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最新推荐文章于 2024-10-09 21:29:56 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-09 21:29:56 发布 · 894 阅读 · 0 ·
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本文精选了深度学习领域的关键技术，包括WGAN-GP、CramerGAN等生成对抗网络的改进方法，低维模型与深度模型的整合策略，以及梯度下降优化算法的概述。此外还介绍了卷积神经网络中的创新操作、图像处理技术如图像融合和泊松克隆，以及高斯过程的基础知识。
  1. PaperWeekly 第41期 | 互怼的艺术：从零直达 WGAN-GP
  2. Notes on the Cramer GAN
  3. 演讲 | 今日头条AI技术沙龙马毅：低维模型与深度模型的殊途同归
  4. An overview of gradient descent optimization algorithms
  5. 变形卷积核、可分离卷积？卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作 (待看）
  6. 如何通俗的解释交叉熵与相对熵
  7. 图像处理（十二）图像融合(1)Seamless cloning泊松克隆-Siggraph 2004
  8. Introduction to Gaussian Processes - Part I
  9. SVD, 第一、二回答
  10. 综述：图像风格化算法最全盘点 | 内附大量扩展应用
MCMC算法--多元高斯分布Gibbs采样(Python代码)
Eric2016_Lv的博客
03-30 1万+
1. Introduction: Gibbs Sampling is a MCMC method to draw samples from a potentially complicated, high dimensional distribution, where analytically, it’s hard to draw samples from it. The usual suspec...
高斯过程的模拟/采样/生成
shenxiaolu1984的专栏
12-23 1万+
从标准高斯随机变量生成任意高斯过程
使用Python实现正态分布、正态分布采样
09-18
今天小编就为大家分享一篇使用Python实现正态分布、正态分布采样，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
python 实现高斯分布曲线
qiqiaizhu001的博客
08-30 2117
参考其他牛的文档 采用mlab中的normpdf生成高斯曲线 但是发现mlab中这个属性已经移除了，报错信息： module 'matplotlib.mlab' has no attribute 'normpdf' 使用norm.pdf为替代的方式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats ...
精选资源
一篇文章教你如何用Python记录日志
02-25
记录日志允许我们在开发软件的同时，让程序在系统运行时发出信息，这些信息对于我们和系统管理员来说都是有用的。就像为将来的程序员写代码文档一样，我们应该让新软件产生足够的日志供系统的开发者和管理员使用。...
备注：一个简单的vim插件，用于记录研究文章
02-14
在"备注：一个简单的vim插件，用于记录研究文章"的场景中，我们可以理解这个插件是为研究人员提供方便，帮助他们在阅读和撰写学术文章时记录和整理笔记。 1. **Vimscript 基础** - 变量：Vimscript 支持局部变量和...
MySQL开启记录执行过的SQL语句方法
09-10
本篇文章将详细介绍如何在MySQL中开启这个功能。 ### 概述 记录MySQL执行过的SQL语句可以帮助我们理解数据库的运行状态，找出潜在的问题，如性能瓶颈、错误操作或者恶意SQL注入等。通过查看SQL日志，我们可以追踪...
asp 合并记录集并删除的sql语句
10-30
这些标签进一步明确了文章的主题和内容重点： - **asp**：指代的是ASP技术，一种用于创建动态网页的技术。 - **合并记录集**：强调了本文关注的核心功能之一——记录集的合并。 - **删除**：提示了另一个重要功能...
高斯采样
dieyuechaoren的专栏
07-17 3577
详细参考：https://www.cnblogs.com/weilonghu/p/11922677.html [0，1]的均匀采样是最好实现的，每个编程语言下都有相应的随机采样函数，即均匀采样。 高斯采样或者指数采样基本都是在均匀采样的基础上做一些变换和技巧处理。 逆变换法，高斯的不太好求，指数分布的好求，所以指数采样适合用这种。 Box-Muller算法，牛逼的转换算法。 拒绝采样法，需定义适当的参考函数，保证参考函数包含高斯函数。 ...
python随机生成高斯分布_机器学习中会涉及到的随机选择样本
weixin_39795065的博客
01-07 2156
今日分享随机抽样机器学习中会涉及到随机选择样本的问题，在python中random模块能解决，使用sample函数从数据集中选择指定个数的样本。使用sample抽样本篇小例子仅先试用python的内置模块，同时为了方便大家观察，生成100个随机整数，而不是0~1的随机浮点数。1 生成100个随机整数randint两个参数表示[0,50]间的随机整数from random import r...
离散高斯抽样（Discrete Gaussian Sampling）
fumingxiaoshen的博客
09-14 2365
Discrete Gaussian Sampling 的主要目的是从一个离散的集合中随机选择元素，同时遵循高斯分布（Gaussian distribution）的统计特性。它用于生成随机的错误项，以增加密码方案的安全性。离散高斯分布： 在 Discrete Gaussian Sampling 中，高斯分布的离散性质意味着我们只能从离散集合中选择元素，而不是连续的实数。总之，离散高斯抽样是一个在密码学和数学领域中重要的概念，用于生成满足高斯分布统计特性的离散值，以增加密码方案的安全性。
用R语言学习数据挖掘——5.随机变量及其分布（正态分布）
咕噜君的博客
10-16 5029
目录 概率密度函数 概率密度曲线图 用R做正态分布 正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。可以说是最重要的一种分布，也是应用最广泛的连续型分布。 正态分布是具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布。 第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值（期望），这个参数决定了分布的位置。 第二个参数σ^2是此随机变量的方差，这个参数决定了分布的
高斯玻色取样
最新发布
m0_54373077的博客
10-09 3426
关于量子计算机如何实现高斯玻色取样
opencv--高斯金字塔—上采样—下采样
qxqsunshine的博客
02-24 3748
#include<opencv2\opencv.hpp> #include<highgui.h> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char** argv) { // read image Mat src, dst; src = i...
高斯分布抽样
omadesala的专栏
06-03 1万+
高斯分布抽样         标准正态分布           给定均值，方差的正态分布           如何从标准正态分布生成给定均值方差的抽样             上面是对应的一维的情况，在多维的情况下有下面的结论        
python 高斯过程_高斯过程 Gaussian Processes 原理、可视化及代码实现
weixin_39984952的博客
02-03 3355
本文搬运于个人博客，欢迎点击这里查看原博文。高斯过程 Gaussian Processes 是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。本文对高斯过程进行公式推导、原理阐述、可视化以及代码实现，介绍了以高斯过程为基础的高斯过程回归 Gaussian Process Regression 基本原理、超参优化、高维输入等问题。目录一元高斯分布多元高斯分布...
机器学习系列手记（八）：采样之高斯分布采样
热门推荐
yly_3026925713的博客
04-27 1万+
采样 高斯分布采样       首先，假设随机变量 zzz 服从标准正态分布 N(0,1)N(0,1)N(0,1)，令 x=σ⋅z+μx=\sigma \cdot z + \mux=σ⋅z+μ 则 xxx 服从均值为 μ\muμ、方差为 σ2\sigma^{2}σ2的高斯分布 N(μ,σ2)N(\mu, \sigma^{2})N(μ,σ2...
OpenCvSharp 学习笔记13 --图像上的上采样和降采样 _ 之高斯采样
C++++ ++
06-06 2295
一：图像金子塔概念 我们再图像处理中经常后调整图像的大小，最常见的就是放大和缩小，这是几何变换的放大和缩小。在图像处理当中，最常见的就是通过图像金子塔产生一系列不同分辨率的图像。然后再不同的尺度空间来寻找图像的对应特征。因为不知道输入的图像到底是什么情况，而图像金子塔处理会保证图像特征一直存在，不会改变的，这是重要一点。 一个图像 像金子塔样式有一系列的图像组成，最底下一张是图像最大的，最上方是...
个人阅读历史记录：书籍、文章与多媒体材料清单
6. 推荐与贡献文化：最后，描述中提到了“贡献”部分，鼓励他人通过拉取请求来推荐有用的阅读材料。这体现了开放源代码社区的文化，即通过协作和分享来不断完善资源。这种文化和实践可以在各种知识管理和学习社区中...
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