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MNIST数据使用PytorchAutoencoder进行维度操作

这将有助于更好地理解并帮助将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单自动编码器来压缩MNIST数据使用自动编码器,通过编码器传递输入数据,该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常,编码器和解码器将使用神经网络构建,然后示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么? ?...此外,来自此数据图像已经标准化,使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化,我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配值。...现在对于那些对编码维度(encoding_dim)有点混淆的人,将其视为输入和输出之间中间维度,可根据需要进行操作,但其大小必须保持输入和输出维度之间。...由于要比较输入和输出图像像素值,因此使用适用于回归任务损失将是最有益。回归就是比较数量而不是概率值。

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生信分析需要多维度验证:多数据和湿实验

在这篇文章,作者通过分析训练TCGA-GBM和验证CGGA,得到胶质母细胞瘤(GBM)预后相关自噬基因,并构建了自噬相关风险预后模型,还进行了GSEA分析以及基于独立预后因素构建列线图。...三.结果解读 1.自噬相关基因(DE-ATG)鉴定和富集分析 图1A:使用edgeR分析TCGA-GBM数据,设定 P 1 为临界值,得到...图2A-C:使用GEPIA数据GBM样品数据以及正常样品,验证上述3个预后相关DE-ATGs表达差异,发现在GBM标本ITGA3显著上调,而NRG1和MAP1LC3A显著下调。...图2D-F:使用HPA数据(人类蛋白质图谱)进行蛋白层面验证,MAP1LC3AGBM组织呈阳性,而ITGA3和NRG1GBM组织呈弱阳性。...构建与验证列线图 小结 最后小结一下,作者使用TCGA-GBM数据筛选出差异表达自噬相关基因(DE-ATG)。

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审计对存储MySQL 8.0分类数据更改

之前博客,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做数据更改。...敏感数据可能被标记为– 高度敏感 最高机密 分类 受限制 需要清除 高度机密 受保护 合规要求通常会要求以某种方式对数据进行分类或标记,并审计该数据数据事件。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据管理员。 敏感数据可以与带有标签数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以MySQL Audit打开常规插入/更新/选择审计。...但是在这种情况下,您将审计所有的更改。如果您只想审计敏感数据是否已更改,下面是您可以执行一种方法。 一个解决方法 本示例使用MySQL触发器来审计数据更改。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据名称,而ACTION将是更新(之前和之后),插入或删除时使用名称。

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PyTorch入门:(四)torchvision数据使用

【小土堆】时记录 Jupyter 笔记,部分截图来自视频课件。...dataset使用 Torchvision 中有很多经典数据可以下载使用官方文档可以看到具体有哪些数据可以使用: image-20220329083929346.png 下面以CIFAR10...数据为例,演示下载使用流程,官方文档可以看到,下载CIFAR10数据需要参数: image-20220329084051638.png root表示下载路径 train表示下载数据数据还是训练.../dataset_CIFAR10\cifar-10-python.tar.gz 98.7% Files already downloaded and verified 可以看到终端中会显示正在下载,...输出后,终端输入命令启动tensorboard,然后可以查看图片: image-20220329090029786.png dataloader使用 主要参数: image-20220329090711388

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PyTorch构建高效自定义数据

学习Dataset类来龙去脉,使用干净代码结构,同时最大限度地减少训练期间管理大量数据麻烦 ? 神经网络训练在数据管理上可能很难做到“大规模”。...这个简单更改显示了我们可以从PyTorchDataset类获得各种好处。例如,我们可以生成多个不同数据使用这些值,而不必像在NumPy那样,考虑编写新类或创建许多难以理解矩阵。...堆叠种族张量,独热编码形式表示该张量是十个种族某一个种族 堆叠性别张量,独热编码形式表示数据集中存在两种性别某一种性别 堆叠名称张量,最后一个维度应该是charset长度,第二个维度是名称长度...如果您想从训练集中创建验证,那么可以使用PyTorch数据实用程序random_split 函数轻松处理这一问题。...您可以GitHub上找到TES数据代码,该代码,我创建了与数据同步PyTorchLSTM名称预测变量(https://github.com/syaffers/tes-names-rnn

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有关如何使用特征提取技术减少数据维度端到端指南

机器学习数据维数等于用来表示数据变量数。 使用正则化无疑可以帮助降低过度拟合风险,但是使用特征提取技术也可以带来其他类型优势,例如: 准确性提高。 减少过度拟合风险。...,然后使用简化版本而不是整个数据时相继使用它来比较这些结果。...图2:PCA数据 使用新创建数据框,现在可以2D散点图中绘制数据分布。...这样,可以使我们无监督学习算法在对话不同说话者之间识别。 使用ICA,现在可以再次将数据简化为三个特征,使用随机森林分类器测试其准确性并绘制结果。...自动编码器与其他降维技术之间主要区别在于,自动编码器使用非线性变换将数据从高维度投影到低维度

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优化 SwiftUI List 显示大数据响应效率

创建数据 通过 List 展示数据 用 ScrollViewReader 对 List 进行包裹 给 List item 添加 id 标识,用于定位 通过 scrollTo 滚动到指定位置...使用了 id 修饰符相当于将这些视图从 ForEach 拆分出来,因此丧失了优化条件。 总之,当前在数据量较大情况下,应避免 List 对 ForEach 子视图使用 id 修饰符。...由于 id 修饰符并非惰性修饰符( Inert modifier ),因此我们无法 ForEach 仅为列表头尾数据使用 id 修饰符。...生产中处理方式 本文为了演示 id 修饰符 ForEach 异常状况以及问题排查思路,创建了一个在生产环境几乎不可能使用范例。...如果在正式开发面对需要在 List 中使用大量数据情况,我们或许可以考虑下述几种解决思路( 以数据采用 Core Data 存储为例 ): 数据分页 将数据分割成若干页面是处理大数据常用方法,

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数据分析:缓慢变化寻找跳变——基于缓慢变化维度用户分群

引导语 数据分析,我们常常有下面几种分群方式 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 ·  特点:基本是不变化,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析...图:微视红包业务,按用户当日领取金额分群有关数据(来自腾讯灯塔截图) 基于运营视角缓慢变化维度        有没有合适分群方式,可以结合基础属性和动态数据优势,解决相关问题。...我们引入了数据仓库缓慢变化维概念,例如,每天均将用户按照过去1个月领取红包天数做分段,这样,用户分群是缓慢变化,解决了分群一致性问题,监控指标是短期变化,可以很好监控出业务异动。 ?...,还非常容易找到业务交集影响和变化 ·    红包敏感群体(缓慢变化维,过去1个月领取红包22-28天),发布渗透率逐渐提高,这说明红包模块和发布模块,用户产生了较强交集,也许可以在产品层面迭代...图:腾讯灯塔关于缓慢变化维适配         目前,团队已经将较多用户行为数据,作为用户基础画像一部分,引入到数据分析之中,日常运营分析和异动监控中广泛应用。 ? ?

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使用ScottPlot库.NET WinForms快速实现大型数据交互式显示

前言 .NET应用开发数据交互式显示是一个非常常见功能,如需要创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型图表将数据呈现出来,帮助人们更好地理解数据、发现规律,并支持决策和沟通。...本文我们将一起来学习一下如何使用ScottPlot库.NET WinForms快速实现大型数据交互式显示。...ScottPlot类库介绍 ScottPlot是一个免费、开源(采用MIT许可证)强大.NET交互式绘图库,能够轻松地实现大型数据交互式显示。...使用几行代码即可快速创建折线图、柱状图、饼图、散点图等不同类型图表。...tickGen.IntegerTicksOnly = true; //告诉我们自定义刻度生成器使用标签格式化程序 tickGen.LabelFormatter

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数据分析:缓慢变化寻找跳变——基于缓慢变化维度用户分群

引导语 数据分析,我们常常有下面几种分群方式: 基础属性类:年龄、性别、城市、学历、用于首次来源 特点: 基本是不变化,虽然年龄、城市等也会发生变化,但本质上我们是将其作为一个用户固定属性进行分析...图:微视红包业务,按用户当日领取金额分群有关数据(来自腾讯灯塔截图) 基于运营视角缓慢变化维度        有没有合适分群方式,可以结合基础属性和动态数据优势,解决相关问题。...我们引入了数据仓库缓慢变化维概念,例如,每天均将用户按照过去1个月领取红包天数做分段,这样,用户分群是缓慢变化,解决了分群一致性问题,监控指标是短期变化,可以很好监控出业务异动。 ?...红包敏感群体(缓慢变化维,过去1个月领取红包22-28天),发布渗透率逐渐提高,这说明红包模块和发布模块,用户产生了较强交集,也许可以在产品层面迭代,促进2个模块相互互动。...图:腾讯灯塔关于缓慢变化维适配 目前,团队已经将较多用户行为数据,作为用户基础画像一部分,引入到数据分析之中,日常运营分析和异动监控中广泛应用。

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C#下使用TensorFlow.NET训练自己数据

今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现 图像分类 ,可以直接移植该代码 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地图像数据进行训练和推理...实际使用,如果你们需要训练自己图像,只需要把训练文件夹按照规定顺序替换成你们自己图片即可。...具体每一层Shape参考下图: 数据说明 为了模型测试训练速度考虑,图像数据主要节选了一小部分OCR字符(X、Y、Z),数据特征如下: · 分类数量:3 classes 【X...我们会话运行多个线程,并加入队列管理器进行线程间文件入队出队操作,并限制队列容量,主线程可以利用队列数据进行训练,另一个线程进行本地文件IO读取,这样可以实现数据读取和模型训练是异步,...完整代码可以直接用于大家自己数据进行训练,已经工业现场经过大量测试,可以GPU或CPU环境下运行,只需要更换tensorflow.dll文件即可实现训练环境切换。

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Python 大数据正态分布应用(附源码)

前言 阅读今天分享内容之前,我们先来简单了解下关于数学部分统计学及概率知识。...通过下图所示,可初步了解下正态分布图分布状况。 图中所示百分比即数据落入该区间内概率大小,由图可见,正负一倍sigmam 内,该区间概率是最大。...、all_data_list:数据列表,相当于Pythonlist (4)、singal_data:all_data_list单个元素 下图为 excel 大量数据: 重点代码行解读 Line3...-6:读取 excel 表每列数据并转成 list 集合 Line7:删除 excel 每列最后一行值 Line9-10:判断如果某列值完全一样,则赋值一个固定字符串,供调用方判断时使用 Line12...Line25-30:利用前面所讲到公式求出箱型图中上下边缘值,也是该方法终极目的 使用方法 调用方调用该函数时只需按规则传入对应参数,拿到该方法返回上下边缘值对页面上返回数据进行区间判断即可

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