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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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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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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用Python Numpy计算各类距离真的是简洁迅速的方法。下面对我在使用过程中能解答我疑惑的几篇博文加以总结 一.首先要明白np.linalg.norm到底执行了什么样的计算np.linalg.normlinalg=linear+algebranorm则表示范数，首先需要注意的是范数是对向量（或者矩阵）的度量，是一个标量（scalar）：首先help(np.linalg.norm)查看
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2023-12-11 18:21:37
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# 高斯距离计算与PyTorch
在机器学习和数据科学中，计算距离是一个至关重要的步骤。高斯距离（也称为高斯核距离）是一种常用的度量方式，尤其是在支持向量机（SVM）和核方法中。本文将详细介绍什么是高斯距离，并提供一个示例，展示如何使用PyTorch进行计算。
## 什么是高斯距离？
高斯距离基于高斯分布，通常用于衡量数据点之间的相似性。给定两个点 \( x \) 和 \( y \)，高斯距
1. 欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:三维空间点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:n维空间点a(x11,x12,…,x1n)与b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离（两个n维向量）：M
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2024-07-01 04:47:16
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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,
# PyTorch：距离与相似度计算
在机器学习和深度学习中，距离和相似度的计算是数据分析和模型训练中的关键环节。本文将介绍如何在PyTorch中实现距离相似度计算，并会附上相应的代码示例。
## 什么是距离与相似度？
距离是衡量两个数据点之间差异或相似程度的一种方式。常见的距离计算方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。相似度则是用来衡量两个数据点的相似程度，通常用到余弦相似度、皮尔逊相关系数等
原创
2024-10-03 06:23:06
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在深度学习和数据分析的过程中，计算张量(tensor)之间的距离是一项常见且重要的操作。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的工具来简化这一计算过程。本文将详细记录如何在PyTorch中进行张量之间的距离计算，并涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理等关键部分，帮助读者顺利完成该项任务。
## 环境预检
在开始之前，请确保您的系统符合以下要求：
| 系
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/computational_graph.py计算图深度学习就是对张量进行一系列的操作，随着操作种类和数量的增多，会出现各种值得思考的问题。比如多个操作之间是否可以并行，如何协同底层的不同设备，如何避免冗余的操作，以实现最高效的计算效率，同时避免一些 bug
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
# 使用 PyTorch 计算 L2 距离
## 引言
距离的计算在机器学习和深度学习中是一个重要的概念，尤其是在聚类、相似度计算和最近邻搜索等任务中。L2 距离，也称为欧几里得距离，是最常用的距离计算方式之一。本文将深入讨论如何使用 PyTorch 库来计算 L2 距离，提供代码示例，并阐明其在实际应用中的意义。
## 什么是 L2 距离？
L2 距离的定义可以简单地表示为两个点之间的欧
原创
2024-10-15 07:21:29
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在介绍马氏距离之前先看下几个概念:1 方差:标准差的平方,反映了数据集中数据的离散程度2 协方差:标准差与方差是衡量一维数据的,当存在多维数据时,要知道每个维度的变量之间是否存在关联,就需使用协方差.协方差是衡量多维数据中,变量之间的相关性.若两个变量之间的协方差为正值,则两个变量间存在正相关,若为负值,则为负相关.3 协方差矩阵:当变量多了,超过两个了,我们就是用协方差矩阵衡量多变量之间的相关性
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2024-09-30 10:53:15
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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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