候选采样技术

最新推荐文章于 2025-07-09 19:49:40 发布
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博客围绕采样技术展开，但具体内容缺失，推测可能涉及采样技术的原理、应用等信息技术相关关键信息。

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tf.nn.sampled_softmax_loss候选采样损失函数
王猛的专栏
07-18 4814
　　候选采样函数生成类别子集。类别子集需要送给候选采样损失函数计算损失，最小化候选采样损失便能训练模型。TF 提供下面两个候选采样损失函数。这两个采样损失函数的参数和返回值是一致的, 具体参数和返回值可以移步 TF 文档。 　　1. tf.nn.sampled_softmax_loss 　　这个函数通过 模型的交叉熵损失。候选类别子集由采样类别 和真实类别 组成，即 。模型最后一层输出是 , 经过...
Tensorflow小技巧整理：tf.multinomial()采样
Cerisier的博客
01-25 4984
tf.multinomial() 做生成任务时，得到 decoder 最终的输出之后，就需要决策选如何利用得到的输出张量进行生成。tf.argmax()是最简单最粗暴的一种方法，直接选取概率最大的词汇作为输出。beam search 等算法的出现，使得生成的结果有了更多的可能性。最近看到一段代码，使用的是 tf.multinomial() 进行采样，也尝试用了一下。 tf.multinomial(...
Tensorflow的采样方法：candidate sampling
热门推荐
luchi007的专栏
04-10 1万+
TensorFlow candidate sampling
漫谈词向量之基于Softmax与Sampling的方法
qunnie_yi的博客
01-30 9674
本文是词向量与表达学习系列的第二篇文章。前一篇文章介绍了词向量模型。 原文： On word embeddings 作者： Sebastian Ruder 译者： KK4SBB 审校：王艺 责编：王艺 若您有想要分享的行业案例、技术笔记、请联系 wangyi@youkuaiyun.com 本文经作者授权优快云翻译发布，未经允许不得转载。 目录： 基于softmax的...
​搜出来的文本：从文本生成到搜索采样
Paper weekly
01-25 383
©PaperWeekly 原创 ·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络最近，笔者入了一个新坑：基于离散优化的思想做一些文本生成任务。简单来说，就是把我们要生成文本的目标...
投机采样（Speculative Decoding）
最新发布
jerwey的博客
07-09 1008
范式，在保证生成质量的前提下显著降低主模型的计算负载，是当前LLM推理加速领域的重要突破。核心思想是通过并行预测和验证候选Token序列，减少自回归解码的延迟，同时保持生成质量无损。，并通过系统级优化（如缓存复用、动态批处理）进一步释放性能潜力。，从而减少主模型的计算量，同时保持生成结果的准确性。的技术，其核心思想是通过。
【机器学习】基于Gumbel Top-k松弛技术的图形采样
MUKAMO的博客
06-24 1427
本文主要探讨了深度学习中的可微分子集采样，特别是Gumbel Top-k松弛技术。该技术可在保持模型可微性的同时从候选元素中选择重要子集。通过SubsetOperator类和Gumbel分布实现连续的Top-k选择，并将其应用于k最近邻分类问题。实验使用PyTorch框架，在MNIST数据集上验证方法的有效性，经过20周期训练，模型达到约99.3%的测试准确率。
非均匀采样技术在卫星图像处理中的应用
非均匀采样技术是信号处理领域的重要分支，其与传统均匀采样相比具有独特的理论优势和实践应用价值。本文首先概述了非均匀采样技术的基本概念及其与均匀采样的理论对比，重点分析了两者的定义、原理、优缺点，并探讨...
探索任意维度的泊松盘采样技术及应用
泊松盘采样技术为计算机图形学和计算机仿真提供了有力的工具。通过合理的参数配置和扩展性设计，开发者可以根据具体需求生成合适的样本点集，使得渲染效果更加逼真，模拟过程更加贴合实际物理规律。随着计算机技术的...
探索多样采样技术：从逆CDF到Gibbs方法
Metropolis-Hastings采样法是一种基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的采样技术，可以用于从复杂的多维概率分布中抽取样本。M-H算法的核心在于构建一个马尔可夫链，其平稳分布恰好为目标分布，通过迭代地生成候选点...
Parzen滤波与重采样技术的程序分割实现
这可能意味着算法被设计为迭代过程，每个步骤之后都会产生一个中间状态，而这些中间状态都可以作为重采样的候选时刻。 在具体实施Parzen滤波器时，算法开发者需要决定几个关键参数： - 核函数的选择：核函数决定了...
关于sampling softmax 中重要性采样的论文阅读笔记
领悟 释然
07-15 5022
首先列出参考资料： word2vec Parameter Learning Explained Quick Training of Probabilistic Neural Nets by Importance Sampling On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation Adaptive importa
论文阅读：Fast Lexically Constrained Decoding with Dynamic Beam Allocation for Neural Machine Translation
咕噜咕噜
05-24 1239
内容简介： 1.引言 词法约束机器翻译： 词约束又叫做引导解码，修改beam search 强迫输出必须包含指定的词或者短语。 虽然这个方法在理论上可行，但现有方法对于约束数量有线性（Hokamp和Liu，2017）或指数（Anderson等，2017）的计算复杂性。 这篇文章提出了一种用于词约束解码的算法，其约束数量为O（1）的复杂度。并在sockeye上有实现。 词法约束解码实质上是对beam search的修改，允许用户指定单词翻译。 两种算法：网格波束搜索（Hokamp和Li..
Tensorflow　CUDA及CUDNN版本对应关系表查询
光英的记忆博客
03-06 1万+
参考官网地址： https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#cpu https://tensorflow.google.cn/install/source#linux Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows ＭＡＣ Linux端：...
tf.exp()
光英的记忆博客
05-14 9562
https://www.w3cschool.cn/doc_tensorflow_python/tensorflow_python-tf-exp.html tf.exp exp( x, name=None ) Defined intensorflow/python/ops/gen_math_ops.py. See the guide:Math > Basic M...
图解LSTM结构
光英的记忆博客
06-26 9258
这是我见到比较清楚的对LSTM网络结构比较清晰的解释，故摘抄方面大家理解
在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？
光英的记忆博客
03-22 9017
知识点： 迁移学习（Transfer Learning),生成对抗网络，图像处理，上采样技术，数据扩充 一个模型所能提供的信息一般来源于2个方面，一是训练数据中蕴含的信息，二是在模型的形成过程中（包括构造，学习，推理等），人们提供的先验信息。当训练数据不足时，说明模型从原始数据中获取的信息比较少，这种情况下要保证模型的效果，就需要更多的先验信息。先验信息可以作用在模型上，例如让模型...
超参数有哪些调优方法？
光英的记忆博客
03-23 6384
为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索，随机搜索，贝叶斯优化等算法。 在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一时目标函数，即算法需要最大化。最小化的目标。二十搜索范围，一般通过上限和下限来确定。三十算法的其他参数，如搜索步长。 网格搜索： 网格搜索可能是最简单，应用最广泛的超参数搜索算法，他通过查找搜索范围内的所以的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围及较小的步...
在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象？能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法？
光英的记忆博客
03-23 5680
在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象？ 过拟合是指模型在训练数据拟合呈过当的情况，反应到评估指标上，就是模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。欠拟合指的是模型在训练和预测时都不好的情况。 能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法？ 降低过拟合风险的方法： １.从数据入手，获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段，因为更多的样本能...
自适应降采样技术数据预处理
02-26
### 自适应降采样技术在数据预处理中的应用 #### 定义与目的 自适应降采样是一种用于减少数据量的技术，通过动态调整采样率来保留重要特征的同时降低计算复杂度。该方法有助于提高后续算法的效率并减轻存储负担[^1]。 #### 应用场景 在3D目标检测领域，特别是基于点云的数据集上，原始点云通常非常密集且冗余信息较多。因此，采用自适应降采样的方式可以有效去除不必要的细节，使模型能够专注于更有意义的信息[^2]。 #### 实现原理 自适应降采样的核心在于根据局部密度或其他特性指标决定哪些区域应该保持高分辨率而哪些地方则可适当稀疏化。具体来说： - **距离阈值法**：设定一个最大允许间距dmax，当两点间欧氏距离小于等于此值时，则只保留其中一个点； - **体素网格滤波器**：将空间划分为固定大小的小立方体(即体素)，每个体内仅选取最接近中心位置的那个样本； - **随机抽样**：按照一定概率p从候选集中抽取部分成员构成新的子集合。 这些策略可以根据实际需求组合运用以达到最佳效果[^4]。 ```python import numpy as np def adaptive_downsampling(points, method='distance_threshold', params=None): """ 对输入点云进行自适应降采样 参数: points (numpy.ndarray): 输入点云数组(Nx3) method (str): 使用的方法名称，默认为'distance_threshold' params (dict or None): 各种方法对应的超参数字典 返回: downsampled_points (numpy.ndarray): 处理后的点云数组(Mx3), M<=N """ if not isinstance(params, dict): raise ValueError('Params should be a dictionary') if method == 'distance_threshold': d_max = params.get('threshold') tree = spatial.cKDTree(points) pairs = tree.query_pairs(d_max) mask = np.ones(len(points), dtype=bool) for i,j in pairs: mask[min(i,j)] = False return points[mask] elif method == 'voxel_grid_filter': voxel_size = params.get('size') min_bound = np.min(points, axis=0)-eps max_bound = np.max(points, axis=0)+eps grid_shape = ((max_bound-min_bound)/voxel_size).astype(int)+1 discrete_coords = ((points-min_bound)//voxel_size).astype(int) unique_indices = np.unique(discrete_coords, axis=0, return_index=True)[1] return points[unique_indices] elif method == 'random_sampling': ratio = params.get('ratio') num_samples = int(ratio * len(points)) indices = np.random.choice(range(len(points)), size=num_samples, replace=False) return points[indices] else: raise NotImplementedError(f'Method {method} is not implemented.') ```
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