困惑

最新推荐文章于 2022-10-10 10:47:06 发布
最新推荐文章于 2022-10-10 10:47:06 发布
阅读量872 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 毕业论文 文章标签： 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pring_f/article/details/535236
博主查到一篇05年国内硕士毕业论文，前四章讲JPEG2000基本算法和EBCOT，第五章介绍标准ROI编码方法并改进，但仅4页新理论内容与一篇英文原文完全相同，数据、图表都一样，博主质疑该论文存在抄袭问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我在网上查到一篇关于JPEG2000中ROI编码方法的硕士毕业论文，是国内的，05年六月截稿的。很奇怪，这篇论文共5章，前四章都是在讲JPEG2000的基本算法还有EBCOT。第五章先简要介绍了一下JPEG2000标准中提出的两种ROI编码方法，最后一小节将标准中的ROI编码方法进行改进，总共在这篇69页的论文中只有4页是新理论的提出。但是。。。。。。。这仅仅的四页，和我看到过的一篇英文原文中提出的ROI方法完全一样，连图都是从那篇论文中截出来的，还有实验结果，都是取自那篇论文。我有些困惑，这样做也可以吗？这篇硕士论文作者所在的学校还是很不错的学校，这算是抄袭吗？这样也可以作硕士学位论文吗？很明显的，数据，图表，都是一样的，或许作者连实验都没有做过。。。。

lda主题模型困惑度_主题模型（三）：LDA主题个数选择
weixin_39676021的博客
12-06 2万+
在上一篇文章的最后，我们生成了15个模型（主题数分别从1到15），然鹅，问题来了，到底多少个主题，才是最好的主题模型呢？到底有没有可以评价一个模型好坏的标准呢？答案肯定是有的，而且还不止一个呢！ 先说一个，我最开始做实验的时候用的，肉眼观察法。即通过经验来判断选择几个主题（靠猜），显然这是一个不错的方法。我当时和老大说完，老大一直夸我聪明，并打了我一顿，不说了，医院的WiFi不大好用。 目前比较...
sklearn笔记23 梯度上升梯度下降
weixin_44632711的博客
11-03 392
梯度上升是为了找最大值 梯度下降是为了找最小值 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline f = lambda x: (x-3)**2 + 2.5*x - 7.5 f x = np.linspace(-2,5) y = f(x) plt.plot(x,y) # 倒数函数 d = lambda x : 2*(x-3) +2.5 # 学习率，每次改变数值的时候，改变多少 learning_rate
聚类算法之LDA
qwe1110的博客
01-02 3775
因工作需要，对2000多篇文件进行聚类，由于文本长度较短，所以聚类效果不好，随着主题数量的增加，困惑度一直增加，并未出现困惑度减少的现象，让我一直怀疑自己的做法是否正确。后来通过对通过标题+文本的拼接，才出现较好的收敛； perplexity（困惑度） 在对文本的主题特征进行研究时，要指定LDA生成的主题的数目，而一般的解决方法是使用perplexity来计算其中z是主题，w是...
LDA困惑度perplexity的一些个人理解
yocencyy的专栏
12-13 5093
1、根据gensim3.8.3的源码，log_perplexity()输出的是perwordbound，而perwordbound计算步骤如下： 先调用 bound() ，通过一个chunk的语料W⃗\vec{W}W计算整个语料库的对数似然值logp(W⃗)logp(\vec{W})logp(W)的下界，即Eq[logp(W⃗)]−Eq[logq(W⃗)]Eq[logp(\vec{W})]-Eq[logq(\vec{W})]Eq[logp(W)]−Eq[logq(W)] 。 然后用算出的bound除以整个
用python计算lda语言模型的困惑度并作图
04-19
"用python计算lda语言模型的困惑度并作图" 该资源主要介绍了使用Python计算LDA语言模型的困惑度并将其可视化的过程。困惑度是一种常用的评估语言模型好坏的指标，通常在自然语言处理中使用。该资源提供了详细的...
自然语言处理 —— 困惑度
01-06
我们通常用困惑度（perplexity）来评估语言模型的好坏。可以探索一下交叉熵损失函数的定义。困惑度是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的值。特别地： 最佳情况下，模型总是把标签类别的概率预测为1，此时困惑度为1...
管理会计经理的困惑案例分析PPT课件.pptx
10-09
管理会计经理对此感到困惑，因为两个厂同样面对市场的不景气，而结果却大相径庭。这促使他们寻找背后的原因。 首先，甲制药厂的利润下降看似可归咎于生产能力的未充分利用。但更深层次的分析揭示了销售成本计算方法...
破解内部审计的困惑与问题--课后测试.docx
12-21
破解内部审计的困惑与问题 破解内部审计的困惑与问题是一份关于内部审计的课后测试，涵盖了内部审计的基础知识、审计模式、风险评估、内控要素、审计独立性等方面的知识点。本文将对这些知识点进行详细的解释和分析...
Filling_Station_App
02-18
登录注册 抽油机的注油泵注册，每日库存，燃油库存，抽油机，每日销售计算
python主题建模_PYTHON代写进行主题模型LDA分析
weixin_39759989的博客
12-09 676
主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。然而，由于主题建模通常需要预先定义一些参数(首先是要发现的主题ķ的数量)，因此模型评估对于找到给定数据的“最佳”参数集是至关重要的。概率LDA主题模型的评估方法使用未标记的数据时，模型评估很难。这里描述的指标都试图用理论方法评估模型的质量，以便找到“最佳”模型...
困惑度、主题一致性，lda模型找出主题相关词
古月哲亭
10-10 2万+
通俗一点解释下就是，困惑度表示的对于一篇文章来说，我们有多不确定它是属于某个主题的。即主题的个数越多，模型的困惑度就越低，但是注意一点，当主题数很多的时候，生成的模型往往会过拟合，所以不能单纯依靠困惑度来判断一个模型的好坏。这时候我们的另一个判断标准就有作用了。biubiu~一致性！困惑度perplexity：句子的概率的倒数。如果句子的概率越大，说明这句话越符合人话的规律，即p（句子），pp困惑度越小。模型对该句子就越不困惑。通过图形，我暂时将主题定为10个。主题一致性：coherence。
【论文阅读笔记】Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification
翻山越岭的那一边
10-21 809
Motivation 利用较少的标记数据来进一步利用大规模的无标记数据进行半监督/自监督学习 用teacher模型生成伪标签训练studen模型，并通过加入噪声使student模型由于teacher模型，迭代此过程以得到更优的模型 原理 基于self-training的teacher-student框架 用标记数据训练teacher模型 用teacher模型对大规模的无标记数据生成伪标签 用labelled data和具有伪标签的unlabelled data共同训练student模型 新的stu
lda主题模型困惑度_Perplexity（困惑度）详解
weixin_39986741的博客
12-19 6771
引子：今年上半年，我报名参加了julyEdu的三月份机器学习班，在班上我自告奋勇地分享了下自己对LDA模型中几个重要问题，比如perplexity,likelihood和fold-inquery的理解、相关公式以及实现方案。不过由于最近要写一篇主题模型的文章，我重读了下LDA以及其他一些主题模型的经典文献，发现自己之前理解上存在一些偏差，于是就想写一篇博客，把整个思路重新理顺一下。(1)Perpl...
折肘法+困惑度确定LDA主题模型的主题数
热门推荐
weixin_43343486的博客
10-24 3万+
LDA主题模型主题数的确定 折肘法+困惑度确定lda模型的主题个数 背景 lda topic model需要确定从每篇文章中提取多少个关键词，最简单的就是折肘法+困惑度的方法。 补充：还是懒得说背景！以后想起来再补充！还是电脑硬盘坏过，代码忘参考谁的了！原作者发现可以联系我！立马改参考！ 理论 LDA模型中需要评估的选项一般是主题数量，而主题数量需要根据具体任务进行调整，即通过评估不同主题数模型的困惑度来选择最优的模型主题数。本课题中，通过计算困惑度perplexity来衡量主题数量： 其中，M是测试
lda主题模型困惑度_自然语言处理（2）主题模型 LDA （2 实现原理篇）
weixin_29970399的博客
12-28 2010
1 前言在我们阅读一篇文章的时候，需要明确文章的类别（体育类、新闻类）、内容以及中心思想。通常情况下，一篇文章可能包含多个主题，比如在介绍一座城市的时候，可能会从历史、经济、政治、教育、交通等多个方面做介绍。LDA 正是一种自动分析每篇文档，统计文档中的词语，根据统计的信息判断文档包含哪些主题以及各个主题所占比例的模型。由于 LDA 的实现原理牵扯到一些数学知识，因此想彻底搞懂 LDA ，请先参看...
困惑度
最新发布
03-29
### 困惑度的概念及其与信息熵的关系 困惑度（Perplexity）是一种用于评估语言模型性能的指标，它反映了模型预测下一个词的能力。具体来说，它是基于交叉熵（Cross Entropy）定义的一个指数形式[^2]。 #### 1. ...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值