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  • 论文阅读《The Sketchy Database: Learning to Retrieve Badly Drawn Bunnies》2022-04-23 18:35:00

    如果没有啥基础的读者一定要看完这这个视频,然后看论文这样就好理解多了: https://www.bilibili.com/video/BV1vQ4y1R7dr?spm_id_from=333.337.search-card.all.click 1Learning a Cross-domain Mapping Overview:   在本节中,我们使用草图数据库来学习草图和照片的共享嵌入,这样学

  • 使用动态时间规整 (DTW) 解决时间序列相似性度量及河流上下游污染浓度相似性识别分析2022-02-21 13:32:23

    时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping)。总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) 。锁步度量是时间序列进行 “一对一”的比 较; 弹性度量允许时间序

  • 翻译: ScaNN:高效向量相似性搜索2022-02-06 09:03:06

    假设一个人想要使用需要完全匹配标题、作者或其他易于机器索引的标准的查询来搜索大型文学作品数据集。这样的任务非常适合使用 SQL 等语言的关系数据库。但是,如果想要支持更抽象的查询,例如“内战诗歌”,则不再可能依赖简单的相似性指标,例如两个短语之间的共同词数。例如,查询

  • 图像识别1:基于相似性度量的二分类实验2022-01-21 18:00:03

    图像识别1:基于相似性度量的二分类实验 一、实验目的:二、实验内容:(1)算法设计(2)算法实现0.1 参数设置1.1 图像数据的提取1.2 矩阵拼接和归一化1.3 留出法划分互斥的训练集和测试集1.4 保存二划分的数据集并重新读取1.5 夹角余弦相似度训练1.6 绘制ROC曲线2.1 椒盐噪声图片的处

  • 《缠中说禅108课》81:图例、更正及分型、走势类型的哲学本质2022-01-02 11:07:49

           请首先看一个回帖: 缠姐,请问图一是几段,图二是几段??? ================================== 如果5=7或者5低于7,都是一段,如果5高于7,都是3段 下午,本 ID 回答问题时,一边电话不断,所以给出的答案是不大完整的,因为本 ID 按图中看出的7 不低于 5 来回答的。晚上回来,发现已经有人把正确

  • Enriching Word Embeddings for Patent Retrieval with Global Context2021-12-04 21:02:46

    Enriching Word Embeddings for Patent Retrieval with Global Context 利用全局上下文丰富专利检索词嵌入 Abstract. 在本研究中,我们探讨词汇嵌入在专利检索中的应用,是基于分布式语义的方法。 什么是分布式语义https://blog.csdn.net/flying_1314/article/details/117930877

  • 川农《环境质量评价(本科)》21年12月作业考核2021-11-30 14:02:16

    一、单选题 (共 15 道试题,共 60 分) 1.列环境因素中,不属于环境敏感区范围的是( )。 A.人口密集区、文教区、党政机关集中的办公地点 B.国家重点文物保护单位 C.珍稀动植物栖息地或特殊生态系统 D.城市规划中的工业区 2.关于类比法在工程分析方法中的说法正确的是( )。 A.它

  • 生活随记-相似性2021-11-17 21:02:38

    这是晚上跟一个高学历的朋友聊天核心内容分享。 我: 我之前在公司面试新员工,那些二本以下的学历,基本没什么区别的了。 进入工作,一是拼基本技能+再学习能力,二是工作态度,三是情商。 若再遇到风口:人生机遇和际遇,这种就完美了。 资本市场也是如此: 努力,储备,研发,打磨自己,直到把自己

  • 判断两条轨迹相似性的方法2021-11-16 19:02:50

    1.基于点的方法 EDR LCSS DTW 2.基于形状的方法: Frechet Hausdorff 3.基于分段的方法 One way Distance LIP distance 4.基于特定任务的方法 TRALCLVS Road Network Grid

  • 2021-11-012021-11-01 15:30:15

    transformer怎么处理语音和文本embeding维度失衡问题 Author: Xin Pan Date: 2021.10.28 想起之前的一个问题,在语音识别中其实一个很明显的问题就是输入音频提了特征(Feat)以后维度会比较高,但是文本因为就那么些字,维度会比较少。那么它们之前在decoder上是如何产生关联关系的

  • 【CVPR 2021】Intra-Inter Camera Similarity for Unsupervised Person Re-Identification2021-10-28 22:02:40

    方法概述 1,文章主要针对相机内和相机间的相似性研究来提高伪标签的生成质量。 2,相机内的相似性使用CNN特征来进行计算。不同相机生成的伪标签用来训练多分支网络。 3, 相机间的相似性考虑了不同相机下样本的分类分数来构成新的特征向量,这将减缓相机之间的区别性分布,并且产生

  • 语义处理工具:语义版Jaccard相似度2021-07-30 19:30:49

    目录 1、原生态Jaccard 1.1定义  1.2引申-Jaccard距离 1.3应用  2、语义版Jaccard 2.1诞生 2.2公式 2.3示例  2.3.1分子(即:语义相似性部分)如何计算: 2.3.2分母如何计算 2.3.3阈值参数调节方法 2.4结语 在做自然语言处理的过程中,文本相似在有很重要的应用,我们经常会遇到需要找

  • 余弦相似度Cosine Similarity相关计算公式2021-07-23 08:35:24

    余弦相似度,又称为余弦相似性,是通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。 两个方向完全相同的向量的余弦相似度为1,而两个彼此相对的向量的相似度为-1。 注意,它们的大小并不重要,因为这是方向的度量。 如何计算 余弦定理 余弦定理是三角形中三边长度与一个角的余弦值

  • 常用的相似性度量总结2021-07-20 13:58:32

    在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否。   本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。 本文目录: 1.欧氏距离2.

  • 数据挖掘复习12021-07-06 15:00:07

    数据挖掘复习 数据挖掘的功能:描述 数据中的一般性质和预测在当前数据进行归纳 数据的统计描述方式: 均值(mean) 权重:所有加权/总权重 数据的中心趋势度量 中位数(Median)数据集规模大开销大 或众数(mode) 中列数(MAX+MIN/2) 数据的离散程度 极差(MAX=MIN)最大的离散程度 五数概括:中位数,四分位

  • 856. 句子相似性2021-05-26 09:03:36

    856. 句子相似性   给出两个句子 words1 和 words2 (每个用一个字符串数组表示),和一个相似词对数组 pairs ,你需要判断两个句子是否相似。 例如,如果相似词对是 pairs = [["great", "fine"], ["acting","drama"], ["skills","talent"]] ,那么 words1 = great actin

  • 机器学习-聚类算法2021-05-17 11:32:37

     1、聚类分析概述  聚类目前常用来做粗分类,粗分类完再细分类一般用其他算法实现  自顶向下法:分裂;自低向上法:聚合  2、相似性计算方法    2.1连续型属性的相似性计算方法   2.2二值离散型属性的相似性计算方法  2.3多值离散型属性的相似性计算方法

  • 视频相似性检测2021-05-07 20:00:37

    背景 完全一样的视频可以通过MD5判断,但视频可能因为压缩格式、缩放、明暗、尾部截断导致非完全一致,故需要对视频帧进行重复检测。非常相似定义:缩放、亮度、帧率、水印、格式变换等造成的视频差异(旋转的效果不佳)。本文采用一秒一帧切帧,对每帧提取Phash(perceptual hash algo

  • 机器学习中距离和相似性度量方法2021-04-24 19:02:52

    机器学习中距离和相似性度量方法 在机器学习和数据挖掘中,我们经常需要知道个体间差异的大小,进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析,数据挖掘中的分类和聚类算法,如 K 最近邻(KNN)和 K 均值(K-Means)等等。根据数据特性的不同,可以采用不同的度量方法。一般而言,定

  • 弱监督条件下基于相似性条件学习的服饰搭配生成2021-04-17 13:04:17

    论文:《Learning Similarity Conditions Without Explicit Supervision》 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1908.08589.pdf 代码地址:https://github.com/rxtan2/Learning-Similarity-Conditions 本文首发于 https://mp.weixin.qq.com/s/WHnYNvWWkPmqh1HrytCHqg 联系方式: Github:htt

  • 数据压缩作业2之“非结构化数据相关资料查阅”2021-04-08 11:33:53

    文章目录 1.什么是非结构化数据?2.处理非结构化数据有什么困难?3.相应的解决办法是什么? 1.什么是非结构化数据? 百度百科定义:非结构化数据是数据结构不规则或不完整,没有预定义的数据模型,不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML, HT

  • 聚类分析(一):相似性度量2021-04-07 23:03:35

    1.欧式距离    衡量样本间相似性和差异性的方法就是计算两个样本之间的距离。    对于距离,我们最熟悉的莫过于欧式距离,设\(a=(x_1,x_2,\cdots,x_n),b=(y_1,y_2,\cdots,y_n)\),那么\(a\)和\(b\)的欧式距离定义为: \[ d(a,b)=\sqrt{\sum_{i=1}^n(x_i-y_i)^2} \tag{1} \]   欧

  • 5706. 句子相似性 III2021-04-04 20:03:06

    题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/sentence-similarity-iii/ 思路:考虑怎么写最少代码最快写完 假定s1是短串 s2是长串 那么就是要满足s1的前缀是s2的前缀,s1的后缀也要是s2的后缀 那么匹配一次前缀匹配一次后缀 用下标i j 记录 当i>j 的时候 说明 长串的前后缀已经覆盖了

  • 5706. 句子相似性 III2021-04-04 10:02:47

    一个句子是由一些单词与它们之间的单个空格组成,且句子的开头和结尾没有多余空格。比方说,"Hello World" ,"HELLO" ,"hello world hello world" 都是句子。每个单词都 只 包含大写和小写英文字母。 如果两个句子 sentence1 和 sentence2 ,可以通过往其中一个句子插入一个任意

  • 【论文翻译】异构网络的影响与相似性2021-03-29 15:33:18

    异构网络的影响与相似性 摘要 在社会网络研究中,社会影响最大化和实体相似性是两个重要的正交课题。在同质网络上,社会影响最大化研究试图确定一个初始影响集,使信息传播最大化,而相似性研究则侧重于设计有意义的方法来量化实体的相似性。当异构网络变得无处不在,并且不同类型的实体

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