本文翻译自deeplearnJS的示例教程，并结合了我在学习过程中的理解。 deeplearnJS简介： deeplearn.js是用于机器学习的开源WebGL加速JavaScript库。 deepl
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数据； （2）检查导致数据缺失的原因； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 （2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（
(1) 完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的多维数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
clc;clearall;closeall;t0=[11];a=[12;34]t=t0;t(1,:)=t0’\an=10;fori=2:nt(i,:)=t(i-1,:)’\a;endt
今天给大家介绍巴黎东大和索邦大学的Asma Nouira等人在AAAI Spring Symposium 2019上分享的文章“CrystalGAN: Learning to Discover Crystallographic Structures with Generative Adversarial Networks”。作者在文章中提出使用生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)可以高效地生成新的数据，因此可以应用于生成新的晶体结构数据。但在材料科学领域，需要生成相对于样本复杂度更高阶的数据，一般的生成对抗网络难以满足这一要求。本文提出的CrystalGan可以生成更高复杂度的新的稳定的晶体结构。本文提出的这一种高效的方法在新型氢化物发现等实际问题中可能会有比较深入的应用。
在现代互联网时代，二维码已经成为信息传递和快捷扫描的常见方式。在网页中动态生成二维码，不仅可以为用户提供更便捷的操作体验，还可以实现一些创新性的功能。本文将介绍如何使用QRCode.js库在网页中生成动态二维码，并提供一个刷新按钮，使二维码内容可以动态更新。
今天给大家介绍的是发表在arXiv上一项有关分子动力学内容的工作，文章标题为Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs，作者分别是来自波特兰州立大学的Willis Hoke, 华盛顿大学的Daniel Shea以及美国兰利研究中心的Stephen Casey. 在这项工作中，作者开发了一个用于建立分子动力学模拟的时间序列体积数据图结构表示的流程。随后，作者训练了一个自编码器，以找到一个潜在空间的非线性映射。在该空间中，通过应用与自编码器串联训练的线性算子，可以预测未来的时间步长。同时，作者指出增加自编码器输出的维数可以提高物理时间步算子的精度。
randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.7172 0.86
选自GitHub 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。本文中，作者在 MNIST 上对这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/Generative-Models 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经有了数百万张图像
视频生成不仅仅是要生成多张逼真的图像，而且要保证运动的连贯性，Video-GAN可以认为是图像生成鼻祖DCGAN的视频版。
来源：机器之心 本文长度为3071字，建议阅读6分钟 本文在 MNIST 上对VAE和GAN这两类生成模型的性能进行了对比测试。 项目链接：https://github.com/kvmanohar22/ Generative-Models 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）是复杂分布上无监督学习最具前景的两类方法。 本项目总结了使用变分自编码器（Variational Autoencode，VAE）和生成对抗网络（GAN）对给定数据分布进行建模，并且对比了这些模型的性能。你可能会问：我们已经
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、路雪、蒋思源 令人沮丧的结果：尽管目前很多GAN的衍生算法都声称自己要比原版GAN更强大，谷歌大脑的新研究却对这种主张持否定态度。生成对抗网络（GAN）自Ian Goodfellow等人于2014年提出以来已成为机器学习界最火热的讨论话题，各种在它之上的改进型层出不穷。然而谷歌的论文指出，原版GAN在多种任务中的表现与其他模型相当，而在CIFAR-10上甚至有着最高的FID成绩。在社交网络上有人对此评价道：或许我们应该把目光转向到开发新架构上了。此论文已在redd
言归正传，众所周知，随机数是任何一种编程语言最基本的特征之一。而生成随机数的基本方式也是相同的：产生一个0到1之间的随机数。看似简单，但有时我们也会忽略了一些有趣的功能。 简单用法 最明显的，也是直观的方式，在Java中生成随机数只要简单的调用： java.lang.Math.random() 在所有其他语言中，生成随机数就像是使用Math工具类，如abs, pow, floor, sqrt和其他数学函数。大多数人通过书籍、教程和课程来了解这个类。一个简单的例子：从0.0到1.0之间可以生成一个双精度浮点
numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵，最简单的网格矩阵为二维矩阵
今天给大家介绍的是美国橡树岭国家实验室的Andrew E. Blanchard等人于2021.2.23发表在Journal of Cheminformatics上的文章Using GANs with adaptive training data to search for new molecules。药物发现的过程涉及到对所有可能的化合物的空间进行搜索，生成对抗网络(GAN)为探索化学空间和优化已知化合物提供了一个有力工具。然而，训练GANs的标准方法可能导致模式崩溃，其中生成器主要产生与训练数据的一小部分密切相关的样本。相反，寻找新化合物需要超越原始数据的探索。在本文中，作者提出了一种训练GANS的方法，它促进增量探索，并利用遗传算法的概念限制模式崩溃的影响。在此方法中，来自生成器的有效样本被用来替换来自训练数据的样本。在替换过程中，作者考虑随机和引导选择以及重组。通过跟踪训练过程中产生的新化合物的数量，结果表明，对训练数据的更新大大优于传统的方法，增加了GANs在药物发现中的潜在应用。
随着大语言模型(LLM)的迅速发展，众多开源的LLM性能参差不齐。今天分享的是由Allen AI实验室联合南加大和浙江大学的最新研究论文，发表在ACL上。本文提出了一个集成框架(LLM-BLENDER)，旨在通过利用多个开源大型语言模型的不同优势使框架始终保持卓越的性能。
机器学习/深度学习模型所的一个主要任务就是：根据事物的属性（X）预测事物的标记（Y）。生成模型和判别模型，都能完成这个任务，但具体方法不同。
本篇文章是对论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.“”的翻译与笔记
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域，因此必须检查模型的拟合优度。
Adversarial Example Detection Using Latent Neighborhood Graph
本篇文章到这里就结束了，欢迎大家继续阅读本系列文章的后续文章，本文介绍的内容的完整代码的MATLAB文件我会放到附件里，听说在上传的时候设为粉丝可下载是不需要花费积分的，大家看一下需不需要积分，若还是需要积分，在评论区留言，我直接传给你
今天给大家介绍的是TAMU的Hao Yuan等人的一篇论文，该研究针对目前的大多数图池化技术忽略了图结构这一可能会引起重要特征丢失的信息，巧妙地利用可以捕获不同节点之间的关系的条件随机场，并进一步将能量函数和图拓扑信息结合起来完成结构化的预测问题。作者提出的StructPool在多个数据集上的实验结果显示了有效性
在Ian Goodfellow和其他研究人员在一篇论文中介绍生成对抗网络两年后，Yann LeCun称对抗训练是“过去十年里ML最有趣的想法”。尽管GANs很有趣，也很有前途，但它只是生成模型家族的一部分，是从完全不同的角度解决传统AI问题，在本文中我们将对比常见的三种生成模型。
机器之心专栏 机器之心编辑部 北京大学李戈教授团队与阿里巴巴大淘宝团队的研究者，共同完成了为淘系前端生成业务代码的模型，这是首个在工业开发环境中被采用的代码生成系统。 代码生成，即希望机器能像人一样将一些自然逻辑，用形式化的方式，或者说代码表达出来，这样的能力非常令人振奋，同样也充满了困难。目前尽管深度学习非常强大，但即使是百亿级的 Transformer，仍然在这个任务上做的不尽人意。而本文提出的模型，第一次真正在工业开发场景中，帮助用户快速生成高效的代码。 本工作已被计算机软件工程顶会 ESEC/FSE
当程序在需要不可预测性的上下文中生成可预测的值时，攻击者可能会猜测将要生成的下一个值，并使用该猜测来冒充另一个用户或访问敏感信息。
近年来，量子机器学习引起了极大的关注。研究者提出了很多理论上能实现指数级加速的算法，有些已经在原理验证实验中得到了证明。然而，多数场景中的输入数据集都是经典的而非量子的。因此需要量子随机存取存储器这样的技术首先将经典数据映射到量子波函数，以便由量子设备进行处理，但这样可能会抵消潜在的加速效果。
在中篇中，我们了解了图机器学习（GML：Graph Machine Learning）。下面，终于到了这个前置教程的重头戏，图神经网络（Graph Neural Networks）。 我们通过结合论文A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks来学习现在图神经网络的发展现状。
欢迎来到本篇技术博客！今天，我们将一起学习如何使用HTML5 Canvas和JavaScript创造震撼的视觉效果。我们将绘制彩色粒子，使其在鼠标移动的轨迹上生成，形成炫酷的粒子动画。让我们开始吧！
Google Colab NoteBook可实现数据科学的民主化。允许所有人— AI研究人员，艺术家，数据科学家等。—在每台设备（甚至在智能手机）上享受机器和深度学习的功能。只需运行单元，更改参数，值和源，即可享受AI的多样性。
随着AI概念的兴起，人工智能已经成为备受关注的热门话题。随着技术的不断成熟，与之相关的专业术语也日益增多。本文整理了当前与人工智能相关的一些专业术语，旨在帮助读者更好地了解和应用这一领域的知识。
论文研读-多目标多任务优化MOMFEA-II Cognizant Multitasking in Multi-Objective Multifactorial Evolution: MO-MFEA-II 此篇文章为 K.K. Bali, A. Gupta, Y.-S. Ong, P.S. Tan, Cognizant Multitasking in Multiobjective Multifactorial Evolution: MO-MFEA-II, IEEE Trans. Cybern. (2020)
声明对象，并添加了若干属性后，可以使用 . 或 [] 获得对象中属性对应的值，我称之为属性访问。
人类适应性免疫系统是免疫系统的一个分支，负责特定抗原识别和清除。通过与特定抗原的相互作用，适应性免疫系统被激活，并可以存储针对目标抗原的长期免疫记忆。因此，具有高抗原特异性的长期免疫记忆可以在随后暴露于抗原期间产生更强大的反应。适应性免疫反应激活需要 T 或 B 细胞上表达的受体识别抗原，分别称为 T 细胞受体 (TCR) 或 B 细胞受体 (BCR)。
许多深度学习框架和架构被研究人员用于不同的应用程序。近年来，在各种计算机视觉任务中取得了一系列的突破性的成果。深度学习对图像处理产生了令人印象深刻的影响。
3.3 常见图形绘制[*] 1.折线图 -- plt.plot 变化 2.散点图 -- plt.scatter() 分布规律 3.柱状图 -- plt.bar 统计、对比 4.直方图 -- plt.hist() 统计，分布 5.饼图 -- plt.pie() 占比 4 Numpy 4.1 Numpy优势 1.定义 开源的Python科学计算库， 用于
言归正传，巴山在浏览知乎时邀请我回答上图所示的问题，所幸就点进去看了一眼，并给了解题思路。
原型链是javascript非常重要的基础知识。最近在阅读node.js，发现许多代码乍一看会觉得很费解，但细细品味之后会觉得非常优雅，对于代码细节的把控和性能的考量让人觉得赞叹。不得不说看大师级的作品真的是一种享受。本篇中我将以cluster模块中子进程管理对象Worker类的实现为例，带你一起看看堪称艺术的代码是如何像手术一样操作原型链，同时理解本节的知识点对于下一篇cluster模块的学习压力。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它
项目结构——JavaScript版本的2048实现[0] 最近在看一本书《HTML5 Canvas开发详解》 看到了一定程度，打算找一个项目练练手 遂想到了前几年玩过的一个游戏2048 于是开始了尝试实现一个JavaScript版2048 项目结构 项目地址：https://github.com/jiasm/2048 LiveDemo: http://jiasm.org/2048 . ├── LICENSE ├── README.md ├── dist │ ├── bundl
项目地址：https://github.com/jiasm/2048 LiveDemo: http://jiasm.org/2048
今天给大家介绍一些编程小技巧，之前给大家介绍过matlab编程小技巧，本期是在之前的基础之上做了修正和补充完善，下面一起来看看吧。
虽然 「javascript」 的 JSON API 内置了两种方法方便我们快捷的处理数据格式转换:
作者：Simon Kornblith、Mohammad Norouzi、Honglak Lee、Geoffrey Hinton
网络神经科学是一个蓬勃发展且迅速扩展的领域。从分子到行为尺度的大脑网络的数据的规模和复杂性都在不断增加。这些数据的发展对建模和分析大脑网络数据的合适工具和方法具有强烈的需求，例如由图论提供的工具和方法。本文概述了一些最常用的，且在神经生物学上富有洞察力的图度量方法和技术。其中，网络社区或模块化的检测，以及对促进通信和信号传输的中心节点的识别尤为突出。在这个领域，一些新兴的趋势是生成模型、动态（时变）和多层网络的日益广泛使用，以及代数拓扑的应用。总的来说，图论方法对于理解大脑网络的结构、发展和进化至关重要。本文发表于Dialogues Clin Neurosci杂志。。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
该算法主要用到了两个函数，mt_rand ( int $min , int $max )函数用于生成随机整数，其中 $min – $max 为 ASCII 码的范围，这里取 33 -126 ，可以根据需要调整范围，如ASCII码表中 97 – 122 位对应 a – z 的英文字母，具体可参考 ASCII码表； chr ( int $ascii )函数用于将对应整数 $ascii 转换成对应的字符。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。
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