目录1. 聚类算法1.1. 何为聚类1.2. 如何聚类1.3. 评估聚类2. EM原理2.1. 极大似然估计？2.1. 分菜问题？2.2. 模仿分菜？2.3. 模仿的升级！2.4. EM工作原理3. EM聚类硬聚类or软聚类4. 项目实战4.1. 准备工作4.2. 了解数据4.3. 数据探索4.4. 建模4.5. 总结总结 1. 聚类算法先来一段西瓜书里面的介绍：在“无监督学习”中，训练样本的标
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2024-10-13 19:13:36
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先上代码，看看输出的结果：import tensorflow as tf
import numpy as np
# 定义一个未知变量input_ids用于存储索引
input_ids = tf.placeholder(dtype=tf.int32, shape=[None])
# 定义一个已知变量embedding，是一个5*5的对角矩阵
# embedding = tf.Variable(n
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2024-09-19 09:21:43
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数据并行是指，多张 GPUs 使用相同的模型副本，但采用同一batch中的不同数据进行训练. 模型并行是指，多张 GPUs 使用同一 batch 的数据，分别训练模型的不同部分.DP数据并行在pytorch中就
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2023-12-26 10:44:25
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点云分析中的EMD（Earth Mover’s Distance）距离EMD（Earth Mover’s Distance）距离介绍EMD距离，又叫做推土机距离，也叫作Wasserstein距离。个人理解，EMD距离是离散化的Wasserstein距离，而Wasserstein距离是描述两个连续随机变量的EMD距离。二者数学思想是相同的，但是所描述的对象和应用场景稍有区分。由于个人正在做关于点云数
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2024-04-30 17:38:02
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原文： http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20120804/1344058475 作者： sylvan5 翻译： Myautsai和他的朋友们(Google Translate、shuanger、qiu) 本文将讨论Earth Mover’s Distance (EMD)，和欧式距离一样，它们都是一种距离度量的定义、可以用来测量某两个分布之间的距离。EMD主要
一.场景介绍 最近在研究一个场景：图片质量评分，给一张图片一个预测的分数。 里面提到了用 EMD（Earth Mover’s Distance）算法来评估两张图片之间的分布距离。下面主要讲解下EMD算法的原理。 二.EMD算法 1.起源 EMD最早由Yossi Rubner????在2000年用在图像检
原创
2021-09-05 14:32:28
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EM算法在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。最大期望算法经过两个步骤交替进行计算：第一步是计算期望（E），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望；
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2023-12-01 12:46:01
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opencv中图像一种相似性度量方法-------EMD
opencv
算法
EMD算法是用来比较两幅图像相似性的方法。在颜色直方图中，由于光线等的变化会引起图像颜色值的漂移，它们会引起颜色值位置的变化，从而导致直方图匹配失效。EMD的思想是求得从一幅图像转化为另一幅图像的代价，用直方图来表示就是求得一个直方图转化为另一个直方图的代价，代价越小，越相似。计算&nb
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2024-04-01 19:47:23
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人教版地理必修一知识点总结第一单元 宇宙中的地球一：地球运动的基本形式：公转和自转 绕转中心 太阳 地轴 方向 自西向东（北天极上空看逆时针） 自西向东（北极上空看逆时针，南极上空相反） 周期 恒星年（365天6时9分10秒） 恒星日（23时56分4秒），近日点（1月初）快 远日点（7月初）快 各地相等，每小时15（两极除外）。线速度 平均30千米/小时 从赤道向两极递减,赤道1670KM\小时,
wasserstein距离（最优传输距离：Wasserstein Distance也称为推土机距离（Earth Mover’s distance, EMD)，Wasserstein Distance的定义是评估由P分布转换成Q分布所需要的最小代价(移动的平均距离的最小值)→和挖东墙补西墙类似(把一个形状转换成另一个形状所需要做的最小工)，所以经常查到Wasserstein Distance称为推土
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2024-04-30 13:13:50
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前面通过一个例子简单地介绍了极大似然估计的意思，现在来对高斯分布做极大似然估计。 一维高斯分布概率密度函数一维高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函数如下： 高斯分布非常有用，而且非常重要： 描述高斯分布只需要 2 个参数，均值 和 方差 ，它们就是该分布的本质信息，同也容易计算和解释。下面举一个例子，图片处理的问题，看看在目标颜色的建模中如何运用高斯分布。 小球颜色
EM算法推导假设有样本集,其中是m个独立的样本,每个样本对应的类别z(i)是不知道的(不知道是好鸡蛋还是坏鸡蛋)，要估计概率模型p(x,)的参数(估计坏鸡蛋的重量),但是由于z我们也不知道，那么就不能使用最大似然估计。那如果知道了z，就好计算了。目标是求等式(1)左边的最大值,等式(1): 对每一个样本i的所有可能类别z求等式右边的联合概率密度函数和，也就得到等式左边为随机变量x的边缘概率密度.如
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2024-02-26 19:37:56
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EMD即Earth Mover's Distance，是2000年IJCV期刊文章《The Earth Mover's Distance as a Metric for Image Retrieval》提出的一种直方图相似度量（作者在之前的会议论文中也已经提到，不过鉴于IJCV的权威性和完整性，建议参考这篇文章）。基于一个经典的运输问题求解，作者提出的EMD距离本人看来是一个非常好的度量方式。如果
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2024-04-15 22:39:32
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EMD距离具体介绍已经在在这里已经给出。思路：我们把一张图像的归一化的一维直方图作为signature的权值，也就是一般在比較两幅图像颜色直方图的EMD距离时，每一行的坐标一样，仅仅是权重值不一样。通过下面程序，就能够得到一幅图像的signature：#includeusing namespace ...
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2015-02-02 09:11:00
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前段时间，高速先生优质文章评选结果公布，大家对DDR相关文章热情很高，主要是这些文章写的接地气，看来接地气的文章还是很受欢迎的。作为一个从工程角度接触DDR的攻城狮，相对于DDR领域的庞大知识体系，我们更关注的是DDR的应用。为了不辜负大家的期待，我将继续给大家分享DDR相关知识的一些心得体会，将那些冰冷的设计规范用自己理解的方式表达出来，供大家参考。好了，进入正题，这次要谈到的话题是DDR的线长
文章目录0 简介1 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测2 长短记忆网络3 LSTM 网络结构和原理3.1 LSTM核心思想3.2 遗忘门3.3 输入门3.4 输出门4 基于LSTM的天气预测4.1 数据集4.2 预测示例5 基于LSTM的股票价格预测5.1 数据集5.2 实现代码6 lstm 预测航空旅客数目数据集预测代码7 最后 0 简介今天学长向大家介绍LSTM基础基于LST
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2023-11-30 11:37:27
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EMD距离度量两个分布之间的距离。这里的分布当然可以是点云。
意义：
在传统机器学习任务中，我们常用L1范数、L2范数来计算表征之间的距离。
在图像领域，我们可以使用pixel-wise的差异来计算图像之间的距离。
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2022-12-29 15:17:48
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# 使用 PyTorch 计算欧氏距离的指南
欧氏距离是计算两个点之间直线距离的常用方法。在深度学习中，经常需要使用欧氏距离来衡量样本之间的相似性。下面我将详细介绍如何在 PyTorch 中实现这一点，包括完整的步骤、代码示例和相关的图示。
## 流程概述
我们可以将实现的步骤整理成如下表格：
| 步骤 | 描述 |
一、MMD损失的用途MMD(最大均值化差异)：主要用来度量两个不同但相关的分布的距离。二、MMD损失实现代码import torch
def guassian_kernel(source, target, kernel_mul = 2.0, kernel_num = 5, fix_sigma=None):
'''
将源域数据和目标域数据转化为核矩阵，即上文中的K
Para
# 使用PyTorch计算Hellinger距离的指南
## 引言
在统计学和机器学习领域，距离度量在很多算法中扮演着重要的角色，尤其是在聚类、分类和生成模型中。本文将重点介绍Hellinger距离，并展示如何使用PyTorch计算这个距离。最后，我们还会通过图表和数据可视化来深入理解Hellinger距离的性质。
## 1. Hellinger距离概述
Hellinger距离是一种度量两
