1.word2vec两个模型的损失函数是什么？知识点：统计语言模型（贝叶斯概率） -> n-gram(n-1阶马尔科夫假设) -> 词频统计（大数定律） -> 神经概率语言模型 答：word2vec两个模型为CBOW和Skip-gram，cbow和Skip-gram又分为层序soft
要想搞明白Hinge损失函数，不得不来讨论一下SVM（支持向量机）SVM 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，SVM的的学习策略就是间隔最大化。SVM算法原理 SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。 能够分类下列数据的超平面有很多个，但间隔最大的分离超平
1、sigmoid函数 sigmoid函数，也就是s型曲线函数，如下： 函数： 导数： 上面是我们常见的形式，虽然知道这样的形式，也知道计算流程，不够感觉并不太直观，下面来分析一下。1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形： 从上图，我们得到了这样的几个信息，指数函数过(0,1)点，单调递增/递减，定义域为(−∞,+∞)，值域为(0,+∞
切片
取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list
1
L=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
取前3个元素，应该怎么做
笨方法，一个个列出来
>>> [L[0],L[1],L[2]]
[0, 1, 2]
假如需要列出N个但是N很大
循环方法
>>> r=[]
&
DSSM模型可以生成item的语义向量，再推荐系统中经常再召回环节使用，很经典的一个召回模型。它的关键点:1.用 word hashing将输入的高维向量先变换到了比较低维的向量，这种方式对于业界来说是很不错的，因为通常我们的词库或者物品集是很大的，如果我们用很高维的向量直接输入 那模型训练的压力就太大了。word hashing就是一层的线性映射2. 使用的有监督学习方法。以推荐为例，输入特征有
w
cat duck frog
|p1 0.1 0.2 0.2
n_i=第i个样品 |p2 0.2 0.3 0.1
p=pixel |p3 0.5 0.1 0.1
-------------------------
x | score
p1 p2 p3| cat du
# PyTorch中的SSIM损失函数实现
是说明以前的曲线图现在用两条直线逼近图来代替，这里可以看出当z等于
上次的学习笔记——《学习笔记之——基于pytorch的FSRCNN》一直没把PSNR提上来，为此改用代码https://github.com/xinntao/BasicSR通过这套代码的框架来实现FSRCNN，并把实现过程记录在本博文里面。关于这套代码之前也在博文《学习笔记之——SR流程》介绍过。好，下面开始进入正题 目录代码脉络的梳理ConfigDataModelModules（Net
PyTorch 提供了 torch.Tensor 来表示一个包含单一数据类型元素的多维数组。 默认情况下，数组元素连续存储在内存中，从而可以有效地实现各种数组处理算法，这些算法依赖于对数组元素的快速访问。稀疏数组具有大部分元素为零的特性，这意味着如果仅存储或/和处理非零元素，则可以节省大量内存和处理器资源。 1 构造稀疏矩阵import torch
i = torch.LongTenso
简介最近接到了一个需求，需要对比图片并自动生成对比报表，核心功能就是获取图片相似度，生成表格。 这里仅介绍如何实现的图片相似度获取；思路相似度计算的算法选择的是SSIM算法，具体算法原理参考的是SSIM 的原理和代码实现，算法中涉及了卷积运算，还有图片的矩阵运算，决定选用OpenCV库来实现。因为后台使用的是C#写的，OpenCV使用的是C++，所以决定用C++封装图像相似度处理的函数，通过dll
1. 支持向量机核心思想支持向量机SVM有三宝：间隔，对偶，核技巧 注：核技巧与SVM没有固定的绑定关系，核技巧作用是让SVM从普通的欧式空间映射到高维空间，可以实现非线性的分类支持向量机的作用是找到一个超平面将上图中的样本进行分类，SVM模型的作用是找到一个超平面，这个超平面具有很好的鲁棒性，不会随着样本的轻微的波动而进行错误的分类；简而言之：我们要找到一个很好的超平面，这个超平面距离两类样本
SSTI简介SSTI，即服务端模板注入，起因是服务端接收了用户的输入，将其作为 Web 应用模板内容的一部分，在进行目标编译渲染的过程中，执行了用户插入的恶意内容，从而导致各种各样的问题。Python SSTI(flask)首先，我们先写一个简单的flask（说起SSTI就想到flask框架），由于我用的是pycharm，所以可以直接创建项目。 app.py代码如下：from flask impo
上一篇文章《语音降噪模型归纳汇总》，很意外地收到了点赞收藏和关注，如此的反馈给了我极大的鼓舞，这里就再梳理了一下loss函数相关的知识，以求方便能作为一份工具性质的文章展现出来。能力一般，水平有限，欢迎大家指正。目录前言什么是损失（Loss）？ 预测值（估计值）与实际值（预期值、参考值、ground truth）之间会存在差异, “损失”意味着模型因未能产生预期结果而受到的惩罚。损失函数的作用？
关注B站可以观看更多实战教学视频：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频 (bilibili.com)SGD，即随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent），是机器学习中用于优化目标函数的迭代方法，特别是在处理大数据集和在线学习场景中。与传统的批量梯度下降（Batch Gradient Descent）不同，SGD在每一步中仅使用一个样本来计算梯度并更新模型参
写在前面：RNN老生常谈也太简单可以跳过了，只是留一个档…现在主要用的是RNN的变体，GRU或者LSTM模型有单向、双向、多个单向双向叠加，nn RNN API中num_layers就是设置堆叠多少层，如果设置双向，那么输出大小是hidden size * 2 文章目录RNNRNN大致思想nn.RNN API单向RNN实现双向RNN实现RNN CELLLSTMLSTM大致思想单向LSTM实现单向L
损失函数（Loss Function）： 损失函数（loss function）就是用来度量模型的预测值f(x)与真实值Y的差异程度的运算函数，它是一个非负实值函数，通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数的作用：损失函数使用主要是在模型的训练阶段，每个批次的训练数据送入模型后，通过前向传播输出预测值，然后损失函数会计算出预测值和真实值之间的差异值，也就是损失
目录：人脸识别介绍损失函数发展Softmax lossCenter lossTriplet lossL-softmax lossSphereFace(A-Softmax loss)CosFace(AM-Softmax loss)ArcFace loss人脸识别流程相似度生成训练图片数据采样网络模型训练使用摄像头实时检测 人脸识别介绍MTCNN 实现人脸检测，回答了“是不是人脸”和“人脸在哪”的问
1、原理 2、参数 3、score_card
1、原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/1013341832、重要参数2.1 正则化参数penalty、c penalty：可以输入"l1"或"l2"来指定使用哪一种正则化方式，不填写默认"l2"。L1正则化会将参数压缩为0，L2正则化只会让参数尽量小，不会取到0。C: 正则化强度的倒数。大于0的浮点数
引自：https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/84795832 ...
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2021-09-09 14:48:00
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