半监督3D目标检测在标签数据有限的情况下可以从富有前景的伪标签技术中受益。然而，尽管近期方法通过基于置信度的过滤来提高伪标签质量，但它们忽略了训练过程中噪声伪标签的影响。...2 Related Work 3D Object Detection 从点云中进行的3D目标检测研究主要集中在激光雷达点云的鸟瞰图[3, 7]。...最近的工作也集中在类别不平衡和确认偏差问题上。LabelMatch [2] 利用标记数据的分布进行自适应阈值化，以过滤出无偏见的伪标签，并将高质量的不可靠伪标签重新校准为可靠标签。...另一方面，教师的参数通过指数移动平均策略从学生的参数中逐渐更新。为了确保生成的伪标签的质量，作者根据它们的置信度分数进行过滤。...(*)表示作者选择的加权选项，粗体表示最佳结果。
在马尔可夫模型中,状态转移概率a ij 必须满足下面的要求: 马尔可夫模型可以视为随机有限状态自动机,该有限状态自动机的每一个状态转换过程都有一个相应的概率,该概率表示自动机采用这一状态转换的可能性...马尔可夫模型链可以表示成状态图(即转移弧上有概率的非确定的有限状态自动机)。...2、举例 假设有N 个袋子,每个袋子中有M 种不同颜色的球。实验员根据某一概率分布选择一个袋子,然后根据袋子中不同颜色球的概率分布随机取出一个球,并报告该球的颜色。...(4) 生成概率矩阵。从状态S j 观察到某一特定符号v k 的概率分布矩阵为:B=b j (k)。其中b j (k)为实验员从第j个袋子中取出第k种颜色的球的概率。...4、观察序列的生成 给定模型 μ (A, B, π ) ,观察序列 O = O 1 ,…,O T 产生的步骤如下: (1)初始化t为1 (2)根据初始状态概率分布 π = π i 选择一初始状态
基于商品的关系从知识图谱中进行规则学习; (2)....规则学习 对于在异构图中的任何商品对,我们使用随机游走的算法计算在商品对的特定规则下的路径的概率。这样我们便可以得到商品对的特征向量。特征向量的每个规则是商品对之间规则的概率。...我们先定义商品对之间规则的概率, 给定一个规则: , 从到的概率可以定义为： 其中, 表示在关系下面从一步随机walk从节点到节点的概率。...Soft selection method：利用基于学习的目标函数的方法是将每个规则的权重作为对推荐模块中规则权重的约束。这样就不会从规则集中删除任何规则，也不会引入额外的超参数。...提出的模型比HERec好，但比RippleNet差 有两个原因：1）关系类型在这个数据集中非常有限（只有7个）,因此RuleRec中推荐规则选择的能力在这种情况下是有限的。
在信息论和条件概率中，熵是表示随机变量不确定性的度量，设X是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布为 P(X=xi)=pi ,i=1,2,.....,n 则随机变量X的熵定义为 H(X) = -累加 pi log pi 熵越大，随机变量的不确定性就越大，从定义可验证 ...随机变量X给定的条件下随机变量Y的条件熵H(X|Y)，定义为X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望 ...决策树学习应用信息增益准则选择特征。给定训练数据集D和特征A，经验熵H(D)表示对数据集D进行分类的不确定性。...而经验条件熵H(D)表示在特征A给定的条件下对数据集D进行分类的不确定性，那么他们的差，即信息增益，就表示由于特征A而使得对数据集D进行分类的不确定性减少的程度。
Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练。...伪标签 (PL) 简要回顾 伪标签可以认为是未标记数据的目标类，就好像它们是真正的标签一样。伪标签是通过选取网络为每个未标记样本预测的最大预测概率的类来实现的。...然后该模型用于预测和分配未标记样本的伪标签。预测概率分数的分布用于选择伪标记样本的子集。使用标记和伪标记样本重新训练新模型。通过使用这个新模型重新标记未标记的样本来重复这个过程。...r的值从0%到100%以20为单位递增。当伪标记集包含整个训练数据样本(r=100%)时，重复过程终止。 数据由N个有标记的样例(Xi, Yi)和M个无标记的样例Xj组成。...CL在CIFAR-10上出人意料地超过了之前基于伪标记的方法和一致性正则化方法。 CL的数据增强是以完全随机的方式进行的转换，称为随机增强(RA)。
1 经典探索策略 首先介绍几种经典的探索算法，这些算法在多臂老虎机问题或简单的表格型强化学习中颇具成效。 ? -贪婪：智能体以较小的概率 ? 进行随机探索，在大多数情况以概率 ?...给出状态 s 的重编码概率 ? 定义：当观察到s的新状态出现，密度模型分配给状态 s 的概率。 为了更好地调整密度模型，本文引入了两个概念：伪计数函数 ? 和伪计数总量 ? 。...Ω表示从开始 ? 到结束 ? 的选项。环境概率分布 ? 表示给定启动状态 ? 时选项Ω终止的位置。可控性分布 ? 表示可以从中取样的选项的概率分布。根据定义有 ? 。...当选择选项时，希望实现以下两个目标： 从 ? 到最大化 ? 获得一组不同的最终状态。 精确地知道给定选项Ω时哪个状态以最小化 ? 结束。 结合这两个目标，将互信息 ? 最大化： ?...可以用任何RL算法进行优化。利用选项推理函数 ? 进行监督学习。先验概率 ? 更新后，倾向于选择奖励更高的Ω。注意 ? 也可以是固定的（例如高斯分布）。
决策树的构造过程 一般包含三个部分 1、特征选择：特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从而衍生出不同的决策树算法，如CART...决策树的优缺点 决策树适用于数值型和标称型（离散型数据，变量的结果只在有限目标集中取值），能够读取数据集合，提取一些列数据中蕴含的规则。...C4.5算法用信息增益率来选择划分属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。...若待分类的事物可能划分在N类中，分别是 ，每一种取到的概率分别是 ，那么数据集D的熵就定义为： 从定义中可知: 当随机变量只取两个值时，即D的分布为 则熵为: 。...（2）条件熵 假设有随机变量 ，其联合概分布为: 则条件熵 表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性，其定义为X在给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望: （3）信息增益
Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL) Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练...伪标签 (PL) 简要回顾 伪标签可以认为是未标记数据的目标类，就好像它们是真正的标签一样。伪标签是通过选取网络为每个未标记样本预测的最大预测概率的类来实现的。...然后该模型用于预测和分配未标记样本的伪标签。预测概率分数的分布用于选择伪标记样本的子集。使用标记和伪标记样本重新训练新模型。通过使用这个新模型重新标记未标记的样本来重复这个过程。...r的值从0%到100%以20为单位递增。当伪标记集包含整个训练数据样本(r=100%)时，重复过程终止。 数据由N个有标记的样例(Xi, Yi)和M个无标记的样例Xj组成。...CL的数据增强是以完全随机的方式进行的转换，称为随机增强(RA)。在SVHN上，CL方法与以前所有依赖中高度数据增强的方法相比，具有竞争性的测试误差。
首先，随机在每个状态上给定一个初始值函数v0(s)，然后按照如下的迭代进行： ? 随着迭代的进行，最终vk可以收敛到vπ。...为了从vk得到后续的vk+1 , 迭代策略评估针对每个状态s进行相同的操作如下：把当前状态s的value更新成一个新的value，这个新的value是由之后一个状态的旧的value和瞬时期望奖励，沿着所有可能的状态转移概率求和得到...由于有限马尔可夫过程的policy是有限的，那么这个过程一定会在有限的迭代次数后收敛于最优的policy。此过程称为策略迭代，伪代码如下： ?...我们假设在每个位置租车和回收的汽车数量是泊松随机变量，即数量为n的概率是，其中是期望数量。假设1号租车点租车数量服从λ=3的泊松分布，回收数量λ=3。二号租车点的租车数量和回收数量的λ分别为4和2。...Policy evaluation指的是按照给定policy进行value function的迭代计算；policy improvement指的是按照当前的value function进行policy的改进
-贪婪：智能体以较小的概率 进行随机探索，在大多数情况以概率 选择当前的最优动作。...给出状态 s 的重编码概率 定义：当观察到s的新状态出现，密度模型分配给状态 s 的概率。 为了更好地调整密度模型，本文引入了两个概念：伪计数函数 和伪计数总量 。...Ω表示从开始 到结束 的选项。环境概率分布 表示给定启动状态 时选项Ω终止的位置。可控性分布 表示可以从中取样的选项的概率分布。根据定义有 。...当选择选项时，希望实现以下两个目标： 从 到最大化 获得一组不同的最终状态。 精确地知道给定选项Ω时哪个状态以最小化 结束。...利用选项推理函数 进行监督学习。先验概率 更新后，倾向于选择奖励更高的Ω。注意 也可以是固定的（例如高斯分布）。在学习过程中，不同的Ω会产生不同的行为。
Perlin噪声的实现可以归结为三个步骤: 伪随机梯度向量的方格定义 对距离-梯度向量进行点乘操作 在这些值之间进行插值 对于一个给定的点, perlin噪声的值通过在方格上的最邻近的 ?...上的噪声通过以下方法进行推导: 令 ? 为方格的四个点, 其中 ? 以及 ? , 那么可以得到四个梯度 ? , 预计算的数组 ? 是伪随机的数组, ?...第一次攻击将使用随机选择的参数生成函数, 我们称之为Perlin-R. 给定单个图像, 我们迭代随机参数设置, 直到该图像被规避....训练集将针对不同大小进行测试, 范围从10到2,000个图像, 预算为50次迭代, 用于贝叶斯优化. 贝叶斯优化的目标函数将是最大化训练集中错误分类的图像数量....Perlin-BO 在这里, 训练或验证阶段使用贝叶斯优化来进行单一的Perinnoise扰动, 从而最大化从训练数据集中逃避的图像数量.
但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量，不可揣摩的两大难题。经常听各种段子，女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下，女朋友生气是不是随机的（滑稽脸.jpg）。...问给你一次重选择的机会，你会怎么做？维持原来的选择 or 放弃原来的选择。 1. 随机 随机是我们进行概率推导的基石之一。...伪随机 我们程序员都知道，程序给定条件，得到的是确定的结果。所以我们编写的Math.random()肯定不是真随机，而是伪随机。代码底下无秘密，我们看下自带random函数的随机数产生的逻辑。 ?...图1 random函数计算源码 可以看出，如果给定相同的seed，random方法将返回相同的随机数。所以程序只是在生成近似随机结果 2....而很多伪随机算法更多的是在照顾用户的感受。 介绍几个程序里经常使用的伪随机方案。 洗牌算法 各大音乐播放器中的“随机播放”之中。
）方程则是从 Omniglot 数据集中随机选择字符集构建的，并与 DBA 任务中的方程具有相同结构。...【生成离散或概率输出】 给定坐标下降的松弛输出 V_O，层通过阈值或随机取整将这些输出转换为离散或概率变量赋值 Z_O。...在训练期间，没有明确地执行随机取整。相反，v_o 和 v_T 在给定 r 的同一侧的概率是： ? （7） 在测试过程中，既可以以相同的方式输出概率输出，也可以通过阈值分割或随机舍入输出离散赋值。...【从概率输出到连续松弛】 给定 δl/δZ_O，可以通过概率分配机制推导出 δl/δV_O： ?...【人工方法】 本文研究团队雇佣了三名研究生进行人工方法的评估，并给出了从测试集中随机选取的 500 个样本的平均分数。
决策树的构造过程 一般包含三个部分 1、特征选择：特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准标准，从而衍生出不同的决策树算法...伪代码 if 遇到终止条件: return 类标签 else: 寻找一个最优特征对数据集进行分类 创建分支点 对每个分支节点进行划分，将分支点返回到主分支 return...决策树的优缺点 决策树适用于数值型和标称型（离散型数据，变量的结果只在有限目标集中取值），能够读取数据集合，提取一些列数据中蕴含的规则。...C4.5算法用信息增益率来选择划分属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足在树构造过程中进行剪枝；能够完成对连续属性的离散化处理；能够对不完整数据进行处理。...（纯度） （1）信息熵 在概率论中，信息熵给了我们一种度量不确定性的方式，是用来衡量随机变量不确定性的，熵就是信息的期望值。
但是物理界薛定谔的猫和生物界女朋友的脾气就是不可测量，不可揣摩的两大难题。经常听各种段子，女朋友莫名的又生气了。我们试着从概率上解释下，女朋友生气是不是随机的（滑稽脸.jpg）。...问给你一次重选择的机会，你会怎么做？维持原来的选择 or 放弃原来的选择。 1. 随机 随机是我们进行概率推导的基石之一。...伪随机 我们程序员都知道，程序给定条件，得到的是确定的结果。所以我们编写的Math.random()肯定不是真随机，而是伪随机。代码底下无秘密，我们看下自带random函数的随机数产生的逻辑。...而很多伪随机算法更多的是在照顾用户的感受。 介绍几个程序里经常使用的伪随机方案。 洗牌算法 各大音乐播放器中的“随机播放”之中。...图3 预先算好的C值表 从表中，可以查到35%概率，使用的C约为16%，因此可以算的p(7)=16x7%=112%, 即7次必出现1次暴击。
策略评估 (Policy Evaluation) 策略评估就是给定一个随机策略后，要枚举出所有的状态并计算其对应的状态值和动作值。对于简单的网格例子来说，各状态的状态值很容易通过解方程组来获得。...策略改进 (Policy Improvement) 策略改进是使用策略的值函数，提出一个至少和当前策略一样好的新策略。原理是选择最大化动作值函数的动作。 伪代码： ?...该算法最先从对等概率开始对最优策略进行初始猜测，然后通过策略评估获取相应的值函数，接着通过策略改进提出一个更好的或者一样好的策略。重复循环策略评估和策略改进，直到策略没有任何改进的地步。...这时候更好的方法是采用随机性策略，随机策略中以高概率选择贪婪策略，低概率选择某个非贪婪策略，即不再始终采用贪婪策略。该算法称为ϵ 贪婪策略。ϵ 的范围为 [0,1]。...概率为 1- ϵ 时，智能体选择贪婪动作。 概率为 ϵ 时，智能体从一组潜在（非贪婪和贪婪）动作中均匀地随机选择一个动作。 ? Epsilon 贪婪策略 ?
给定掩蔽比r，1m中的元素分别设置为概率为r的1和概率为1-r的0。M中的值指定了不同的掩蔽策略。...Random walk sampling：从初始节点开始，迭代地进行采样。每一次迭代中，都有pij的概率从当前节点vi游走到下一节点vj，并有pr=0.8的概率返回到初始节点。...4.3 多阶段自训练 预测目标不是从输入图中获得的标签，而是从前一阶段的预测中获得的伪标签。 在节点级半监督设置下，多级自训练利用标记节点来指导对未标记节点的训练。...具体地，给定标记节点集和未标记节点集，首先在标记集上训练图神经网络。训练结束后，对未标记集进行预测，预测出的高可信度标签被视为伪标签，移动到标记节点集。...只有当具有聚类伪标签的节点与当前阶段分类器的预测相匹配时，该节点才会被添加到标签集中，以便在下一阶段进行自训练。
2.半监督学习：同时从标签样本和无标签样本中学习，研究者使用该方法在视觉任务上进行了大量研究。 3.主动学习：标注成本高，即便成本预算有限，也希望尽可能收集更多的标签数据。...主动学习学习选择最有价值的无标签样本，并在接下来的收集过程中收集此类数据，在预算有限的情况下，帮助模型尽可能达到预期效果。...(图片来源：Verma等人在2019年论文《半监督学习的插值一致性训练》) 由于两个随机选择的无标签样本属于不同类别的概率很高（例如ImageNet中就有1000个目标类别），因此在两个随机无标签样本之间应用...Teacher模型和Student模型同步进行训练，Teacher模型学习生成更好的伪标签，Student模型从伪标签中学习。...优化过程是在两个模型之间的交替进行的： Student模型更新：给定一批无标签样本 ，我们可以通过函数 生成伪标签，并使用一步随机梯度下降优化 ： 。
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