使用C++离散分布，权重取自数据结构_使用哪种数据结构来存储图的边，以便我可以在c++中访问固定时间内的边权重？ - 腾讯云开发者社区

这个“以假乱真”，用形式化的语言来说，就是假定我们有一个模型G（生成网络），该模型的参数为θ，我们要找到最优的参数θ，使得模型G生成的样本的概率分布Qθ与真实数据的概率分布P尽可能接近。即： ?...除了这一Jensen-Shannon散度的变形外，我们还可以使用其他测度衡量分布间的距离，Nowozin等人在2016年提出的f-GAN，就将GAN的概念推广至所有f-散度，例如： Jensen-Shannon...使用重要性权重作为奖励信号，可以得到基于KL散度的策略梯度： ? 然而，由于这一策略梯度需要估计分区函数β（比如，使用蒙特卡洛法），因此，方差通常会比较大。...因此，论文作者基于归一化的重要性权重降低了方差。令 ? 其中，gθ(x | z): Z -> [0, 1]d为条件密度，h(z)为z的先验。令分区函数 ? 则归一化的条件权重可定义为 ?...令x(m) ~ gθ(x | z)为取自先验的样本，又令 ? 为使用蒙特卡洛估计的归一化重要性权重，则期望条件KL散度的梯度为： ? 如此，论文作者成功降低了梯度的方差。

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C++标准库：使用STL提供的数据结构和算法

C++标准库：使用STL提供的数据结构和算法C++标准模板库（Standard Template Library，STL）是C++标准库中的一个重要组成部分。...队列（Queue）：先进先出（FIFO）的数据结构。栈（Stack）：后进先出（LIFO）的数据结构。...结论STL提供了丰富的数据结构和算法，大大简化的编程工作。使用STL的容器和算法，更加高效地进行数据存储、操作和处理。熟练掌握STL的使用方法，对于C++编程来说是非常重要的。...使用C++标准库提供的文件流类，方便地进行文件的读写操作，而无需编写复杂的文件操作代码。...当然，实际的文件操作可能更加复杂，使用C++标准库提供的其他函数和类来处理文件，比如读取二进制文件、追加写入文件、获取文件大小等等。

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稠密特征加入CTR预估模型的方法

稠密特征一般是相对稀疏特征来说的，我们知道类别特征经过独热编码之后比较稀疏，比如类别 [‘小猫’，‘小狗’，‘小熊’，‘小猴’] 被独热编码后的数据结构为[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0...如图 2 所示，把原始稠密特征离散化，转换为离散特征，然后和原始类别特征都进行词嵌入，之后再进行特征交叉。此时可以发现，这样相当于原始稠密特征参加了特征交叉： ? 3....如图 3 所示，对每个原始稠密特征x维护一个词嵌入向量e，然后把原始稠密特征和权重向量相乘得到最终的特征向量，相当于一个稠密特征映射成一个特征向量，之后和类别映射的词嵌入矩阵进行拼接。...我的理解就是把一个稠密特征的值q映射成一个权重分布，再用这个权重分布去和维护的N个embedding vector加权求和，最后得到一个和词嵌入维度相同的向量v。...总结从上面几种方法可以发现，稠密特征要和词嵌入后的类别特征做交叉需要在同一个维度空间，也就是要把一维的稠密特征转化成和词嵌入维度相同的特征空间中，同时上面方法中的词嵌入矩阵相当于权重矩阵都可以进行优化学习

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风控模型—WOE与IV指标的深入理解应用

处理异常值：当数据中存在离群点时，可以把其通过分箱离散化处理，从而提高变量的鲁棒性（抗干扰能力）。例如，age若出现200这种异常值，可分入“age > 60”这个分箱里，排除影响。...对于连续型变量，进行分箱（binning），可以选择等频、等距，或者自定义间隔；对于离散型变量，如果分箱太多，则进行分箱合并。 step 2....提示：留意两侧为什么会取自然对数ln，而不是log？其中，表示后验项；表示根据观测数据更新信息，即WOE；表示先验项。...因此，WOE用以衡量对先验认识修正的增量，这就是WOE被取名为“证据权重”的原因。 Part 5....PSI衡量预期分布和实际分布之间的差异性，IV把这两个分布具体化为好人分布和坏人分布。IV指标是在从信息熵上比较好人分布和坏人分布之间的差异性。图 4 - 好人与坏人分布对比 2.

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【Python环境】Python的数据分析——前言

● pandas pandas提供了丰富的数据结构和功能，可以快速、简单、富于表现地处理结构化数据。它是使Python在数据分析领域强大高效的关键组件之一。...本书用到pandas关键组件之一是DataFrame，它是面向列的数据结构，在行列都有标签的二维表。pandas命名源于panel data，一个描述多维结构化数据的经济术语。...除了终端，在工程中IPython还提供：HTML笔记本来连接浏览器，Qt界面来显示、编辑和高亮，并行和分布式计算的组件。...信号处理工具 ◎ scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性解决 ◎ scipy.special 是SPECFUN封装，实现了基本函数功能的Fortran库 ◎ scipy.stats 标准连续和离散的概率分布...，各种统计检验 ◎ scipy.weave 用内嵌的c++代码来加速数组运算

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量化新方法 | 模型压缩6倍，无需重训练

特别是，其中一种方法是离散化，即通过将权重分布区间划分为离散值来减小神经网络权值的比特宽度。...对于基于二元神经元的Hopfield模型，证明了连接权重的最优离散对应于输入和离散权重之间的相关性最大化。在今天分享中，作者使用了同样的思想，但是对于前馈深度神经网络。...The value of X0 在实现线性和指数离散化算法时，需要定义初始数x。这样做，最大限度地提高了32位（全精度）权重和离散权重之间的相关性。设x0是层中权值的初始值，设y是离散值。...4、Discretization results for random numbers 测试了两种分布的离散化过程，即高斯和拉普拉斯分布。...在这两种情况下，使用给定分布的10000个数字来生成一个向量，然后使用上述方法之一进行离散化。将参数x0从0到1，并将位数从2改为6。在表1和表2中收集了获得的结果，并在图3和图4中显示了它们。

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信源分类及数学模型

) 单个连续变量信源多维离散无记忆信源离散无记忆信源的扩展源信源分类按照信源输出的信号取值分类 1.连续（模拟）信源: 2.离散（数字）信源: 信源输出的信号是随机信号。...，X的概率分布为各符号的先验概率。...当输出序列中的前后消息（符号）相互统计独立, 且具有相同的概率分布, 则 L 维随机矢量的联合概率分布满足 P(X)=\prod_{i=1}^{L} P\left(X_{i}=x_{\boldsymbol...其中 \mathbf{X}_{\mathbf{i}} 与 \mathbf{X} 同分布, 取自同一信源 X ），称为信源 \mathrm{X} 的 N 次扩展源。...} , \mathbf{X}^{N}=\left[X_{1} X_{2} \ldots X_{N}\right] , 其模型为每个 X i X_{i}X i 取自同一个字母表 A = {

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信息论与编码：信源分类与数学模型

香农信息论的基本观点用随机变量或随机矢量来表示信源用概率论和随机过程的理论来研究信息离散信源用离散随机变量X表示单符号离散信源（一个符号表示一完整消息，符号取值可列)，X的可能取值为信源发出的各种不同符号...，X的概率分布为各符号的先验概率。...当输出序列中的前后消息（符号）相互统计独立, 且具有相同的概率分布, 则 L 维随机矢量的联合概率分布满足 P(X)=\prod_{i=1}^{L} P\left(X_{i}=x_{\boldsymbol...其中 \mathbf{X}_{\mathbf{i}} 与 \mathbf{X} 同分布, 取自同一信源 X ），称为信源 \mathrm{X} 的 N 次扩展源。...\cdots & a_{M} \\ p\left(a_{1}\right) & \cdots & p\left(a_{M}\right) \end{array}\right) 每个 X_{i} 取自同一个字母表

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arXiv｜GraphDF：一种分子图生成的离散流模型

为了使用具有连续隐变量的生成模型，现有方法通过添加实值噪声将离散图数据转化为连续数据。然而，这种反离散化处理阻止了模型从离散图结构中获得原始离散分布，从而增加了模型训练的难度。...这使得模型很难获得图结构的真实分布并产生多样的分子。在本文中，作者提出了GraphDF，一个使用离散隐变量生成分子图的生成模型。...序列生成过程的图示 2.2 使用离散的隐变量进行生成在作者的方法中，所有的隐变量都是离散的，并从多项式分布中采样。...然后，可以通过下式得到该序列中每个元素对应的离散隐变量。 ? 其中 ? 与生成过程类似，移位因子µdi和µdij分别在ai和bij之前从SG中的元素获取自回归信息。...，{Wlv}cv=1为第l层的训练权重矩阵。注意，在这个离散流中所有模移位模块之间共享相同的R-GCN。然后，利用基于多层感知器(MLP)的分类网络来计算µdi： ?

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机器学习算法系列(一)：logistic回归

七、Logistic回归和SVM的关系一、Logistic分布定义：X是连续随机变量，X服从logistic分布，则X具有下列的分布函数和密度函数：其中，μ为位置参数，γ为形状参数曲线在中心附近增长速度较快...定义二项logistic回归模型的条件分布如下：其中x∈Rn是输入，Y∈{0,1}是输出，W∈Rn和b∈R是参数，w称为权重，b称为偏置。...我们可以使用极大似然估计法估计模型的参数。设：似然函数为：对数似然函数：对L(w)求极大值，得到w的估计值。通常采用梯度下降法或拟牛顿法求解参数w。...逻辑回归和线性回归都是广义的线性回归，线性回归是使用最小二乘法优化目标函数，而逻辑回归是使用梯度下降或者拟牛顿法。 3. 线性回归在整个实数域范围内进行预测，敏感度一致，而分类范围需要在[0,1]。...单变量离散化为N个后，每个变量都有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合。 5.

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博客 | 机器学习算法系列(一)：logistic回归

七、Logistic回归和SVM的关系一、Logistic分布定义：X是连续随机变量，X服从logistic分布，则X具有下列的分布函数和密度函数： ? 其中，μ为位置参数，γ为形状参数 ?...二、二项Logistic回归原理二项Logistic回归模型时一种分类模型，由条件概率分布P(Y|X)表示，随机变量Y取0或1。定义二项logistic回归模型的条件分布如下： ?...我们可以使用极大似然估计法估计模型的参数。设： ? 似然函数为： ? 对数似然函数： ? 对L(w)求极大值，得到w的估计值。通常采用梯度下降法或拟牛顿法求解参数w。...逻辑回归和线性回归都是广义的线性回归，线性回归是使用最小二乘法优化目标函数，而逻辑回归是使用梯度下降或者拟牛顿法。 3. 线性回归在整个实数域范围内进行预测，敏感度一致，而分类范围需要在[0,1]。...单变量离散化为N个后，每个变量都有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型的表达能力，加大拟合。 5.

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2017计算机系书单推荐

1.算法导论 2.计算机算法基础 3.编译原理 4.操作系统-精髓与设计原理 5.数据库系统原理 6.离散数学及其应用 7.计算机网络 8.计算机组成原理 9.Essential C++（注释版） 10...C语言 * 《C程序设计语言》 * 《C语言参考手册》 C++ * 《Essential C++》 * 《C++ Primer》 * 《深度探索C++对象模型》 * 《C++程序设计语言》 * 《Think.../架构 * 《分布式系统概念与设计》 * 《分布式系统原理与范型》 * 《大型网站技术架构：核心原理与案例分析》 * 《大型网站系统与Java中间件实践》大数据/HADOOP * 《Hadoop权威指南...计算机科学家技术交流Technical Communication for Computer Scientists（2学分，相当于我们的英文写作课程，也关注口头表达） C: 从下面选择一门算法课程 15-354 计算离散数学...CSDN下载页--右边搜索栏使用就好在这里点名三本书：《自然语言简明教程》《深入理解机器学习原理及算法》《数据库系统设计实现与管理》这三本书在网上的pdf资源我没有找到，尽管我动用了谷歌什么的，都只能找到加密的

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上交大提出 ZO-DARTS | 提高图像分类效率，性能SOTA的同时，搜索时间减少3倍！

这种相似性对于选择离散操作是不利的，离散操作中更偏好稀疏概率分布。...这种概率的稀疏分布在混合操作中如下使用： \bar{\sigma}^{(i,j)}(x)=\sum_{o\in\mathcal{O}}\text{sparsemax}_{o}(\boldsymbol {...\tag{8} 随着 \tau\to 0 ，这种方法与argmax函数非常相似，适合实现离散选择。...表1显示了每种算法在不同数据集上达到的最佳性能， Baseline 数据直接取自MedMNIST主页1。...所有模型都从相同的初始概率权重开始优化。在整个搜索过程中，大多数NAS方法在这些权重上的变化有限，通过在算子选择期间引入退火策略和定制化退火策略，导致了更稀疏和更有效的解决方案。

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热力图 : 位置大数据服务的可视化窗口

▲图1 游客分布热力图热力图的绘制方式热力图关注区域分布，它将一系列离散的点映射为颜色变化的图像，展示的时候不需要坐标轴，其背景通常是地图或者图片。热力图的绘制有以下两种方法。...首先，将显示区域分为若干个离散的点。比如将显示区域分为10241024个离散的点。 *接着，为每个离散的点建立一个“辐射区域”。...通常使用圆形的“辐射区域”，以该点作为圆心，以该点在热力图上最远能影响到的距离作为半径。圆的范围即为该点能影响的区域。圆心的权重为1，越靠近圆的边缘，权重越低，边缘的权重为0。...权重从圆心向边缘降低的程度可以根据实际要反映的数据采用相应的数学模型，比如线性递减、二次曲线递减等。...也可以使用彩色的热力图来展示数据，显示效果更明快。此时需要一个彩色的配色矩阵来定义不同密度映射出的色值。比如，将0%--100%的密度映射为如表1所示的配色方案，从而生成彩色的热力图。

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BAT机器学习面试1000题系列（第1~75题）

, 本来需要卷积核的权重矩阵旋转180度, 但我们并不需要旋转前的权重矩阵形式, 故直接用旋转后权重矩阵作为卷积核表达, 这样的好处就离散卷积运算变成了矩阵点积运算。...如下图所示（图截取自沈博PPT上）：文档d产生主题z（准确的说，其实是Dirichlet先验为文档d生成主题分布Θ，然后根据主题分布Θ产生主题z）的概率，主题z产生单词w的概率都不再是某两个确定的值，...逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合； 4....特征离散化以后，起到了简化了逻辑回归模型的作用，降低了模型过拟合的风险。李沐曾经说过：模型是使用离散特征还是连续特征，其实是一个“海量离散特征+简单模型” 同 “少量连续特征+复杂模型”的权衡。...++/C语言的标准库函数，new/delete是C++的运算符。

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16岁高中生的「卷」，用13000+行代码，从头写了一个C++机器学习库

C++ 是高效的，而且有利于快速执行。所以大多数库（如 TensorFlow、PyTorch 或 Numpy）都使用 C/ C++ 或某种 C/ C++ 衍生的语言来优化和提高速度。...分别如下：回归（线性回归、逻辑回归、Softmax 回归、指数回归、Probit 回归、Cloglog 回归、Tanh 回归）深度、动态、规模化神经网络（激活函数、优化算法、损失函数、正则化方法、权重初始化方法...词干提取、词袋模型、TFIDF、辅助文本处理函数）计算机视觉（卷积操作、最大 / 最小 / 平均池化、全局最大 / 最小 / 平均池化、Prebuilt 特征向量）主成分分析朴素贝叶斯分类器（多项分布朴素贝叶斯...、伯努利分布朴素贝叶斯、高斯分布朴素贝叶斯）支持向量分类（原始形成、对偶形成） K-Means 算法 K 最近邻算法 Outlier Finder（使用标准分数）矩阵分解（SVD 分解、Cholesky...分解、QR 分解）数值分析（数值微分、Jacobi 向量计算器、Hessian 矩阵计算器、函数近似器、微分方程求解器）数学变换（离散余弦变换）线性代数模块统计模块数据处理模块（特征缩放、均值归一化

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ECCV 2020 | 小米提出 Fair DARTS ：公平的可微分神经网络搜索

DARTS 是离散问题进行连续松散的解决方法，最后根据连续的结构权重编码来决定选择更具优势的 op，通常连续值和 0 和 1 之间有很大的差距，从而导致选择过程容易出现偏差。...本文提出在公平条件下使用 0-1 损失将结构权重推向 0-1 两端，从而减小连续编码转成 one-hot 时存在的偏差。 3....分析连续编码离散化时的差异：连续值和离散值时存在较大差距（即连续 softmax(α) 权重最终需要转为 one-hot 编码来确定最终 op）。...提出使用 sigmoid 替代 softmax 处理结构权重，在这种情况下，多个 op 之间不会相互抑制，从而打破的 SC 可以发挥作用的竞争环境。具体地，将下式变为 2....2）去掉辅助 0-1损失后，结构权重分布很宽（0-0.6），加上后能让结构权重分布趋向两极（0 或 1），从而很好地解决连续编码离散化的差异问题（Fig 8) 05.

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干货 | 携程酒店推荐模型优化

二、推荐模型的迭代在酒店推荐的场景中，我们需要把满足用户需求的产品优先曝光给用户，减少其使用产品的费力度。...2.1 特征推荐特征使用的特征可以分为：用户侧特征、物品侧特征以及用户和物品的交互特征。从特征的数值特性上，又可以分成：连续值特征和离散值特征。算法刚开始接入的时候，我们的模型只有连续值特征。...但要推进大规模离散DNN在我们业务场景中落地，有一个前提：需要一个能训练大规模离散DNN模型的框架。我们结合长期实践经验，开发了一套分布式大规模离散DNN训练平台。...服务器会做梯度融合和权重更新的工作。...Server端：基于BRPC协议，用c++编写的后台。目前酒店推荐模型扫描一天只需要6分钟，训练效率高于xgb。

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深度学习算法优化系列三 | Google CVPR2018 int8量化算法

而训练中量化意思是在训练的过程中引入伪量化操作，即在前向传播的时候，采用量化后的权重和激活值，但在反向传播的时候仍然对float类型的权重进行梯度下降，前向推理时全部使用int8的方式进行计算。...其中的计算方式为：然后可以表示为：其中算子表示：再从公式(1)推导得到反量化公式，这是训练的时候反向传播要用到的：如果我们用C++里面的结构体来表示这个数据结构，那么就可以写成下面的形式：...10、之后再反量化到浮点数，更新统计输出值分布信息max和min。 11、再量化回uint8。 12、之后量化激活层。 13、最后反量化到浮点数，即卷积层的输出。...注意，这里还有一个关键点就是在预测阶段，权重矩阵的量化系数可以通过已有的参数统计出来。而激活层的量化参数是大量训练数据指数移动均值计算出来的，所以这里才会有没出来，但先使用了。...论文认为后处理量化主要存在两点问题：同一层不同通道的权重分布尺度差很多（超过100x）离散的权重会导致所有剩余权重的精度下降因此，论文提出了一种在前向传播阶段模拟量化的方法，反向传播和平常一样，所有的权重和

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【动手学深度学习笔记】之softmax回归

假设训练数据集中图像的真实标签为狗猫和鸡，这些标签分别对应着离散值y1,y2,y3。我们通常使用离散值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3=3。...一张图像的标签为1、2和3的数值中的一个，对于这种问题，我们一般使用更加适合离散输出的模型来解决分类问题。 1.2softmax回归模型 softmax回归模型一样将输入特征与权重做线性叠加。...由于真实标签也是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值之间的误差难以衡量。 softmax运算符解决了以上两个问题。它通过下式将输出值转化为值为正且和为1的概率分布。...以上面的图像分类问题为例权重和偏差参数的矢量表达式为设高和宽分别为2个像素的图像样本 i 的特征为输出层输出为预测的概率分布为最终得到softmax回归对样本 i 分类的矢量计算表达式为...我们使用准确率来评价模型的表现，准确率等于正确预测数量与总预测数量之比。 softmax回归适用于分类问题。它使用softmax运算输出类别的概率分布。

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