之前学习没有想透，最近交流时，在这个问题上磕绊了几次，打算仔细思考下。关于机器学习中的线性和非线性，有两个聚焦点，一个是问题，一个是模型。 问题的线性非线性，指的是样本点的分布，是否能在输入空间上用线性超平面区分。 模型的线性非线性，是这次讨论的重点。模型的非线性基础数学说，线性指变量之间的数值关系，即满足成比例。因此，变量之间的多项式、指数等关系都算是非线性。 网上有一批文章认为，ML 模
双线性模型是2015年提出的一种细粒度图像分类模型。该模型使用的是两个并列的CNN模型，这种CNN模型使用的是AlexNet或VGGNet去掉最后的全连接层和softmax层，这个作为特征提取器，然后使用SVM作为最后的线性分类器。当然，作者还在实验中尝试了多种方法，比如最后使用softmax但类别有所减少的分类器，作者在特征提取器上也有三种尝试，分别是使用两个AlexNet，使用一个AlexNe
# 实现双线性模型在R语言中的步骤
## 流程概述
为了实现双线性模型在R语言中的应用，我们需要经历以下几个步骤：
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型评估
4. 结果可视化
下面我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及具体的代码实现。
## 数据准备
在这一步骤中，我们需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集通常包含两个部分：自变量和因变量。
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# 代码示例
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一、双线性差值1.1 公式在理解双线性差值（Bilinear Interpolation）的含义基础上，参考pytorch差值的官方实现注释，自己实现了一遍。差值就是利用已知点来估计未知点的值。一维上，可以用两点求出斜率，再根据位置关系来求插入点的值。同理，在二维平面上也可以用类似的办法来估计插入点的值。如图，已知四点、、、四点的值与坐标值、、、，求位于的点的值。思路是先用w方向一维的线性差值，根
回顾 - 什么是群一、定义 定义1 设G是定义了一个二元运算+的集合，如果这个运算满足下列性质：
（1）封闭性——如果a和b都属于G，则a+b也属于G。（2）结合律——对于G中的任意元素a、b和c，都有（a+b）+c=a+（b+c）成立。（3）单位元——G中存在元素e，对于G中任意元素a，都有a+e=e+a=a成立。（4）逆元——对于G中任意元素a，G中都存在元素a'，使得a+a'=
张量积（tensor product）引入：我们已经了解了从线性空间\(U\)到\(V\)的所有线性映射\(\sigma\)组成的线性空间。那么思考这样一个问题：现在有三个线性空间\(U,V,W\)，我们要考虑从\(U\times V\)到\(W\)的线性映射，即\(L(U\times V,W)=\{\sigma\}\)，其中\(\sigma\)满足\(\forall u_1,u_2,u\in U
本文记录昨天看的两篇文章 Knowledge Vault&MLP 和 TATEC。因为后面还安排了别的学习任务，时间不太多了，而且双线性也不是研究重点，所以只简单记录一下模型要点就好了。 Knowledge Vault & MLP 【paper】 Knowledge Vault: A Web-Sca ...
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2021-07-27 17:15:00
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线性结构的定义若结构是非空有限集，则有且仅有一个开始结点和一个终端结点，并且所有结点都最多只有一个直接前趋和一个直接后继。 可表示为：（a1 , a2 , ……, an）线性结构的特点
1. 本节主要是学习TLV320AIC32这个音频芯片，Easy5509 开发板上有一个语音编解码芯片 TLV320AIC23。TLV320AIC23 是一个高性能的多媒体数字语音编解码器，它的内部 ADC 和 DAC 转换模块带有完整的数字滤波器。（digital interpolation filters）数据传输宽度可以是 16 位，20 位，24 位和 32 位，采样频率范围支持从 8kh
今天开始，就要开始阅读双线性模型的文章了。大约有十七八篇文章，都是在综述经常见到的经典双线性模型，计划在八月中旬之前看完。虽然后面不会去做这类方法，但是作为这个领域的研究者，觉得还是应该读一读，否则总感觉自己的知识体系是有漏洞的。 开题报告里对于这一类模型的简介： 语义匹配模型采用基于相似性的打分函 ...
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2021-07-22 16:01:00
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1 最近邻插值1.1 基本原理假定源图像的尺寸为经最近邻插值处理后的图像的尺寸为由此可以得到缩放倍数现取图像中的一点，可以知道对应在图像中的理论计算位置为而上式得出来的在A中的理论位置数值显然可能为小数，这代表该点在中无实际对应点，此时对其四舍五入，即是把图像中距离该理论点最近的一个的点当作它，即为最近邻插值。1.2 Codeimport numpy as npimport mathdef nea
1、数据加密原理 我们将构建一个高效无证书签密方案。因为转换不能识别的范式加密和签名方案成组合证书协议，我们采用扩展传统的签密法的做法用无证书密钥验证机制，以基于身份的技术来配对验证关联的公共密钥。PKI）可能被证明繁琐的维护。沙米尔引入的基于身份的（IB）密码学的概念在试图减轻PKI的负担。在IB加密，私钥不是由用户选择的，而是发出由受信任的权威称为密钥生成局（KGB）或信托机构
冗余性 和 互补性 是多模态各种特性存在的基础1.双线性池化特征融合即输入两个模态的特征向量，输出融合后的向量。最常用的方法是拼接、按位乘、按位加。有些作者认为这些简单的操作效果不如外积/叉乘得tensor，不足以建模两个模态间的复杂关系。但外积计算存在复杂度过高的问题。双线性（Bilinear）就是向量外积的计算。双线性池化（Bilinear Pooling）是对双线性融合后的特征进行池化。 例
概述这一部分我们将学习使用QThread及其附属类来创建多线程应用，我们将创建一个示例程序，这个程序在使用单独的线程在界面显示相机的输入、输出图像。这使得GUI线程（主线程）空闲并保持响应，密集的计算通过第二个进程进行。正如之前所述，我们将使用计算机视觉的GUI开发的示例，不过这个方法具有普适性，可用于其它多线程场合。 我们将使用QThread中的两种方式来完成这一任务。第一，子类化并重写run
图像在进行仿射变换后由于变换后的某些像素点在原图像中并不存在，因此需采用灰度内插为新位置赋灰度值，常用的内插方法包括：最近邻内插法、双线性内插法以及双三次内插技术，综合插值效果及效率，双线性内插法得到了更广泛的应用。双线性插值的算法实现是这样的：首先对源图像与目标图像做对比，比如源图像大小为1100*1100，目标图像大小为500*500，则二者之间的宽度比和高度比均可得到，为2.2，也就是说目标
双线性插值实现在上一篇文章里，介绍了「最邻近差值」的原理与实现这篇想总结一下学到的高级方法「双线性差值」的原理，再比较一下这两种方法的最大不同在哪里双线性差值如图： “双”体现在插值公式在不同轴x,y上的计算次数，简单来说就是： 1）找到一个区间（x1, x2）之间的值x； 2）找到另一个区间（y1, y2）之间的值y； 最后确定点P（x, y）。第一个问题来了，“什么情况下才需要用到双线性差值呢
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2023-10-04 20:45:35
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双线性插值原理部分最近在编程时用到了双线性插值算法，对图像进行缩放。网上有很多这方面的资料，介绍的也算明白。但是，这些文章只介绍了算法，并没有具体说怎么实现以及怎么实现最好，举个例子，你可以按照网上文章的算法自己写一个双线性插值程序，用它对一张图片进行处理，然后再用matlab或者openCV的resize函数对同一张图片进行处理，得到的结果是不一样的，如果源图片较小，效果差距就更大。以下是对于双
1.通过目标图像宽高与原图像宽高得到放缩比例（a,b） 2.将目标图像上各坐标位置的像素点如（2，3）映射到原图位置（2a,3b）可能是浮点数 3.将映射像素点位写成（i+u,j+v）的形式，即得到距映射像素点位最近的四个像素点 4.通过两次x方向线性插值得到映射点位y方向的上下两点y1,y2的像素
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2019-05-10 00:44:00
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双线性插值 假设源图像大小为mxn，目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为：m/a和n/b。注意，通常这个比例不是整数，编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*m/a,j*n/b）。显然，这个对应坐标一般来说不是整数，而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。双线性插值通过寻找距离这个对应坐标
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2021-07-12 11:39:56
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双线性插值不仅可以resize图片（解决最近邻锯齿状问题），还可以代替反卷积（本质也是resize）。记录下原理：双线性插值 假设源图像大小为mxn，目标图像为axb。那么两幅图像的边长比分别为：m/a和n/b。注意，通常这个比例不是整数，编程存储的时候要用浮点型。目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对
