我有一个数据集,其中的(500+)列之间有很高的相关性。根据我的理解(如果我错了,请纠正我),你使用零均值和std dev 1进行归一化的原因之一是,这样具有给定学习率的优化器更容易处理许多问题,而不是采用X的学习率。
同样,为什么我应该‘白化’我的数据集也是有原因的。这似乎是图像处理中的一个常见步骤。如果列是独立的,在某种程度上会使优化器更容易吗?
我知道,传统上,人们习惯于解除矩阵的相关性,以便使权重变得更具统计意义,并使矩阵求逆更稳定。当涉及到DL时,矩阵求逆部分至少看起来是不存在的,因为我们现在使用随机梯度下降(SGD)的变体。
我使用opencv从一些数据集(28*28行,200000 cols)读取大数据,并希望将其映射到支持对齐的特征矩阵,而不需要分配另一个大缓冲区。
cv::Mat big_data(28*28, 200000, CV_64F);
//...read data and preprocess
EMatrix map_big_data;
//cv2Eigen will allocate a new, big buffer
cv::cv2Eigen(big_data, map_big_data);
可以在不分配另一个大内存的情况下映射矩阵吗?调整cv::Mat的大小是可以的,我希望避免同时存在两个大
我使用本地二进制模式 (LBP)来提取图像组的特征(训练文件夹中有500个图像,测试文件夹中有100个图像)。事实上,我已经成功地提取了这些特性,但我不确定它们是否以正确的方式保存。
下面是提取这些特性的代码的一部分:
for x = 1:total_images
% Specify images names with full path and extension
full_name= fullfile(test_set, filenames(x).name);
% Read images from Training folder
I2 = imread(full_name);
I
我目前正在阅读这篇文章,其中原始的点云坐标正在经历两种转换,输入转换和特征转换,转换本身由一个迷你点网和一个矩阵乘法组成,输入转换将其转换为nx3向量,而特征转换将其转换为nx64向量。然而,这两个转换在结构上本质上是相同的(tnet X matrixmultiply),那么我们怎么能说第一个转换转换输入,第二个转换作用于特征呢?
我目前正在尝试计算一个大约30k的行矩阵的协方差矩阵(所有的值都在0,1的范围内),这需要很长的时间(我已经运行了超过一个小时,但它仍然没有完成)。
我在较小的示例( 7k行矩阵)中注意到的一件事是,输出的值有非常多的有效位数(例如~10^32),可能会减慢速度(并增加文件大小)--有什么方法可以限制这种情况吗?
我一直在一个简单的数据框架上使用numpys协方差方法:
import numpy as np
import pandas as pd
import sklearn as sk
df = pd.read_csv('gene_data/genetic_data25.csv
我正在使用Python导出与3x3矩阵中的特征值相关联的特征向量。我的代码返回正确的特征值,但返回错误的特征向量。
A = np.array([[-2, -4, 2],
[-2, 1, 2],
[4, 2, 5]])
print (A)
print ('-------------------------------------------------------')
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(A) # must use this line of cod