在通信系统中的随机噪声会使模拟信号产生失真和使数字信号出现误码，并且，它还是限制信道容量的一个重要因素。因此人们经常希望消除或减小通信系统中的随机噪声。
最常见的评价GAN的方法就是主观评价。主观评价需要花费大量人力物力，且存在以下问题：
每个时区跨15°经度。以0°经线为界向东向西各划出7.5°经度，作为0时区。即0时区的经度范围是7.5°W——7.5°E。从7.5°E与7.5°W分别向东、向西每15°经度划分为一个时区，直到东11区和西11区。东11区最东部的经度是172.5°E，由172.5°E——180°之间就是东12区。西11区最西部的经度是172.5°W，由172.5°W——180°之间就是西12区。东、西12区各占经度7.5°，合成一个完整的时区，即全球总共划分为24个时区。东、西12区钟点相同，日期相差1天，因此180°称为理论上的国际日期变更线。 由于地球的自转运动，不同地区有不同的地方时间，为了解决时间混乱的问题，采取了划分时区的办法。每个时区中央经线所在地的地方时间就是这个时区共用的时间，称为区时。在实际应用中各国不完全按照区时来定时间，许多国家制定一个法定时，作为该国统一使用的时间，例如我国使用120°E的地方时间，称为北京时间。
在深度学习黑客竞赛中表现出色的技巧（或者坦率地说，是任何数据科学黑客竞赛） 通常归结为特征工程。当您获得的数据不足以建立一个成功的深度学习模型时，你能发挥多少创造力？
本来想单独写Noise predictor这个U-Net模型的，奈何实力尚浅，觉得还是结合stable diffusion中的diffusion（扩散）的概念一起写，才能更好地理解Noise predictor。
在上一篇文章中，我们介绍了一阶滞后滤波法，这篇文章，我们来介绍算术平均滤波法。他们都是模拟量信号处理中，常用的滤波方法之一。这两种方法都可以用来平滑信号，去除噪声和波动，但它们的实现方式和效果略有不同。
Pytorch提供了大量预定义的层，使用框架时，主要是需要关注使用哪些层来构造模型。
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读8分钟高斯噪声是深度学习中用于为输入数据或权重添加随机性的一种技术。 在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。正态分布，也称为高斯分布，是一种连续概率分布，由其概率密度函数 (PDF) 定义： pdf(x) = (1 / (σ * sqrt(2 * π))) * e^(- (x — μ)² / (2 * σ²)) 其中 x 是随机变量，μ 是均值，σ 是标准差。 通过生成具有正态分布的随机
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
这是 GAN 学习系列的第二篇文章，这篇文章将开始介绍 GAN 的起源之作，鼻祖，也就是 Ian Goodfellow 在 2014 年发表在 ICLR 的论文--Generative Adversarial Networks”，当然由于数学功底有限，所以会简单介绍用到的数学公式和背后的基本原理，并介绍相应的优缺点。
当今的电子元器件与过去相比，开关切换速度更快，斜率 (slew rate) 更大、每个封装包含的有源针脚数量更多，信号摆动更小。因此，设计者更加关注从手机到服务器等新数字设计中的电源噪声。通常我们使用示波器测量电源噪声。本应用指南举例说明了使用示波器分析电源噪声的各种技术， 并讨论了如何选择和评测电源噪声测量工具。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。
如果你有被 Sora 生成的视频震撼到，那你就已经见识过扩散模型在视觉生成方面的巨大潜力。当然，扩散模型的潜力并不止步于此，它在许多其它不同领域也有着让人期待的应用前景，更多案例可参阅机器之心不久前的报道《爆火Sora背后的技术，一文综述扩散模型的最新发展方向》。
脑机接口(BCI)记录和解码脑信号以构建通信路径，使人们可以通过思想直接与计算机进行交互。BCI广泛应用于包括神经科学，心理学，临床康复和娱乐等多个场景。作为最常用的BCI系统之一，基于脑电图(EEG)的BCI拼写器允许用户使用EEG信号向计算机输入文本，对于严重残疾的个体(例如肌萎缩性侧索硬化症患者)特别有用，因为他们与他人或计算机之间没有其他有效的通讯方式。但是，这里有一个非常重要的问题：这些BCI拼写器真的安全吗？
这一节不牵扯深度学习框架，仅使用Tensor和autograd库来训练线性回归模型。
DDMP 中把正向扩散和逆扩散以及生成（采样）过程都看成是一个马尔科夫链，每一步扩散都与上一步产生的数据有关。因为是在近似拟扩散过程，所以每一步的扩散率必须要取值很小，故扩散步数取值必须要大（比如T=1000），而导致模型执行耗时过大。DDIM则通过观察优化目标中的特性，在满足和DDPM 同样的边缘分布下，提出了非马尔科夫过程来进行生成（采样），从而大幅度加速了模型，并且还具有生成一致性。
《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析，通过使用之前提出的一些技巧，如数据截断、正交正则化等，保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度，远超之前的方法。作者对生成对抗网络训练时的稳定性进行了分析，借助于矩阵的奇异值分析。此外，还在生成数据的多样性与真实性之间做了折中。总体来说，本文的工作相当扎实，虽然没有大的方法上的创新，但却取得了非常好的效果，对稳定性的分析也有说服力。
尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步，但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标，本文作者训练了到目前为止最大规模的生成对抗网络（BigGAN），并对这种规模下的网络在训练时的不稳定性进行了研究。作者发现，将正交正则化用于生成器网络能够起到很好的效果，通过对隐变量的空间进行截断处理，能够在样本的真实性与多样性之间进行精细的平衡控制。本文提出的方法在类别控制的图像生成问题上取得了新高。如果用ImageNet的128x128分辨率图像进行训练，BigGAN模型生成图像的Inception得分达到了166.3，FID为9.6。
【导读】大家好，我是泳鱼。一个乐于探索和分享AI知识的码农！想必大家都听说过——图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model，为了让大家快速了解 Diffusion 原理，这篇文章我们通过图解的方式。希望对你有所帮助，让你在学习和应用AIGC技术的道路上更进一步！
原题：Explained: Curiosity-Driven Learning in RL— Exploration By Random Network Distillation
新的一年，新的开始，好想发论文啊！废话不多说，下面讲下文字到图片的生成。 文字生成图片 最有代表的一张图怕是这个了，牛人，大佬 RNN可用来对文字进行判别和表示，GAN可以做图片生成，那么如何将字符翻
在现代机器学习中，大模型（如深度神经网络和变换器模型）已经变得非常普遍。然而，这些模型的训练过程往往受到噪声数据的干扰。去噪技术在提高模型的性能和稳定性方面起着关键作用。下面，我们将探讨几种常见的去噪技术及其应用。
不同类型的噪声会对模型的分类性能产生什么样的影响呢，让我们一同进行实验，来探索那暗中作祟的标签噪声！
由新加坡国立大学尤洋团队、加州大学伯克利分校以及Meta AI Research联手发布的一项名为“Neural Network Diffusion”的研究，已经实现了利用扩散模型来生成神经网络，这意味着扩散模型不再局限于生成表面的产品或物体结构，而是直接进行底层革新，开始拿神经网络做文章了，颇有种用魔法来打败魔法的意味。
前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（我也不熟悉）,没关系，看看numpy和matplotlib最简单的教程就够了。我们这个教程的程序不超过50行。 1. 数据准备 为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x1)+ 0.5*np.cos(x2)+0.1*x1+3。 其中x1的取值范围是0~50，x2的取值范围是-10~10，x1和x2的训练集一共有500个，测试集有1
前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（我也不熟悉）,没关系，看看numpy和matplotlib最简单的教程就够了。我们这个教程的程序不超过50行。
虽然当前的基准强化学习（RL）任务对于推动这一领域的进展大有裨益，但在许多方面还不能很好地替代真实数据的学习。在低复杂度的仿真环境中测试日益复杂的RL算法，获得的RL策略难以推广。
1.什么是白噪声？ 答：白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。白噪声或白杂讯，是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 高斯白噪声的概念——."白"指功率谱恒定;高斯指幅度取各种值时的概率p (x)是高斯函数 高斯噪声——n维分布都服从高斯分布的噪声 高斯分布——也称正态分布，又称常态分布。对于随机变量X，记为N（μ，σ2），分别为高斯分布的期望和方差。当有确定值时，p (x)也就确定了，特别当μ=0，σ2=1时，X的分布为标准正态分布。
该论文是关于GAN图像生成类的文章出自于大连理工大学并发表于CVPR2021。GAN生成能力最关键的一环在于模型利用真实数据的信息量的多少，但是GAN及其相应的变体因为利用的信息量比较单薄，所以会导致模型在训练的过程中非常脆弱，容易导致模型崩塌。
机器学习模型在广泛的股票预测任务中表现出了令人瞩目的有效性和效率。然而，数据稀缺性所带来的固有挑战，包括低信噪比（SNR）和数据同质性，对准确预测构成较大挑战。
前言：Core Image是一个强大的框架，可让您轻松地将过滤器应用于图像。您可以获得各种各样的效果，如修改活力，色调或曝光。它可以使用CPU或GPU来处理图像数据，并且速度非常快 - 足以实现视频帧的实时处理！ 核心图像滤镜也可以链接在一起，以一次将多个效果应用于图像或视频帧。多个滤波器被组合成应用于图像的单个滤波器。与通过每个过滤器一次处理图像相比，这样做非常有效。 入门 在开始之前，让我们来讨论Core Image框架中的一些最重要的类： CIContext。核心图像的所有处理都以CIContex
我们很幸运地看到很多以前的影像资料能够一直留存至今，例如经典电影、建党建国珍贵影像等，胶片的影像质感泛着岁月的痕迹，要么见证了一个国家无法忘却的发展历程，要么铭刻了街头巷尾集体的青春回忆，个人、家庭、集体、国家，都能在这样的“老片子”中看到属于过去的喜怒哀乐。
图 1：MoFusion 可根据文本或音频输入合成 3D 人体动作长序列。我们的模型大大提高了通用性和真实性，并能以文本和音频等模态为条件。即使音乐不在训练数据分布之中，生成的舞蹈动作仍与条件音乐节奏相匹配。
在我们使用SD web UI的过程中，有很多采样器可以选择，那么什么是采样器？它们是如何工作的？它们之间有什么区别？你应该使用哪一个？这篇文章将会给你想要的答案。
今天为大家介绍的是来自Ava P. Amini团队的一篇论文。文章讲述了一种计算方法，这种方法能够生成新的、在物理上可折叠的蛋白质结构，这对于新的生物学发现以及针对当前还无法治愈的疾病的新疗法具有重要意义。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
在数十亿图像-文本对上训练的扩散模型，在文字生成图像的任务上大获成功。但是，如果想要将这种方法应用于 3D 生成（synthesis），需要对大规模的 3D 数据集进行标注并且在其上面训练，除此之外，还需对 3D 数据去噪的有效架构，但目前这两者都不存在。在这项工作中，作者通过使用预训练的 2D 文本-图像的扩散模型，实现文本到 3D 合成。他们引入了基于概率密度蒸馏的损失函数，这也允许了2D扩散模型作为先验，用以优化参数图像生成器。在类似 DeepDream 的过程中使用这种损失函数，作者通过梯度下降优化随机初始化的 3D 模型（NeRF），使其从随机角度的 2D 渲染均能让损失函数值较低。
简单理解，扩散模型如下图所示可以分成两部分，一个是 forward，另一个是 reverse 过程：
近期GRL上发表了一篇利用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）重构云垂直结构的文章。文中使用MODIS观测资料作为输入，训练条件生成对抗网络生成2D云垂直结构，并将GANs生成的2D垂直云结构与CloudSat卫星观测进行对比，结果表明：GANs能够生成较为合理的2D垂直云结构，而且可以推断出MODIS观测到复杂多层云结构。
二、实验原理 信号相关有广泛的应用．在信号的线性预测、统计信号处理和功率谱的计算等方面都要用到信号的相关。例如，在数字通信中，用一组离散序列来代表一批数据，当其中一个离散序列被发送时，接收端需要确定接收到的是哪个序列，采用的方法是把这个序列与该组的所有序列进行比较；在雷达和声纳应用中，从目标接收到的信号是输入信号的延迟，通过计算延迟，就可确定目标的位置．在这些应用中，都要用到信号的相关．当然，由于随机噪声的影响，实际的检测过程要复杂得多． 在MATLAB7.0中没有直接计算相关计算相关序列的函数，但可通过从如下关系实现其操 作。 若有两序列x(n)和y(n）,求x(n)与y（n）的相关函数 计算公式为：
任意图像变换方式都可生成。扩散模型或取代GAN？ 作者 | 王玥、李梅 编辑 | 陈彩娴 最近，Stability.Ai 公开发布了其文本生成图像模型 Stable Diffusion 的最新版本，网友们的新一波图像创作热潮又开始了~ 图注：Stable Diffusion 生成图像 前特斯拉 AI 总监 Andrej Karpathy 评论说：这是人类创造力具有历史意义的一天，如此丰富的人类视觉创造力集中体现到了一个人人可触及的产品中。 从生成图像的效果来看，Stable Diffusion 已经是当
翻译了一篇博文，原文pdf可后台回复“最小二乘”下载。 当面试时问到最小二乘损失函数的基础数学知识时，你会怎么回答？ Q: 为什么在回归中将误差求平方？ A：因为可以把所有误差转化为正数。 Q：为什么
机器学习和人工智能算法不断发展，以解决复杂问题并加深我们对数据的理解。其中一个引人注目的模型类别是扩散模型，它们因能够捕捉和模拟像数据生成和图像合成这样的复杂过程而受到重视。
大侠好，最近本媛比较忙，没有时间更新。时间太长，怕大家忘了我，今天我来了，今天由“82年的程序媛”本媛给大侠带来基于FIR滤波器的带限白噪声的设计，后续本媛还会继续更新产品项目开发心得，学习心得等，欢迎大家持续关注，话不多说，上货。
概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络的对抗训练来生成新的、与训练数据类似的数据。GAN由一个生成器和一个判别器组成。生成器的目标是生成看似真实的样本，而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
训练数据集里的标签通常不会都是正确的，比如图像分类，如果有人错误地把猫标记成狗，将会对训练结果造成不良的影响。
在分析图像问题时，由于环境和拍摄自身因素影响，使得在需要处的图像存在一定的问题，同时由于操作的要求，需要对图像进行一定的转换，所以，在处理图像之前，要对图像做出预处理，方便后期操作。
上周四，华中科技大学白翔教授组的刘哲为我们介绍他们的 AAAI Oral 论文《TANet: Robust 3D Object Detection from Point Clouds with Triple Attention》，本文对此论文进行了详细解读。该研究提出了新型三元注意力模块和 Coarse-to-Fine Regression，实现了检测性能和稳健性的提升。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
