1.7 对新序列采样

最新推荐文章于 2024-11-02 21:54:57 发布
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序列数据的采样方法：python代码实现
Hiweir的博客
09-12 753
序列数据的采样方法：python代码实现
循环神经网络（RNN）的工作方式（二）
MrLittleDog的博客
01-28 746
目录1.7 对新序列采样 本篇文章是吴恩达《深度学习》序列模型部分第一周课程的笔记，前面的小节的笔记见循环神经网络的工作方式（一）。 1.7 对新序列采样 在你训练一个序列模型之后，要想了解这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样。 一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，我们要做的是对这个概率分布进行采样来生成一个新的单词序列。 为了进行采样，要做一些截然不同的事情，第一步要...
数字信号处理——上采样和下采样：创建一个对序列进行上采样和/或下采样的例程。-matlab开发
06-01
阅读教学 PDF 中链接的三个部分，了解有关下采样、上采样和重采样的理论背景的信息。
对新序列采样（Sampling novel sequences）
csdn_xmj的博客
06-20 1230
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 当训练完一个序列模型之后，我们要想了解到这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样（have a samplenovel sequences），来看看到底应该怎么做。 注意序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，我们需要对这些概率分布进行采样（sample）来生成一个新的单词序列。如上图所示： ①第一步：对你想要模型生成的一个词进行采样，输入（input）x^=0和a^=0，现在第一个时间步得到的输出是经过softmax层后得到的概率，然后.
5.1.7对新序列采样
dqefd2e4f1的博客
12-13 890
对新序列采样是什么意思？ 在看完5.1.7课以后有一个疑问：对新序列采样的意义在哪里？我理解的新序列采样的过程是，只有输入样本序列的第一个词，把这个词输入单元内（这个理解是错误的，输入的第一个词是0向量）会得到一个预测y^,将y^作为样本序列的第二个词输入到单元中。 如图 修正：按照吴老师的说法，在新采样序列中X1，X0均为0，意思是完全不需要样本，系统自动输出一个句子。（提前条件是系统...
1.7 对新序列采样-深度学习第五课《序列模型》-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-29 2518
对新序列采样 (Sampling novel sequences) 在你训练一个序列模型之后，要想了解到这个模型学到了什么，一种非正式的方法就是进行一次新序列采样，来看看到底应该怎么做。 记住一个序列模型模拟了任意特定单词序列的概率，我们要做的就是对这些概率分布进行采样来生成一个新的单词序列。下图编号1所示的网络已经被上方所展示的结构训练训练过了，而为了进行采样（下图编号2所示的网络），你要做一些...
时间序列基础教程总结！
Datawhale
03-21 996
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：小雨姑娘，康涅狄格大学，Datawahle成员最近在Kagg...
matlab 量化与过采样,[转载]降采样，过采样，欠采样，子采样，下采样
weixin_39967812的博客
03-17 2022
降采样：2048HZ对信号来说是过采样了，事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理)，所以可以对过采样的信号作抽取，即是所谓的“降采样”。“采样频率从2048HZ到32HZ每隔64个样本,“？？意思呢？降采样的频率怎么是变化的啊？我对降采样的原理不太熟悉。把过采样的数据，再间隔一定数再采一次的意思。过采样了，频谱分辨率比较低。那为什么还过采样啊，别使用2048HZ ,直接采样频率取为300H...
吴恩达deeplearning.ai系列课程笔记+编程作业(13)序列模型(Sequence Models)-第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks）
肖泽的博客
04-02 1433
第五门课 序列模型(Sequence Models) 第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks） 文章目录第五门课 序列模型(Sequence Models)第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks）1.1 为什么选择序列模型？（Why Sequence Models?）1.2 数学符号（Notation）1.3 循环神经网络模型（R...
深度学习基础—序列采样
sniper_fandc的博客
11-02 1122
在第1个时间步，输入a0=0和x1=0，则第1个时间步可能会输出一个经过softmax层的概率向量，向量的每个元素表示是词典中某个词的概率，我们可以对概率向量随机采样，比如使用Python中numpy库的np.random.choice语句，获得一个词，这个词就是采样的第一个词。如果对这样的RNN进行序列采样，那么我们每一个时间步的输入不再是词，而是字符。当训练了一个序列模型后，如果我想要了解模型学习到的内容，就需要进行序列采样，序列采样最终会得到一个生成的序列，我们就可以知道模型学到的内容。
冲激串采样
seniusen的博客
11-04 6976
在一定条件下，一个连续时间信号完全可以用该信号在等时间间隔点上的值或样本来表示，并且可以用这些样本值把该信号全部恢复出来。 一般来讲，在没有任何附加条件或说明下，我们不能指望一个信号都能唯一地由一组等间隔的样本值来表征。例如，下图中三个不同的连续时间信号，在 TTT 的整数倍时刻点上，全部有相同的值，即 x1(kT)=x2(kT)=x3(kT) x_1(kT) = x_2 (kT) = x_3...
【数字信号处理】第一章 离散时间信号与系统，常用的序列，抽样序列，阶跃序列，序列的运算，线性时不变系统（清华大学）
周文龙的博客
07-22 1973
离散的时间信号——序列，常用的序列，抽样序列，阶跃序列，序列的运算，线性时不变系统
MATLAB求12Hz的抽样序列,模拟信号数字传输的MATLAB仿真
weixin_29508487的博客
03-16 1174
% 【例题6-1】设低通信号x(t)=0.1sin2πt +0.5cos4πt 。% 1、画出该低通信号的波形；% 2、画出抽样速率为 =4Hz的抽样序列；% 3、抽样序列恢复出原始信号。% 低通抽样定理 dtchy.mclear all;close all;dt=0.01;t=0:dt:10;xt=0.1*sin(2*pi*t)+0.5*cos(4*pi*t);[f,xf]=FFT_SHI...
信号、常见序列之单位抽样序列和单位阶跃序列
xiaofeixia002X的博客
01-03 3412
信号分类、常见序列：单位抽样序列和单位阶跃序列
图形学数学基础之Hammersley采样
i_dovelemon的专栏
08-03 8066
本文介绍了，在图形学中被大量使用的Hammersley采样算法
【数字信号处理】（一）第1章、离散时间信号与系统（离散时间信号的典型序列、序列的运算、周期性、能量，用单位抽样序列来表示任意序列）
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
07-30 2927
本文主要介绍了离散时间信号的典型序列（单位脉冲序列、单位阶跃序列、矩形序列、实指数序列、正弦序列、复指数序列）、序列的运算、周期性、能量，以及用单位抽样序列表示任意序列的方法。此外，还给出相应练习题及答案。
MATLAB 常见离散信号的产生和实现
vizio.blog.youkuaiyun.com
11-06 6523
MATLAB 常见离散信号的产生和实现（华南理工大学DSP实验）
PBR之基于图像的光照IBL (Specular)
yunman2012的博客
07-01 2564
layout: post title: “PBR之基于图像的光照IBL (Specular)” date: 2019-06-27 03:00:00 author: “Huailiang” tags: - 前端开发 - OpenGL - 工具 理论 Hammersley采样 在图形学里面，用到了很多的采样算法。特别当你在写一个光线追踪器的时候，会使用大量的采...
对预处理内容增加
最新发布
03-25
<think>好的，用户的问题是关于在数据预处理阶段如何增加或修改内容，比如添加字段或数据。首先，我需要确认用户的具体需求是什么。他们可能是在处理数据时发现现有字段不足，需要补充新的信息，或者需要调整现有数据以适应模型的需求。接下来，我得回忆数据预处理的相关知识，尤其是关于增加或修改内容的方法。 根据引用[3]，提到了缺失值处理的策略，但用户的问题更多是关于增加而不是处理缺失。不过引用[2]和[4]提到了数据预处理中的样本选择和冲突处理，这可能涉及到数据的增补。常见的数据预处理增加方法包括字段生成、数据转换、数据集成、特征组合、外部数据引入等。 需要确保回答的结构清晰，分步骤说明每种方法，并引用相关文献支持。比如，字段生成可以通过现有字段计算得到新字段，如BMI指数。数据转换可能包括标准化或分箱处理，这可以视为修改现有数据。数据集成是将多个来源的数据合并，从而增加字段，如引用[4]提到的数据集成步骤。 还要考虑用户可能的深层需求，比如如何确保新增数据的准确性和一致性，这时候需要提到数据清洗的重要性，如引用[4]中强调的数据清洗步骤。此外，外部数据引入需要注意数据源的可靠性和匹配问题，这可能涉及到引用[2]中的样本选择和冲突处理。 最后，生成的相关问题需要围绕用户的问题扩展，比如如何验证新增字段的有效性，或者处理数据冲突的方法。这些问题可以帮助用户进一步理解预处理的其他方面。</think>在数据预处理阶段增加或修改内容，通常涉及字段扩展、数据增强、特征工程等操作。以下是具体方法及步骤： ### 一、字段/数据增加方法 1. **字段生成** - 通过现有字段计算衍生新特征，例如： $$BMI = \frac{体重(kg)}{身高(m)^2}$$ - 时间序列数据中提取周/月/季度特征 - 文本数据中提取词频/TF-IDF特征 2. **数据转换** - 对原始数据进行标准化/归一化： $$x_{\text{标准化}} = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ - 离散化处理（分箱操作） - 编码转换（One-Hot编码、标签编码） 3. **数据集成** - 合并多源数据表，通过主键关联添加新字段[^4] - 整合外部数据库（如补充地理位置信息） - 融合API实时数据（天气数据、经济指标） 4. **特征组合** - 创建交叉特征（商品点击量 × 用户购买率） - 多项式特征生成（$x_1^2, x_1x_2$） - 基于业务规则的特征组合（客单价 × 复购周期） 5. **数据增强** - 图像数据：旋转/翻转/噪声添加 - 文本数据：同义词替换/回译增强 - 数值数据：SMOTE过采样技术 ### 二、修改内容的注意事项 1. **数据验证机制** - 新增字段需进行统计检验（皮尔逊相关系数、卡方检验） - 验证数据分布一致性： $$D_{KL}(P||Q) = \sum P(x)\log\frac{P(x)}{Q(x)}$$ 2. **版本控制** - 使用数据版本工具（DVC） - 维护修改日志（字段来源、修改时间、责任人） 3. **数据血缘追踪** - 建立字段级血缘图谱 - 记录变换公式和原始数据关联 4. **数据冲突处理** - 使用约束规则检测矛盾数据 - 对多源数据实施实体解析（Entity Resolution） ### 三、实践示例（Python） ```python # 字段生成示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'height': [1.7, 1.8], 'weight': [65, 75]}) df['bmi'] = df['weight'] / (df['height']**2) # 数据增强示例 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(df[['height', 'weight']]) ```
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