vec原理(三) 基于Negative Sampling的模型

word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling的模型在上一篇中我们讲到了基于
刘建平Pinard·2017-07-28 15:00

word2vec原理(二) 基于Hierarchical Softmax的模型

word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling的模型在
刘建平Pinard·2017-07-27 17:00

机器学习 - 集成学习

随机森林：随机森林是bagging的经典应用；随机森林相对于bagging更加高级，不但可以对样本进行bootstrapsampling，而且可以对特征进行bootstrap；从而形成拥有多个决策树的森林
KeeJee·2017-07-21 21:12

IoT 数据预处理：线性重采样全过程解析

原文：PreprocessingIoTData:LinearResampling作者：neocortex译者：蒋春华审校：屠敏在这篇文章中，我们将描述在分析物联网的时间序列数据的一个最重要的预处理过程：
机智的小米米·2017-07-19 08:37

数学(4) 双线性插值(Bilinear Upsampling)

在FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇文章中，介绍到BilinearUpsampling这种上菜样的方式，虽然文章最后用的是deconvolution
GZHermit·2017-07-17 18:11

数学(4) 双线性插值(Bilinear Upsampling)

在FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation这篇文章中，介绍到BilinearUpsampling这种上菜样的方式，虽然文章最后用的是deconvolution
GZHermit·2017-07-17 18:11

word2vec原理(一) CBOW与Skip-Gram模型基础

word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础word2vec原理(二)基于HierarchicalSoftmax的模型word2vec原理(三)基于NegativeSampling的模型
刘建平Pinard·2017-07-13 16:00

CS224n笔记1:自然语言处理简介

关键词：自然语言处理（NLP），词向量（WordVectors），奇异值分解（SingularValueDecompositon），Skip-gram，CBOW，负抽样（NegativeSampling
xiiao蜗牛·2017-07-11 23:14

锯齿与抗锯齿

1，SSAA--SuperSamplingAnti-Aliasing。即超
liuhaidon1992·2017-07-07 14:51

音频的录制逻辑(外部麦克风)

#region音频的录制逻辑privateAudioClipmAudioClip;privateintaudioLength;privateintmaxRecordTime=10;privateintsamplingRate
worthgod·2017-06-29 10:26

《机器学习》基本术语标准翻译总结：第2章

testerror：测试误差generalizationerror：泛化误差overfitting：过拟合underfitting：欠拟合modelselection：模型选择hold-out：留出法sampling
xpHoloAI·2017-06-19 14:27

如何让机器学习的模型表现的更好

2.抽样偏差（samplingbias）。也就是你的训练数据来自的分布与实际的分布不相符合，就是你的训练数据和测试数
UESTC_C2_403·2017-06-07 00:00

路径规划算法初步认识

上面那个论文把uav的路径规划分为以下5类:sampling-basedalgorithmsnode-basedalgorithmsmathematicalmodelbasedalgorithmsBio-inspiredalgorithmsmulti-fusionbasedalgorithms
zsdnr·2017-06-06 14:31

图像的上采样（up-sampling）和下采样(down-sampling)

放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可
CC丶Z·2017-06-06 10:51
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