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基于神经网络的文本特征提取——从词汇特征表示到文本向量

1.3.2.1 前向传播 上图是形象化的神经网络模型结构图，那实际上模型的特征输入到预测输出，在数学上、在内存里是怎么实现的呢？这里我们来介绍下从输入层到第一个隐藏层的向前传播的过程。...就这样从后往前的调整，这就是所谓的反向传播。 2. 词汇特征表示 完成我们的背景知识回顾学习之后，就进入我们正式要讲解的内容了。 2.1 语言模型 这里我们先介绍一个概念——语言模型。...这样一来，我们可以看到向量的维度大小得到了控制，而且词与词有明显的关系。我们还能惊喜的发现King的向量减去Man的向量，再加上Woman的向量，就约等于Queen的向量！...- Softmax：我们最后输出的是一个向量V（10000维），ViViV_i表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 ?...这么一来，我们就可以使用反向传播与梯度下降优化调整网络中的参数，同时也就调整生成了共享矩阵CCC，即我们的词向量矩阵。

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

边缘保护平滑滤波器用于许多不同的应用。 特征，计算对称矩阵的特征值和特征向量。...FindEssentialMat，从两个图像中的对应点计算一个基本矩阵。...该功能可用于从扫描的照片中清除灰尘和划痕，或从静止图像或视频中删除不需要的物体。...边缘感知过滤器是程式化的理想选择，因为它们可以抽取低对比度的区域，同时保留或增强高对比度特征。 减去，从另一个减去一个数组：dst（I）= src1（I）-src2（I）如果mask（I）！...阈值，将固定级别阈值应用于单通道阵列。该功能通常用于从灰度图像中获取双电平（二进制）图像（cvCmpS也可用于此目的）或用于去除噪声，即滤除具有太小或太大值的像素。

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    MATLAB-算术运算

    MATLAB的算术运算有两种不同类型：1）矩阵算术运算；2）阵列算术运算。 MATLAB矩阵算术运算与线性代数中的定义相同：执行数组操作，无论是在一维和多维数组元素的元素。...然而，由于加法和减法运算矩阵和阵列是相同的，操作者这两种情况下是相同的。 下表给出了运算符的简要说明： 操作符描述+加法或一元加号。A + B将A和B。...A和B必须具有相同的尺寸，除非一个人是一个标量。一个标量，可以被添加到任何大小的矩阵。-减法或一元减号。A - B，减去B从A和B必须具有相同的大小，除非是一个标量。...可以从任意大小的矩阵中减去一个标量。*矩阵乘法；是一个更精确的矩阵A和B的线性代数积， 矩阵乘法对于非纯量A和B，列一个数必须等于B.标量可以乘以一个任意大小的矩阵的行数。.*数组的乘法；A....对P值的计算，涉及到特征值和特征向量，即如果[ D ] = V，EIG（x），那么X^P = V * D.^P / V。 .^A.

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    从文本到图像：深度解析向量嵌入在机器学习中的应用

    当我们将现实世界中的对象和概念转化为向量嵌入，例如： 图像：通过视觉特征的向量化，捕捉图像内容。 音频：将声音信号转换为向量，以表达音频特征。 新闻文章：将文本转换为向量，以反映文章的主题和情感。...这些向量嵌入不仅捕捉了原始数据的特征，还通过它们在向量空间中的相对位置，表达了对象和概念之间的语义相似性。...例如，在医学成像领域，利用医学专业知识来量化图像中的关键特征，如形状、颜色以及传达重要信息的区域。然而，依赖领域知识来设计向量嵌入不仅成本高昂，而且在处理大规模数据时也难以扩展。...在这个例子中，考虑的是灰度图像，它由一个表示像素强度的矩阵组成，其数值范围从0（黑色）到255（白色）。下图表示灰度图像与其矩阵表示之间的关系。...原始图像的每个像素点都对应矩阵中的一个元素，矩阵的排列方式是像素值从左上角开始，按行序递增。这种表示方法能够很好地保持图像中像素邻域的语义信息，但它对图像变换（如平移、缩放、裁剪等）非常敏感。

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    matlab中Regionprops函数详解——度量图像区域属性

    ‘MinorAxisLength’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的短轴长度（像素意义下）。本属性只支持二维标注矩阵。...‘Eccentricity’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的离心率（可作为特征）。本属性只支持二维标注矩阵。...‘Orientation’：是标量，与区域具有相同标准二阶中心矩的椭圆的长轴与x轴的交角（度）。本属性只支持二维标注矩阵。...‘ConvexArea’：是标量，填充区域凸多边形图像中的 on 像素个数。 ‘EulerNumber’：是标量，几何拓扑中的一个拓扑不变量–欧拉数，等于图像中目标个数减去这些目标中空洞的个数。...例如：对于一个存储标量的属性，可以利用此语法创建一个包含图像中不同区域内此属性值的向量。

    2.2K20

    219个opencv常用函数汇总

    ； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积(叉积)； 37、cvCvtColor...； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素； 45、cvGetCols...：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小； 49...； 74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组； 75、cvSub：两个数组元素级的相减； 76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量； 77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；...：轮廓长度； 192、cvContoursMoments：计算轮廓矩； 193、cvMoments：计算Hu不变矩； 194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配； 195、cvInitLineIterator

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    面板数据与Eviews操作指南（下）

    动态面板数据模型，即面板数据模型的解释项中纳入被解释变量的滞后项，以反映动态滞后效应。...① 动态面板数据形式 以模型中包含滞后一起的被解释变量为例，动态面板数据的基本形式为： ? (7) 与静态面板数据的不同在于，解释变量引入了滞后项 ?...(11) 此式中，有时会希望某些矩的作用大些，此时会用到加权最小二乘法。写成向量形式，记 ? 则加权最小二乘可定义为： ?...模型的广义矩估计的基本思想就是用矩条件估计模型参数。 设定以下模型关系式，其中b是k*1待估参数向量： ?...Arellano和Bover（1995）将“向前正交离差转换法”引入到动态面板数据模型的估计中，该方法不是用本期值减去上期值，从而将模型差分，而是用本期值减去未来s期观察值的平均值，即原模型变换为： ?

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    面板数据与Eviews操作指南（下）

    动态面板数据模型，即面板数据模型的解释项中纳入被解释变量的滞后项，以反映动态滞后效应。...① 动态面板数据形式 以模型中包含滞后一起的被解释变量为例，动态面板数据的基本形式为： ? (7) 与静态面板数据的不同在于，解释变量引入了滞后项 ?...(11) 此式中，有时会希望某些矩的作用大些，此时会用到加权最小二乘法。写成向量形式，记 ? 则加权最小二乘可定义为： ?...模型的广义矩估计的基本思想就是用矩条件估计模型参数。 设定以下模型关系式，其中b是k*1待估参数向量： ?...Arellano和Bover（1995）将“向前正交离差转换法”引入到动态面板数据模型的估计中，该方法不是用本期值减去上期值，从而将模型差分，而是用本期值减去未来s期观察值的平均值，即原模型变换为： ?

    2.8K70

    OpenCv结构和内容

    ：用可选的缩放值转换数组元素类型； 34、cvCopy：把数组中的值复制到另一个数组中； 35、cvCountNonZero：计算数组中非0值的个数； 36、cvCrossProduct：计算两个三维向量的向量积...：计算两个向量的点积； 41、cvEigenVV：计算方阵的特征值和特征向量； 42、cvFlip：围绕选定轴翻转； 43、cvGEMM：矩阵乘法； 44、cvGetCol：从一个数组的列中复制元素；...45、cvGetCols：从数据的相邻的多列中复制元素； 46、cvGetDiag：复制数组中对角线上的所有元素； 47、cvGetDims：返回数组的维数； 48、cvGetDimSize：返回一个数组的所有维的大小...； 74、cvSplit：将多通道数组分割成多个单通道数组； 75、cvSub：两个数组元素级的相减； 76、cvSubS：元素级的从数组中减去标量； 77、cvSubRS：元素级的从标量中减去数组；...：轮廓长度； 192、cvContoursMoments：计算轮廓矩； 193、cvMoments：计算Hu不变矩； 194、cvMatchShapes：使用矩进行匹配； 195、cvInitLineIterator

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    机器视觉表面缺陷检测综述

    ASIC是针对于某一固定算法或应用而专门设计的硬件芯片，有很强的实时性。但在实际应用中存在开发周期相对较长、成本高、适应性和灵活性差等缺点。 4) 现场可编程门阵列(FPGA)。...矩特征利用目标所占区域的矩作为形状描述参数，其计算要用到目标区域中所有相关的像素点，因此从全局描述了对象的整体特性。...因为颜色集表达为二进制的特征向量，可经构造二分查找树来加快检索速度，这对于大规模的图像集合十分有利。 3) 颜色矩。颜色矩(color moments)是另一种简单而有效的颜色特征提取与匹配方法。...由于颜色分布信息主要集中在低阶颜色矩中，因此仅采用颜色的一阶中心矩、二阶中心矩和三阶中心矩就可以表达图像的颜色特征，它们分别表示图像的平均颜色、标准方差和三次根非对称性。...因此，对于高维图像特征，为了降低所提取图像特征维数之间的相关性，需要消除图像特征之间的依赖性，即降维处理，也就是从图像原始特征中找出真正有用的特征，以降低图像处理算法的复杂度，并提高处理速度和结果的精确度

    11K26

    综述 | 机器视觉表面缺陷检测

    ASIC是针对于某一固定算法或应用而专门设计的硬件芯片，有很强的实时性。但在实际应用中存在开发周期相对较长、成本高、适应性和灵活性差等缺点。 4) 现场可编程门阵列(FPGA)。...矩特征利用目标所占区域的矩作为形状描述参数，其计算要用到目标区域中所有相关的像素点，因此从全局描述了对象的整体特性。...因为颜色集表达为二进制的特征向量，可经构造二分查找树来加快检索速度，这对于大规模的图像集合十分有利。 3) 颜色矩。颜色矩(color moments)是另一种简单而有效的颜色特征提取与匹配方法。...由于颜色分布信息主要集中在低阶颜色矩中，因此仅采用颜色的一阶中心矩、二阶中心矩和三阶中心矩就可以表达图像的颜色特征，它们分别表示图像的平均颜色、标准方差和三次根非对称性。...因此，对于高维图像特征，为了降低所提取图像特征维数之间的相关性，需要消除图像特征之间的依赖性，即降维处理，也就是从图像原始特征中找出真正有用的特征，以降低图像处理算法的复杂度，并提高处理速度和结果的精确度

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    图像特征提取（颜色，纹理，形状）

    这样的描述子并不会降低通过颜色特征进行匹配的效果，因为从某种角度将，频度出现很小的像素点可以被视为噪声。...（2）颜色矩： 颜色矩是一种有效的颜色特征，由Stricker和Orengo提出[41]，该方法利用线性代数中矩的概念，将图像中的颜色分布用其矩表示。...由于每个像素具有颜色空间的三个颜色通道，因此图像的颜色矩有9个分量来描述。由于颜色矩的维度较少，因此常将颜色矩与其他图像特征综合使用。...对LBP特征向量进行提取的步骤如下： 首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell），对于每个cell中的一个像素，将其环形邻域内的8个点（也可以是环形邻域多个点，如图 3‑4....在实际操作中，这个成为边缘的可能性(称为magnitude)计算比计算方向更为可靠，也更为便捷。在图像中的每个像素点，梯度向量只想亮度增长最大的方向，该梯度向量的长度对应于该方向的光强变化率。

    4.2K11

    轮廓的矩

    ：8974 算法：图像轮廓的矩是一个轮廓、一幅图像、一组点集的全局特征，包括几何特征，例如大小、位置、角度、形状等。...如果两个图像轮廓的矩一致，那么两个图像轮廓一致。在图像位置发生变化时，虽然图像轮廓的面积、周长等特征不变，但是更高阶的特征会随着位置的变化而发生变化。...中心矩通过减去均值获取平移不变性，忽略两个图像的位置关系，比较不同位置的两个图像的一致性。中心矩不具有缩放不变性，例如，两个形状一致、大小不一的图像，中心矩不同。...+q阶空间矩： 零阶矩：m00 一阶矩：m10, m01 二阶矩：m20, m11, m02 三阶矩：m30, m21, m12, m03 f(x，y)的p+q阶中心矩： 二阶中心矩：mu20,...mu11, mu02 三阶中心矩：mu30, mu21, mu12, mu03 f(x，y)的p+q阶归一化中心矩： 二阶Hu矩：nu20, nu11, nu02 三阶Hu矩：nu30, nu21,

    44920

    R语言入门之偏度（skewness）与峰度（kurtosis）

    偏度（Skewness）与 峰度（Kurtosis） 第一部分：偏度（Skewness） 偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。...在定义上，偏度是样本的三阶标准化矩： ? 偏度定义中包括右偏分布（也叫正偏分布，其偏度>0），正态分布（偏度=0），左偏分布（也叫负偏分布，其偏度<0）,如下图所示： ? ? ?...第二部分：峰度（Kurtosis） 峰度（kurtosis），表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度，计算方法为随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。...当然在pshcy包里是将计算出来的峰度减去3后输出，这样便可以直接通过正负来判断峰度了。 ?...mean(((e-mean(e))/sd(e))^4)-3 # 将结果减去3，变成和psych计算结果一致 [1] 0.05919889 describe.by(e) ?

    15.7K30

    Stata广义矩量法GMM面板向量自回归PVAR模型选择、估计、Granger因果检验分析投资、收入和消费数据|附代码数据

    摘要 最近我们被要求撰写关于广义矩量法GMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 面板向量自回归（VAR）模型在应用研究中的应用越来越多。...它不使用与过去实现的偏差，而是减去所有可用的未来观察的平均值，从而最大限度地减少数据丢失。可能只有最近的观察不会用于估计。由于过去的实现不包括在这个转换中，它们仍然是有效的工具。...虽然我们也想最小化 Hansen 的 J 统计量，但它并没有像 Andrews 和 Lu 的模型和矩选择标准那样修正模型中的自由度。...面板向量自回归 . wg rs, in(1/4) 请注意，估计中包括的506名妇女明显少于数据中的全部妇女子样本。默认情况下，pvar会从估计中删除任何缺失数据的观察。...该数据包含从 1962 年第二季度到 1982 年第四季度的投资、收入和消费 自然对数的一阶差分。 仅使用截至第四季度的观测值1978 年在他的例子中，但我们在这里的说明中使用了完整的样本。

    65910

    随机变量X的k阶（原点、中心）矩

    基本概念 随机变量的k阶矩，包括原点矩和中心矩，是描述其概率分布特性的重要数字特征。具体来说： 随机变量 X 的k阶原点矩定义为： 其中 [⋅]E[⋅] 表示数学期望。...矩估计法的具体步骤如下： 推导涉及感兴趣的参数的总体矩的方程。 从样本数据中计算相应的样本矩。 将样本矩代入总体矩的方程中，解出待估计的参数。...峰度值大于3表示分布具有更高的尖峰和更厚的尾巴；峰度值小于3表示分布具有较低的尖峰和较薄的尾巴。四阶标准矩μ⁴减去3用于计算峰度，其定义为σ⁴(μ⁴ - 3) 。...具体来说，如果X是一个随机变量，则其k阶原点矩定义为： 其中，()E(Xk)表示随机变量X的k次幂的数学期望。 中心矩是随机变量减去其均值后，该差值的k次幂的期望值。...具体来说，如果X是一个随机变量，则其k阶中心矩定义为： 其中，[(−())]E[(X−E(X))k]表示随机变量X减去其均值()E(X)后的k次幂的数学期望。

    41010

    特征提取——颜色特征

    特征提取——颜色特征 颜色直方图 OpenCV之颜色空间: 颜色空间RGB（Red 红色，Green 绿色，Blue 蓝色） R的取值范围：0-255 G的取值范围：0-255 B的取值范围：0-255...lightness 亮度，Saturation 饱和度) H的取值范围：0-179 L的取值范围：0-255 S的取值范围：0-255 颜色矩 这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示...此外，由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，因此仅采用颜色的一阶矩（mean）、二阶矩（variance）和三阶矩（skewness）就足以表达图像的颜色分布。...与颜色直方图相比，该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化。...图像的颜色矩一共只需要9个分量（3个颜色分量，每个分量上3个低阶矩） 颜色矩常和其它特征结合使用，而且一般在使用其它特征前起到过滤缩小范围（narrow down）的作用。

    49620

    人工智能：数字图像化处理技术介绍

    ● 图像的减法运算：减法运算可以得到图像之间的差异，主要用于混合图像的分离、图像背景消除等功能。 ● 图像的乘法运算：主要用于图像的局部显示、屏蔽图像中某些部分。...颜色特征主要分为颜色直方图、颜色集、颜色矩、颜色聚合向量。 ● 颜色直方图：简单描述一幅图像中颜色的全局分布，适合描述难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。...首先它会把图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡的颜色空间（常见的HSV空间），并将颜色空间的某个颜色分量转化成若干个柄，然后利用色彩自动分割技术将图像分割为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引...● 颜色矩（颜色分布）：图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。...● 颜色聚合向量：将属于颜色直方图的每一个柄的像素分为两个部分，如果该柄内的某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阀值，称该区域的像素为聚合像素，反之为非聚合像素。

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