什么是 whitened

最新推荐文章于 2021-06-10 18:07:26 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： whitened
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a zero mean random vector is said to be white if its elements are uncorrelated and have unit variance
机器学习笔记 - 深度学习的预处理和图像白化
学以致用 知行合一
04-27 1419
我们将使用代码（Python/Numpy 等）进行编码，以更好的理解从数据预处理的基础知识到深度学习中使用到的技术。 将从数据科学和机器学习/深度学习中基本但非常有用的概念开始，例如方差和协方差矩阵，我们将进一步介绍一些用于将图像输入神经网络的预处理技术。使用具体代码了解每个方程的作用！ 在将原始数据输入机器学习或深度学习算法之前，我们称其为对原始数据的所有转换进行预处理。例如，在原始图像上训练卷积神经网络可能会导致较差的分类性能。预处理对于加快训练也很重要（例如，居中和
神经网络中的批标准化
TensorFlowNews
06-04 1971
作者|Emrick Sinitambirivoutin 编译|VK 来源|Towards Data Science 训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型，这种条件总是满足的，但在处理由多层叠加而成的神经网络时，情况就不一样了。 在这样的体系结构中，每一层的输入都受到前面所有层的参数的影响(随着网络变得更深，对网络参数的小变化会被放大)。因此，在一层内的反向传播步骤中所做的一个小的变化可以产生另一层的输入的一个巨大的变化，并在最后改
Whitening&PCA
bestlinjialyin的专栏
04-03 1470
Whitening Contents [hide] 1 Introduction2 2D example3 ZCA Whitening4 Regularizaton Introduction We have used PCA to reduce the dimension of the data. There is a closely
Deep learning--------------Whitening
精锐小庄的专栏
12-05 773
Introduction We have used PCA to reduce the dimension of the data. There is a closely related preprocessing step called whitening (or, in some other literatures, sphering) which is needed for some
Inception V2——BN层
chairon的博客
06-10 825
Abstract 由于需要较低的学习率和仔细的参数初始化，这会减慢训练速度，并且使得训练具有饱和非线性的模型变得非常困难。 我们将这种现象称为内部协变量偏移，并通过归一化层输入来 解决该问题。 我们的方法的优势在于将标准化作为模型架构的一部分，并为每个训练mini-batch执行标准化。 批量归一化允许我们使用更高的学习率并且对初始化不那么小心。 它还充当正则化器，在某些情况下消除了 Dropout 的需要。 应用于最先进的图像分类模型，批量归一化以减少 14 倍的训练步骤实现相同的精度，并以显着的优势
深度学习——神经网络的数据预处理
coder_Gray的博客
03-24 2万+
数据预处理在构建网络模型时是很重要的，往往能够决定训练结果。当然对于不同的数据集，预处理的方法都会有或多或少的特殊性和局限性。在这里介绍三种当前最为普遍被广泛使用的预处理方法。需要导入numpy库，即：（下同）import numpy as np假设数据矩阵X是一个N*D维的矩阵，其中N代表样本数目，D代表数据的维度。1.零均值这是数据处理阶段最为常用的方法。顾名思义，就是将每一维原始数据减去每一...
code.zip_1nn_nn classification_whitened PCA_主成分_主成分分析
07-14
独立主成分分析与主成分分析代码，速度比较快，而且比较好用
signalWhitened.zip_信号白化_白化_白化信号_空间白化、目标检测
07-13
信号进行空间白化，再进行目标方位估计，提高估计精度
class RetrievalDatabase(Retriever): def __init__(self, modelname, backbone=None, device="cuda"): super().__init__(modelname, backbone, device) self.ivf_builder = self.asmk.create_ivf_builder() self.kf_counter = 0 self.kf_ids = [] self.query_dtype = torch.float32 self.query_device = device self.centroids = torch.from_numpy(self.asmk.codebook.centroids).to( device=self.query_device, dtype=self.query_dtype ) # Mirrors forward_local in extract_local_features from retrieval/model.py def prep_features(self, backbone_feat): retrieval_model = self.model # extract_features_and_attention without the encoding! backbone_feat_prewhitened = retrieval_model.prewhiten(backbone_feat) proj_feat = retrieval_model.projector(backbone_feat_prewhitened) + ( 0.0 if not retrieval_model.residual else backbone_feat_prewhitened ) attention = retrieval_model.attention(proj_feat) proj_feat_whitened = retrieval_model.postwhiten(proj_feat) # how_select_local in topk_features, _, _ = how_select_local( proj_feat_whitened, attention, retrieval_model.nfeat ) return topk_features def update(self, frame, add_after_query, k, min_thresh=0.0): feat = self.prep_features(frame.feat) id = self.kf_counter # Using own counter since otherwise messes up IVF feat_np = feat[0].cpu().numpy() # Assumes one frame at a time! id_np = id * np.ones(feat_np.shape[0], dtype=np.int64) database_size = self.ivf_builder.ivf.n_images # print("Database size: ", database_size, self.kf_counter) # Only query if already an image topk_image_inds = [] topk_codes = None # Change this if actualy querying if self.kf_counter > 0: ranks, ranked_scores, topk_codes = self.query(feat_np, id_np) scores = np.empty_like(ranked_scores) scores[np.arange(ranked_scores.shape[0])[:, None], ranks] = ranked_scores scores = torch.from_numpy(scores)[0] topk_images = torch.topk(scores, min(k, database_size)) valid = topk_images.values > min_thresh topk_image_inds = topk_images.indices[valid] topk_image_inds = topk_image_inds.tolist() if add_after_query: self.add_to_database(feat_np, id_np, topk_codes) return topk_image_inds # The reason we need this function is becasue kernel and inverted file not defined when manually updating ivf_builder def query(self, feat, id): step_params = self.asmk.params.get("query_ivf") images2, ranks, scores, topk = self.accumulate_scores( self.asmk.codebook, self.ivf_builder.kernel, self.ivf_builder.ivf, feat, id, params=step_params, ) return ranks, scores, topk 分析代码
最新发布
03-25
proj_feat_whitened = retrieval_model.postwhiten(proj_feat) topk_features, _, _ = how_select_local( proj_feat_whitened, attention, retrieval_model.nfeat ) return topk_features ``` - **功能**: ...
PyTorch源码解读之torchvision.transforms
AI之路
01-25 4万+
PyTorch框架中有一个非常重要且好用的包：torchvision，该包主要由3个子包组成，分别是：torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms。这3个子包的具体介绍可以参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html。具体代码可以参考github：
数据处理中白化Whitening的作用图解分析
whiteinblue的专栏
07-01 4万+
之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，
机器学习（七）白化whitening
热门推荐
hjimce的专栏
03-12 7万+
输入数据集X，经过白化处理后，新的数据X'满足两个性质： (1)特征之间相关性较低； (2)所有特征具有相同的方差。 其实我们之前学的PCA算法中，可能PCA给我们的印象是一般用于降维操作。然而其实PCA如果不降维，而是仅仅使用PCA求出特征向量，然后把数据X映射到新的特征空间，这样的一个映射过程，其实就是满足了我们白化的第一个性质：除去特征之间的相关性。因此白化算法的实现过程，第一步操作就是PCA，求出新特征空间中X的新坐标，然后再对新的坐标进行方差归一化
cc1101 使用笔记
空山新雨后
07-15 1万+
产品描述 工作频段 CC1100: 400-464 MHz and 800-928MHz CC1101: 387-464 MHz and 779-928MHz 芯片引脚 cc1101引脚 引脚说明 引脚编号 引脚名 引脚类型 描述 1 SCLK 数字输入 连续配置接口，时钟输入 2 SO(GD01) 数字输出 连续配置
PCA/ZCA白化
ouyangfushu的博客
12-04 2407
                                         PCA/ZCA白化 转载注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/ouyangfushu/article/details/84797210 作者：SyGoing QQ:  244679942 1、PCA白化（PCA Whitening）          通过之前的学习可知PCA实现了对数据特...
X-vector系列论文 | Spoken Language Recognition using X-vectors
wgc7998的博客
12-20 2689
来自文章''Spoken Language Recognition using X-vectors''，以下是摘要部分： 在本文中，将x-vector应用于口语识别任务。 该网络由深度神经网络组成，该网络将语音特征序列映射到固定维度的embedding，称为x-vector。 通过跨时间聚合信息的暂存池化层在网络中捕获长时语言特征。 一旦提取，x-vector可以使用为i-vector开发的相同...
Batch Normalization
linlinle的博客
10-10 878
总体把握 内部协变量转移（internal covariate shift）:由于前面网络层的参数发生改变,导致每层网络的输入分布在训练中会发生变化.由于分布变化所以要求较低的学习率和仔细的参数初始化,这造成有饱和非线性模型的模型训练非常困难. 内部协变量转移 白化 平移缩放归一化值 白化（whitened） 目的：修正层输入的均值和方差,减少梯度对参数或者初始值的依赖,允许使用较高学习...
Deep Learning学习随记（二）Vectorized、PCA和Whitening
weixin_30381317的博客
10-11 210
接着上次的记，前面看了稀疏自编码。按照讲义，接下来是Vectorized， 翻译成向量化？暂且这么认为吧。 Vectorized： 这节是老师教我们编程技巧了，这个向量化的意思说白了就是利用已经被优化了的数值运算来编程，矩阵的操作 尽量少用for循环，用已有的矩阵运算符来操作。这里只是粗略的看了下，有些小技巧还是不错的。 PCA: PCA这个以前都接触过了，简单说就是两步： 1....
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