SVM算法的原理就是找到一个分割超平面，它能把数据正确的分类，并且间距最大！ 但并不总是线性可分，我们可以将样本通过一个映射函数把它从原始空间投射到一个更高维的特征空间，使得样本在这特征空间线性可分。核函数的定义 ： 设x,z∈X,X属于R（n）空间,非线性函数Φ实现输入间X到特征空间F的映射,其中F属于R（m）,n<<m。根据核函数技术有：K(x,z)=<Φ(x),Φ(z)&g
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2024-01-17 09:13:49
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信号的尺度空间刚提出是就是通过一系列单参数、宽度递增的高斯滤波器将原始信号滤波得到到组低频信号。那么有一个疑问就是，除了高斯滤波之外，其他带有参数t的低通滤波器是否也可以用来生成一个尺度空间呢？但翻看资料得知国外诸多学者都已经用精确的数学形式从可分性、旋转不变性、因果性等特性证明出高斯核就是实现尺度变换的唯一变换核。在图像处理中，需要对核函数进行采样，离散的高斯函数并不满足连续高斯函数的一些优良的
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2023-12-23 11:41:11
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在深度学习广为使用的今天，我们可以在脑海里清晰的知道，一个模型想要达到很好的效果需要学习，也就是我们常说的训练。一个好的训练离不开优质的负反馈，这里的损失函数就是模型的负反馈。 所以在PyTorch中，损失函
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2024-04-23 10:49:28
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高斯核函数是一种在机器学习和统计学中广泛使用的函数，尤其是在支持向量机（SVM）、Gaussian过程回归（GPR）等算法中。其主要作用是通过将输入数据映射到更高维空间来处理非线性问题，提高分类和回归模型的性能。本文将深入探讨“高斯核函数”在 PyTorch 中的实现与应用。
### 背景定位
在机器学习中，核方法使我们能够在高维特征空间中进行操作，从而使数据变得线性可分。高斯核函数的形式为：
例子是下面这张图： 我们把横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类，两边的黑色部分里的点定为负类。试问能找到一个线性函数把两类正确分开么？不能，因为二维空间里的线性函数就是指直线，显然找不到符合条件的直线。 但我们可以找到一条曲线，例如下面这一条： 显然通过点在这条曲线的上方还是下方就可以判断点所属的类别（你在横轴上随便找一点，算算这一点的函数值，会发现负类的点函数值一定比0大，而正类的
哈喽，这些天无论是社群还是私信，很多人希望看到更多关于深度学习基础内容，这篇文章想要分享的是关于pytorch的转换函数。 建议大家一定要好好看看这部分，在平常的使用中，既多又重要！！当然在 PyTorch 中，转换函数的主要意义主要是用于对进行数据的预处理和数据增强，使其适用于深度学习模型的训练和推理。简单来说，其重要意义有6个方面：数据格式转换： 将不同格式的数据（如 PIL 图像、NumPy
1、核函数概述：核函数通俗的来说是通过一个函数将向量的低维空间映射到一个高维空间，从而将低维空间的非线性问题转换为高维空间的线性问题来求解，从而再利用之前说的一系列线性支持向量机，常用的核函数如下：多项式核函数： 高斯核函数： 比如硬间隔种的目标函数为： 而核函数替换后的目标函数为： 从这个两个目标函数找共同
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2023-10-16 22:47:11
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# 如何在PyTorch中实现高斯核函数计算
高斯核函数（Gaussian Kernel）是机器学习中常用的核函数，它常用于支持向量机（SVM）和高斯过程等模型中。本文将教你如何在PyTorch中实现高斯核函数计算。我们将通过具体代码示例一步一步完成这项任务。
## 流程概述
在实现高斯核函数之前，我们将按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
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# PyTorch 高斯核函数计算入门指南
高斯核函数（Gaussian Kernel）在机器学习，尤其是支持向量机（SVM）等算法中非常重要。它是一种非线性变换，能够将数据映射到高维空间，从而使得线性分割变得更加容易。本文将带你一步一步地在PyTorch中实现高斯核函数的计算。
## 流程概述
我们将按照以下步骤来实现高斯核函数：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
目录一、Conv2d 二、Conv2d中的dilation参数一、Conv2d首先我们看一下Pytorch中的Conv2d的对应函数（Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]）：torch.nn.Conv2d(in_channels,
out_channels,
kern
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2023-08-10 12:43:03
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# 项目方案：利用 PyTorch 计算高斯核函数
## 一、项目背景
高斯核函数（Gaussian Kernel Function）在机器学习中广泛应用，尤其是在支持向量机（SVM）和高斯过程（Gaussian Process）等算法中。求解高斯核函数能够帮助我们分析数据点之间的相似度，为模型训练提供支持。本文将利用 PyTorch 计算高斯核函数，并给出相关示例代码。
## 二、项目目标
原创
2024-09-30 05:29:24
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SVM（核函数、高斯核函数RBF）一、核函数（Kernel Function） 1）格式K(x, y)：表示样本 x 和 y，添加多项式特征得到新的样本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值；在 SVM 类型的算法 SVC() 中，K(x, y) 返回点乘：x' . y' 得到的值； 2）多项式核函数业务问题：怎么分类非线性可分的样本的分类？内
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2024-03-14 18:02:18
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本篇博客将总结一些常见的g2o用法。通过这篇内容你将至少可以大致掌握g2o的用法，以及一些可以使优化结果更好的小技巧，包括鲁邦和函数、信息矩阵的用法等等。注意：本篇博客的重点是介绍g2o，所以不会去为非线性化方法做太多的铺垫，因此要想理解以下代码和思路，需要你具备一些非线性优化的理论知识，至少要明白什么是非线性优化，它主要是为了做什么，它是怎么实现的？我们先来看第一个例子：曲线拟合1.曲线拟合
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2023-11-25 17:20:36
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卷积Conv1dConv1dinput：形状的输入张量weight： 形状过滤器bias：形状的可选偏置张量( out_channels ). 默认：Nonestride：卷积核的步长。可以是单个数字或元组(sH, sW)。默认值：1padding：输入两侧的隐式填充。可以是字符串 {‘valid’, ‘same’}、单个数字或元组(padH, padW)。默认值：0 padding='valid
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2023-10-20 23:07:04
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一.核函数 它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。 它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。假设X是输入空间，H是特
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2023-11-27 19:41:20
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核函数的作用就是隐含着一个从低维空间到高维空间的映射，而这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。 什么是线性不可分什么又是线性可分呢？ 线性不可分简单来说就是你一个数据集不可以通过一个线性分类器（直线、平面）来实现分类。这样子的数据集在实际应用中是很常见的，例如：人脸图像、文本文档等，通过一刀切的方式你会发现除非这个刀是一个不规则的形状，不然很难分。 例如这样 在
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2023-12-10 16:05:36
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核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。 李航的《统计学习方法》中对于核函数的定义： 要注意，核函数和映射没有关系。核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简
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2023-12-11 22:26:19
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# PyTorch绑核：深度学习中的GPU优化
随着深度学习技术的不断发展，GPU已经成为训练模型的重要工具。PyTorch作为当前最流行的深度学习框架之一，提供了丰富的GPU支持功能。其中，绑核（Binding Cores）是一种优化GPU使用的方法，可以显著提高模型训练的速度和效率。
## 什么是绑核？
在PyTorch中，绑核是指将模型的计算任务分配到特定的GPU核心上。通过合理地分配
原创
2024-07-22 10:25:45
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# 如何实现 PyTorch 的核显
在使用 PyTorch 进行深度学习和机器学习时，利用 GPU（图形处理单元）来加速计算是一个常见的做法。对于一些支持核显的设备，我们可以通过相应的设置来使用核显（也称为集成显卡）进行加速。本文将带你一步步实现 PyTorch 的核显功能。
## 整体流程
以下是实现 PyTorch 核显的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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CNN的主要操作：输入~ 神经元（提取特征）[Convolution、激活函数ReLU 、Pooling等] ~ 全连接层（分类）~ 输出eg:4层的神经网络（不包括第一层即输入层），其中有3个隐藏层和1个输出层【每一层包含输入它的参数和它的输出】。 对于MINST数据集像素为28*28，维度变换为[784，256]~[256，256]~[256，256]~[256，10]。一、卷积核卷积核计算过
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2023-11-20 09:02:18
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