具有非随机输入的GAN - 腾讯云开发者社区

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。为了获得更可靠的结果，我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值，该值相当稳定（作为一阶近似值，几乎恒定）。红线是的变量重要性函数，蓝线是的变量重要性函数。例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上，我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果， apply(IMP,1,mean)} 在这里，如果我们使用与以前相同的代码，我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它，因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”，在这种情况下，很难比较可变重要性图的值的解释。...例如，考虑一个非常简单的线性模型在这里，我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型，但实际上，我们考虑另一个特点-不用于产生数据- ，即相关。我们考虑这三个特征的随机森林。...例如，具有两个高度相关变量的重要性函数为看起来比其他两个要重要得多，但事实并非如此。只是模型无法在和之间选择：有时会被选择，有时会被选择。...关联度接近1时，与具有相同，并且与蓝线相同。然而，当我们拥有很多相关特征时，讨论特征的重要性并不是那么直观。

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精华文稿｜在非理想输入下NeRF的重建

如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。...本次分享中，我们会梳理已有的一些在非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作，然后介绍我们的工作：Deblur-NeRF，即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。...然而这几个点，已经有非常多的work去解决尝试去解决这些不足。 02 非理想情况下NeRF重建的相关工作我总结了一下NeRF想要重建出一个非常不错的效果，它对输入图片的要求。...另一篇Putting NeRF，它引入先验的过程是通过了一个预训练的clip网络，它能将任意一张图片encode成一个具有丰富语义信息的feature，通过在一些虚拟的场景下去渲染一些没有机器的view...所以通过depth map的这个监督，也使得能在少量的输入图片下获得一个比较好的重建。一种非理想状态也说我们很难知道标定的相机位置不准确。

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LeetCode刷题实战497：非重叠矩形中的随机点

今天和大家聊的问题叫做非重叠矩形中的随机点，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/random-point-in-non-overlapping-rectangles.../ 给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。...提示：整数点是具有整数坐标的点。矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...示例示例 1：输入: ["Solution","pick","pick","pick"] [[[[1,1,5,5]]],[],[],[]] 输出: [null,[4,1],[4,1],[3,3...，先使用随机找到点所在的矩形，再使用随机确定该矩形内的一个位置；（2）随机确定矩形的过程，可以通过面积来进行映射，计算出矩形的总的面积，然后将随机数对该总面积取余，将余数映射到某个矩形；（3）找到该矩形后

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具有调节器和非理想时钟的时敏网络中的时间同步问题

但是，我们没有分析时钟的随机属性，而是关注限制它们的相对演化。对于网络中的任何一对时钟（Hg，Hi），我们用表示当时钟Hg显示值t时，在时钟Hi处显示的时间。是从Hg到Hi的相对时间函数。...它对应于速率r和突发b的极限。同时假定网络元素提供的服务受以下形式的条件限制：其中A[resp.D]是输入[resp.output]累积函数，函数β称为“服务曲线”，符号U为最小值加卷积[3]。...表1：用Hi观察到的漏斗到达曲线[重率—等待时间服务曲线]和用Hg观察到的到达曲线[重服务时间曲线]之间的关系流量调节器上时钟非理想性的后果流量整形（或重新整形）由每个流量（PFR）或交错（IR）的调节器执行...具有理想时钟的PFR，配置有流量f的到达曲线σ，以确保其输出满足到达曲线约束σ（也称为“成形曲线”）。...如果流的输入数据到达太快，则将数据包存储在PFR缓冲区中（每个流具有一个FIFO队列），直到最早可以释放数据包而不违反到达曲线约束的时间。

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【Python量化投资】拟合具有非平稳特征的神经网络对股票进行预测

对建筑行业的股价进行分析预测一、建筑行业规模二、建筑行业市值前六公司中国建筑 - 601668.SH 中国交建 - 601800.SH 中国中铁 - 601390.SH 中国铁建 - 601186....SH 中国中冶 - 601618.SH 中国电建 - 601669.SH 三、建模计算分析对中国电建 - 601669.SH 进行预测 0.71 可以预测第二天的方向超过71%的时间。...0.50 只有50%的准确率可能是在不同时期之间的不稳定造成的，这导致学习神经网络,很适合现在的条件训练数据,但不适合在不同条件下测试数据。...也有可能是神经网络是适合噪声而没有体现出真正的信号，很难讲。看看平稳性

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【机器学习实战】kaggle 欺诈检测---使用生成对抗网络（GAN）解决欺诈数据中正负样本极度不平衡问题

判别器输出一个概率值，表示输入样本为真实数据的概率。 3. GAN的训练过程 GAN的训练过程是一个“博弈”过程，生成器和判别器不断互相对抗，从而提升各自的性能。...GAN的应用 GAN具有强大的生成能力，广泛应用于多个领域，以下是一些典型的应用场景：图像生成：GAN可以用于生成高度逼真的图像，如人脸、风景或艺术作品。...数据增强：GAN可以用于数据增强，特别是在医疗图像领域，生成具有一定变异的图像样本，以增强训练数据集。...latent_dim = 100 # 随机噪声的维度 input_dim = 31 # 输入数据的维度，例如欺诈检测数据的特征数 # 创建并编译模型 generator = build_generator...，并将它们与真实的非欺诈数据结合，以增强数据集。

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GAN 为什么需要如此多的噪声？

为了从分布中抽取出随机的样本，我们将会把随机噪声作为生成器的输入。然而，你是否曾经想过：为什么 GAN 需要随机输入呢？一种广为接受的答案是：这样，GAN 就不会每次生成相同的结果。...从这个角度看来，我们发现不将 GAN 看做随机采样的工具，而是将 k 维潜在（输入）空间映射到 p 维采样（输出）空间是很有益的，后者可以被用来将潜在空间中的样本变换为采样空间中的样本。...这样看的话，正如分位函数一样，就不会涉及到随机性的问题。在这种映射下，我们不妨考虑一下如何只将 0 到 1 之间的一维随机样本作为输入，从一个二维的正态分布中抽取随机样本。 ?...在这种背景下，让我们考虑一下具有相同架构和训练例程的 GAN 在给定二维、三维、十维，以及一百维潜在空间时，映射到上述分布时的表现： ?...拥有三维和十维潜在空间的 GAN 生成了具有视觉说服力的结果，而一百维的 GAN 生成了似乎具有正确方差但是均值错误的高斯分布。

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非重叠矩形中的随机点（前缀和+二分查找）

题目给定一个非重叠轴对齐矩形的列表 rects，写一个函数 pick 随机均匀地选取矩形覆盖的空间中的整数点。提示：整数点是具有整数坐标的点。矩形周边上的点包含在矩形覆盖的空间中。...示例 1：输入: ["Solution","pick","pick","pick"] [[[[1,1,5,5]]],[],[],[]] 输出: [null,[4,1],[4,1],[3,3]]...示例 2：输入: ["Solution","pick","pick","pick","pick","pick"] [[[[-2,-2,-1,-1],[1,0,3,0]]],[],[],[],[],[...商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。 2. 解题类似题目： LeetCode 528....按权重随机选择（前缀和+二分查找）按照总的点的个数均匀分配计算每个矩形的点的个数，以及点个数的前缀和二分查找查找随机到的点所在的矩形，在该矩形内找到点的偏移位置 class Solution {

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Jurgen Schmidhuber新论文：我的就是我的，你的GAN还是我的

在任意给定试验开始时，C 和 M 中所有单元的激活函数都是重新设置的。C 什么都看不见（因为没有来自环境的输入）。使用内部随机单元后，C 可以计算单个输出 x ∈ R^n，即「假」图像。...假设 PM 确实发现了数据中理想的特征编码。因为编码的分布和数据相似，有了解码器，我们可以立刻将系统作为生成模型使用，只需要根据非条件概率随机激活每个二元编码单元，并用解码器从输出数据中采样。...如果我们将一个从随机输入编码中训练的 GAN 生成器视为一个独立组件，并在其输出层添加一个传统的编码器网络，并训练这个编码器将输出特征映射到原始的随机编码，那么在理想的情况下，这个编码器会成为一个针对其原始数据的特征编码生成器...PM 模型和 GAN 及其变体的关系 PM 和 GAN 都是对数据的统计特征进行非监督学习的方法。两者都采用了基于梯度的对抗网络，并通过极小极大博弈实现目标。...PM 尝试产生容易解码、看似随机、具有特征编码的数据，而 GAN 尝试从随机编码中产生解码数据。

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张钹、朱军团队最新论文：深度隐式模型+概率图模型=Graphical-GAN

在概率图模型中，每一个节点都表示一个随机变量 (或一组随机变量)，边表示这些随机变量之间的概率依赖关系。 ? 常见的概率图模型可以分为两类：有向图模型和无向图模型。...前者也叫做贝叶斯网络，为有向非循环图，边的方向代表了因果关系。本篇文章所采用的即贝叶斯网络。无向图模型也叫做马尔可夫随机场，每条边代表来两个变量之间有概率依赖关系，但是并不表明任何因果关系。...对于一个非全连接的图模型，都可以根据条件独立性将联合概率分布进行因子分解，表示为一组局部的条件概率分布的乘积。下面为贝叶斯网络的严格定义： ?...在机器学习中，很多机器学习模型都可以看作是概率模型，也即将学习任务归结于计算输入和输出之间的条件概率分布。...一种情况是，数据集由具有离散属性或类的图像组成，例如 MNIST（数字）、SVHN（彩色背景数字）、CIFAR10（自然）、CelebA（人脸）等数据集；一种情况是具有时间依赖性的图像序列组成的数据集，

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可能提高GAN性能的方法介绍

实际图像特征的平均值每个小批次都计算，每个批次有一定波动。这可能有利于缓解模式崩溃。它引入了随机性，使鉴别器不容易过拟合。当训练期间GAN模型不稳定时，特征映射是有效的。...对于一些具有非凸对象函数的对抗，历史平均可能会使模型停止在均衡点附近并开始收敛。...许多关于改进GAN的研究集中在寻找在训练期间具有非零梯度的损失函数。人们提出了许多建议，但关于它是否能达到宣传的结果，人们的报道却相互矛盾。但非收敛问题是现实存在的，模式崩溃也是常见的。...使用标签（CGAN）许多数据集都带有对应于于样本对象类型的标签。将标签添加为潜在空间z的一部分并将它们馈送到鉴别器的输入中，有助于GAN性能的提高。下图是CGAN中利用样本中的标签的数据流。 ?...随机播种（Random seed）用于初始化模型参数的随机播种会影响GAN的性能。如下所示，测量GAN表现的FID得分在50次单独运行（训练）中的很小范围内变化。

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GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战

创新能力：GAN的生成能力使其在设计、艺术和创造性任务中具有潜在的用途。...生成过程 def generator(z): # 输入：随机噪声z # 输出：生成的样本 # 使用多层神经网络结构生成样本 # 示例代码，输出生成的样本 return...2.2.2 优化方法 GAN的训练涉及复杂的非凸优化问题，常用的优化算法包括：随机梯度下降（SGD）：基本的优化算法，适用于大规模数据集。 Adam：自适应学习率优化算法，通常用于GAN的训练。...RMSProp 适用于非平稳目标。自适应学习率。...结果可视化可视化是理解GAN的生成能力的直观方法。常见的可视化方法包括： 1. 生成样本展示随机样本：从随机噪声生成的样本。插值样本：展示样本之间的平滑过渡。 2.

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CVPR2022 | 扩散自编码器

DDIM 与其他 DPM 不同的地方在于它将前向过程修改为一个非马尔可夫过程，同时保持 DPM 的训练目标。这种修改使得 DDIM 可以确定地将图像编码为相应的初始噪声，这就是本文中的随机子代码。...这个重要的属性允许利用 DPM 来完成许多任务，包括那些对任何基于 GAN 的方法都具有极高挑战性的任务，例如在真实图像上进行插值和属性操作。...与依赖错误率高的反演才能在真实图像上操作的 GAN 不同，本文的方法不需要优化来编码输入，并且会产生保留原始细节的高质量输出。本文提出的框架还可以用于图像生成任务。...与1D/2D图像不同，非空间数据没有一个被广泛接受的DPM架构，但我们发现具有跳跃连接的深度MLP（10-20层）表现得相当好。...然而，推断得到的语义和随机子代码可能会落在学习到的分布之外，导致表示质量较差，无法再被解释或插值。尽管使用了非空间潜在代码来学习全局语义，但某些图像和空间推理任务可能需要更精确的局部潜在变量。

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理论|来聊聊最近很火的WGAN

GAN存在的问题：初探 Goodfellow证明了，当G固定时，D的loss具有上界 ? 其中 ?...Lemma1表明，若generator(G)是一个神经网络，并且G的输入（随机高斯噪声）的维数比产生的图像的维数低，则无论怎样训练，G也只能产生整个图像空间中很小的部分，有多小呢？...Lemma2: 设M和P是R^d的两个非满维度的正则子流形，再设η 和 η’ 是任意的两个独立连续随机变量，定义两个扰动流形M’ = M + η，P’ = P + η’，则 ?...第一项可以通过逐步减小噪声来逐步减小；第二项可以通过训练GAN（给D的输入添加噪声）来最小化。作者指出，这种通过给D的输入添加噪声的解决方案具有一大好处，那就是我们不需要再担心训练过程。...并且提出了利用地动距离来衡量Pr和Pg的相似性、对D的输入引入噪声来解决GAN的两大问题，作者证明了地动距离具有上界，并且上界可以通过有效的措施逐步减小。

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C++23 范围迭代器作为非范围算法的输入 (P2408R5)

C++23作为C++标准的一个重要版本，引入了许多实用的特性，其中范围迭代器作为非范围算法的输入（P2408R5提案）就是一个非常有价值的特性，它为处理范围数据提供了新的视角和方法。...二、C++23及范围迭代器的背景知识2.1 C++23概述C++23是C++标准的下一个重要更新版本，虽然不如C++20那样具有颠覆性，但它依然带来了许多值得开发者关注的改进和新增特性。...四、范围迭代器作为非范围算法输入的优势4.1 代码简洁性使用范围迭代器作为非范围算法的输入可以使代码更加简洁明了。...它减少了开发者手动编写转换代码的工作量，让开发者可以将更多的精力放在业务逻辑的实现上。4.3 更好的兼容性范围迭代器与C++23的stl容器的范围版本构造函数配合良好，使得代码具有更好的兼容性。...std::cout 非范围算法的输入

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1024x1024 分辨率，效果惊人！InsetGAN：全身图像生成 (CVPR 2022)

该方法的原理图如下所示，给定两个隐向量和，将它们分别输入到预训练好的生成器和中，并生成对应的图像和。...由于目标域的复杂性，单个生成器产生的结果有时会产生形状怪异的身体部位和非照片真实感的外观等瑕疵，再加之人类姿势和外观的巨大多样性以及相关的对齐困难，使得单个生成器更难学习。...当优化隐向量和时，作者考虑到了如下几个多重目标：面部GAN和身体GAN生成的面部区域应具有大致比例的相似外观，以便当将由面部GAN生成的像素粘贴到身体GAN图像上时，相应的属性要匹配上，比如面部的肤色要匹配颈部的肤色...给定真实人脸或随机生成的人脸图像，作者通过固定参数然后对参数进行优化，这样生成的身体图像在姿势、肤色、性别、发型等方面与输入人脸兼容。...下图显示了通过对每个输入人脸使用几个随机初始化获得的两个最佳结果。

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学界 | Goodfellow点赞的相对鉴别器：表征GAN中缺失的关键因素

为此该论文提出了相对鉴别器，并在给定真实数据下估计它们比随机采样的假数据要真实的概率。...在 Goodfellow 等 [2014] 提出的原始 GAN（我们称之为标准 GAN，即 SGAN）中，D 是分类器，用于预测输入数据为真的概率。...我们的研究表明，基于 IPM 的 GAN 是使用恒等函数的 RGAN 的子集。实验中，我们观察到 1）与非相对 GAN 相比，RGAN 和 RaGAN 生成的数据样本更稳定且质量更高。...4 方法 4.2 相对 GAN 更一般的，我们考虑了由 a(C(x_r)−C(x_f )) 定义的任意鉴别器，其中 a 为激活函数，它因为输入 C(x_r)−C(x_f ) 而变得具有相对性。...因此 g_1 一般有非零的梯度且需要在生成器损失中指定。

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生成模型VAE、GAN和基于流的模型详细对比

这对于生成模型来说是一个问题，因为我们都希望从潜在空间中随机采样，或者从连续潜在空间中生成输入图像的变化。而变分自编码器具有连续的潜在空间，这样可以使随机采样和插值更加方便。...这里的均值和标准差向量的第i个元素对应第i个随机变量的均值和标准差值。我们从这个分布向量中采样，解码器从输入向量的概率分布中随机抽样。这个过程就是随机生成。...所以这两个神经网络必须具有通过各自的学习速率达到的相似的“技能水平”，这也是我们常说的GAN难以训练的原因之一。生成器模型生成器取一个固定长度的随机向量作为输入，在定义域内生成一个样本。...当生成具有特定特征的图片时，不能确定什么初始噪声值将生成该图片，而是需要搜索整个分布。 GAN只区别于“真实”和“虚假”图像。但是没有约束说“猫”的照片必须看起来像“猫”。...虽然GANs和基于流程的模型通常生成比VAE更好或更接近真实的图像，但后者比基于流程的模型更具有更快时间和更好的参数效率，下面就是三个模型的对比总结：可以看到GAN因为并行所以它的效率很高，但它并不可逆

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走进深度生成模型：变分自动编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）

它当然不能用于生成具有某些变化的同类图像。为了实现这一点，模型需要学习出训练数据的概率分布。 VAE是以非监督的方式使用神经网络学习复杂数据分布的最流行的方法之一，例如使用神经网络。...下图显示了GAN的基本架构。 ? 我们定义一个先验输入噪声变量P(z)，然后生成器将其映射到使用具有参数өg的复微分函数的数据分布。...该网络将从均匀分布画出的100个随机数作为输入，并输出所需形状的图像。网络由许多卷积，解卷积和完全连接的层组成。网络使用许多解卷积层将输入噪声映射到所需的输出图像。批量标准化用于稳定网络的训练。...这个网络是使用小批量随机梯度下降训练的，Adam优化器被用来加速训练和调整的超参数。这篇论文的结果非常有趣。作者指出，这些生成器具有有趣的矢量算术性质，我们可以用我们想要的方式来处理图像。 ? ?...在cGAN之前，我们从随机的噪声样本z中随机生成图像。如果我们想要生成具有某些所需功能的图像，该怎么办？有什么方法可以为模型提供额外的信息，无论如何，我们想要生成什么类型的图像？

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R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

精华文稿｜在非理想输入下NeRF的重建

LeetCode刷题实战497：非重叠矩形中的随机点

具有调节器和非理想时钟的时敏网络中的时间同步问题

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GAN 为什么需要如此多的噪声？

非重叠矩形中的随机点（前缀和+二分查找）

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