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©PaperWeekly 原创 作者 | 苏剑林 单位 | 追一科技 研究方向 | NLP、神经网络 在《你可能不需要 BERT-flow：一个线性变换媲美 BERT-flow》中，笔者提出了 BERT-whitening，验证了一个线性变换就能媲美当时的 SOTA 方法 BERT-flow。此外，BERT-whitening 还可以对句向量进…
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深度学习: Batch Normalization论文详细解读

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《Batch Normlization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 论文详细解读 💡目录 《Batch Normlization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》 论文详细解读 基础知识面临的挑战In…
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sklean实战04：降维算法PCA和SVD

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文章目录 1 PCA与SVD1.1 sklearn.decomposition.PCA1.2 重要参数n_components1.2.1 案例：高维数据的可视化1.2.2 最大似然估计自选超参数1.2.3 按信息量占比选超参数 1.3 PCA中的SVD1.3.1 PCA中的SVD哪里来？1.3.2 重要参数svd_solver 与 random_state1.3…
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机器学习算法基础 Day2

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Datawhale集成学习：掌握分类问题的评估及超参数调优

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前言 很快就密集地学习机器学习15天了，这章是作业，使用 scikit-learn 的人脸数据集 (fetch_lfw_people) 来进行分类问题的解决和超参数调优，也是对自己学习的验证，学得很开心~ 数据集介绍与概览 人脸数据集 (fetch_lfw_people) 里面大概有 1万多张照片，以不同人来进行分…
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机器学习-主成分分析

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一、主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，用于发现数据中的关键特征和模式，并将数据投影到一个新的坐标轴系上，以便减少数据的维度。 PCA的主要目标是找到…
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【Python机器学习】聚类算法的对比与评估——在人脸数据集上比较算法

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数据探查： 我们将k均值、DBSCAN和凝聚聚类算法应用于Wild数据集中的Labeled Faces，并查看它们是否找到了有趣的结构。我们将使用数据的特征脸表示，它由包含100个成分的PCA(whitenTrue)生成： peoplefetch_lfw_people(data_home &…
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Python数据分析入门--SciPy库学习笔记

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文章目录 前言Scipy库简单入门1.cluster模块2. constants模块3. fftpack模块4. integrate 模块5. interpolate 模块6. linalg模块7. ndimage模块8. optimize模块9. stats模块10. ord模块 总结 前言 scipy是一个python开源的数学计算库，可以应用于数学、科学以及工程…
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scipy 中的whiten函数

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调用kmeans函数，kmeans中调用了whited函数。查后，发现whiten是对输入数据按标准差做归一化处理。 v a r i a n c e Σ i 1 n ( x i − x m e a n ) 2 n variance \frac{ \Sigma_{i1}^{n}(x_{i} - x_{mean})^{2}}{n} variancenΣi1n​(xi​−xmean​…
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Whiten process——数据的白化处理

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1.什么是白化处理 “白化”这个词最早来源于信号处理领域，跟其中最常见的一种噪声——白噪声有很大的联系[1]。在信号处理理论中，白噪声指的是一种在不同频率都有相同功率的随机信号，即其功率谱密度为常数，功率与频率无关。“白噪声”这个名字来源于白光，白光包含了光谱中…
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机器学习: 神经网络中的Batch Normalization(BN)算法

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一、什么是Batch Normalization 1. 从白化(Whiten)说起 之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化（Whiten）操作的话——所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布——那么神经网络会较快收敛。所以受…
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液晶屏的Dithering功能

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看液晶屏手册，发现有一个引脚控制Dithering功能： Dithering功能简单的说就是用有限的颜色经过处理呈现出更多“显示颜色”的技术。 比如只用黑白两种颜色（0和255），表示下面的灰度图（0到255之间&#xff09…
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实现 图像dither算法_OpenCV实现两种图像抖动算法

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前言 对于可用颜色较少的系统，可以以牺牲分辨率为代价，通过颜色值的抖动来增加可用颜色数量。通俗来说，假如一个灰色图像，有256个灰阶，灰度值范围是0-255。现在只能使用两个灰阶0（黑色）和255（白色）去显示这个灰色图像，那怎么办呢？结论就是通过图像的“抖动”来实现。…
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文献分享九：（基础+经典）Auto bias control technique for optical OFDM transmitter with bias dithering

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文献来源——Gui T, Li C, Yang Q, Xiao X, Meng L, Li C, Yi X, Jin C, Li Z. Auto bias control technique for optical OFDM transmitter with bias dithering. Opt Express. 2013 Mar 11;21(5):5833-41. doi: 10.1364/OE.21.005833. PMID: 23482152. 本文针对光正交频分复…
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python实现误差扩散、Floyd-Steinberg 抖动、有序抖动、Riemersma 抖动算法

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误差扩散、Floyd-Steinberg 抖动、有序抖动、Riemersma 抖动算法 1.误差扩散算法详解算法步骤Floyd-Steinberg 算法公式Python 实现详细解释优缺点 2.有序抖动算法详解算法步骤Bayer矩阵公式Python 实现详细解释优缺点 3.Riemersma 抖动算法详解算法步骤公式Python 实现详细解释…
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使用 RGBA4444 與 Dithering 減少記憶體用量

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在 2D 遊戲中，圖片一向在消耗的記憶體中占用最大的比例。尤其在記憶體資源寶貴的行動裝置上，為了減少記憶體使用量，縮減圖片的大小常常是最有效的方法。 大部份的遊戲會使用材質壓縮 (texture compression) 來縮小圖片的記憶體用量&#xff…
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DITHER 抖动算法（转载）

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DITHER 抖动算法 对于可用颜色较少的系统，可以以牺牲分辨率为代价，通过颜色值的抖动来增加可用颜色数量。抖动操作是和硬件相关的，OpenGL允许程序员所做的操作就只有打开或关闭抖动操作。实际上，若机器的分辨率已经相当高&…
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Dithering-视觉的奇特现象

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标签： 嵌入式算法 2011-09-13 22:59 1921人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 游戏编程（11） 最早对听说Dithering这个词还是看到clayman大神推荐的dx9 pipeline图，当时也没深究，今天在openGPU上有大牛对此…
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图片处理中的Dithering技术

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话说二战的时候，美国轰炸机每次执行任务，除了满载着威力强大的炸弹以外，还常常要装配一台计算机，飞机飞行方向和投弹的抛物线的计算都离不开这台机器。可是世界上第一台电子计算机在二战结束后才发明，轰炸机上当时携带…
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图像抖动（加入随机噪声+矩阵有序抖动）Java实现，不使用OpenCV 按照课堂中讲的两种抖动（Dithering）方法，自己编程实现（编程语言不限）。实现方法一：以加入随机噪声的方式保留信息

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下面这个题我做了好久，老师说用不到OpenCV，所以我觉得应该用编程读取文件的操作，但我又不知道用C或者Java如何读取图片文件，所以这里对于我来说是一个问题，当我发现读取文件之后，我又不知道怎么对图片的像素…
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