如何为不同的目标范围(或模式)生成多目标回归数据集 - 腾讯云开发者社区

核心体系是Grey Model.即对原始数据作累加生成（或其他处理生成）得到近似的指数规律再进行建模的方法。...在处理较少的特征值数据，不需要数据的样本空间足够大，就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题，能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。...优点是短、中、长期的预测都适合。如传染病的预测模型、经济增长（或人口）的预测模型、Lanchester战争预测模型。...NSGA(非支配排序遗传算法) 多目标优化问题 NSGA NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法) 带权约束多目标优化问题 NSGA-II Bat Algorithms （蝙蝠算法） 多目标优化问题...BA MOEAD（基于分解的多目标优化） 多目标优化问题 MOEAD

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CoMoGAN: continuous model-guided image-to-image translation

在所有数据集上，它都优于文献。 1、介绍图像到图像（i2i）翻译网络学习域之间的翻译，将从数据集学习的目标外观应用于源图像的上下文。...2、相关工作与早期的i2i不同，[75，70]中的开创性工作实现了不成对的源/目标训练。在此基础上，出现了多模态或多目标i2i。额外的监督也提高了性能。 ...我们还使用了另一个无监督网络，称为，它在目标数据集上回归。从上图（左）来看，因为是在变换中中注入的，我们通过将添加到生成器目标来强制所有值的正确扩展，。...在表中，IS[54]评估了所有数据集的图像质量和多样性，CIS评估了多模式翻译，LPIPS仅评估了绝对多样性。...相反，我们推测MUNIT专注于目标数据集雾强度，这些雾强度是离散的，可能与FD不同，而我们的FIN层能够实现连续表示，从而实现更好的泛化。图中两个数据集的定性评估。6b考虑mIoU性能。

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. | DrugEx v2：多重药理学中基于pareto的多目标强化学习的药物分子从头设计

在本文中，作者通过多目标优化扩展DrugEx算法，以生成针对多个靶标或一个特定靶标的类药物分子，同时避免脱靶(本研究中的两个腺苷受体，A1AR和A2AAR，以及钾离子通道hERG)。...预测模型为了预测每个生成分子对给定靶标的pChEMBL的平均值(pX，包括pKi、pKd、pIC50或pEC50)，作者使用4种不同的机器学习算法构建了QSAR回归模型，即随机森林(RF)、支持向量机...作者把两种不同的多目标强化学习方案应用到四种算法中，分别对不同算法进行了多靶标和特定靶标的性能测试。...LIGAND 集和生成分子的化学空间的比较 4 总结在这项工作中，作者提出了一种基于帕累托的多目标学习算法，用于基于不同要求的多靶标亲和力分数的多目标药物从头设计。...在未来的工作中，作者提出将继续使用这些新的深度学习模型来更新DrugEx，以处理不同的分子表征，如图或片段，还将会整合更多的目标(例如稳定性、可合成性等)，特别是当这些目标相互矛盾时，模型允许用户为每个目标设定权重

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J Cheminform｜DeepGraphMolGen：一种多目标的计算策略，图卷积和强化学习方法，用于生成具有理想性质的分子

此外，作者还成功地将他们的方法扩展到使用多目标奖励函数。 ? 一、研究背景在计算机模拟和实验中产生具有理想性质的分子或材料是一个当前感兴趣的领域。...线性回归数据：(a)y=0.44+0.79x，R2=0.79；(b)y=0.49+0.74x，R2=0.68 3.2 单目标分子生成作者首先考虑了具有单一目标的分子生成(多巴胺转运体相互作用）。...单目标分子生成实验结果 3.3 多目标分子生成虽然生成对某一特定配体具有较高亲和力的分子本身也是很受欢迎的，但在许多情况下，人们可能希望寻找与一种受体结合但并不与另一种受体结合的分子（激酶抑制剂可能就是这样的例子之一...作者试图在这里通过本文中的方法来实现这一点，方法是将奖励函数修改为两个不同目标的pKi值的加权组合。...多目标分子生成实验结果四、总结作者发表了一个有用的，生成分子的方法，它是一个结合了分子图编码，强化学习和多目标优化的虚拟筛选。

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TUM提出TrackFormer：基于Transformers的多目标跟踪

摘要作者提出了一种基于编码器-解码器转换器结构的端到端多目标跟踪和分割模型TrackFormer。作者的方法引入了跟踪查询嵌入，通过视频序列利用一个自回归的方式跟踪对象。...新概念的自回归轨迹查询嵌入对象的空间位置，并随时间跟踪它。在两个具有挑战性的多目标跟踪基准(MOT17和MOTS20)的最先进的结果。 ?...TrackFormer通过自回归处理视频实现联合检测和多目标跟踪。...在MOT17测试集上评估的现代多目标跟踪方法的比较。作者报告了数据集提供的三组公共检测以及在线和离线方法之间的平均结果。在所有的跟踪方法中，TrackFormer在MOTA方面取得了最先进的结果。...箭头指示低或高的最优度量值。 ? 在MOTS20训练集和测试集上评价现代多目标跟踪和分割方法的比较。TbD所指出的方法最初是通过检测进行跟踪，没有分割。

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机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战

基尼不纯度：常用于CART算法，度量数据集的不纯度，基尼不纯度越小，数据集的纯度越高。假设我们要从一个包含苹果和橘子的篮子中分类水果，信息增益会衡量按照颜色或按照质地分裂数据所带来的信息纯度提升。...通过预剪枝或后剪枝，我们可以移除这些仅对训练数据有特定判断能力的规则。决策树的基础原理既直观又深邃。它将复杂的决策过程简化为易于理解的规则，并且通过学习数据中固有的模式，适用于各种机器学习任务。...例如，在电子商务推荐系统中，我们可以利用进化算法来不断进化决策树的结构，以提高推荐的准确性。不同的树结构被视为不同的“物种”，经过迭代的“自然选择”，最适应用户行为模式的决策树结构会被保留下来。...多目标决策树优化在某些复杂的机器学习任务中，我们不仅仅想要优化单一的性能指标，如准确度，我们还可能关心模型的可解释性、速度或是占用的内存大小。...多目标优化（Multi-Objective Optimization）技术能够在这些不同的指标之间找到最佳的平衡。

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Wires Comput Mol Sci｜分子发现的生成模型：最新进展和挑战

化学分布也可以通过比较训练集和测试集中常见的分子性质如分子量或logP的分布来评估。...重新发现基准与相似性有关，目标是重新发现被从训练集中删除的分子。异构体基准涉及到生成遵循一个简单模式的分子（这是一个先验的未知模式）。最后，中位数分子发现基准的目标是生成与多个分子相似度最高的分子。...这对于具有较小的公共数据集的性质来说可能会成为问题，如毒性或相位行为，对于这些性质来说，训练高精度的预测模型可能是不可行的。此外，对于难以定义的性质，也很难训练预测模型。...与明确的多目标优化不同，用户不需要定义每个次要目标，这使得考虑难以定义的目标变得很直接。...最后，利用二维和三维表征的生成模型在训练时比简单的模型计算成本更高，使它们更难扩展到更大的分子和/或更大的数据集。

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深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

多目标优化问题的定义 多目标优化问题（MOOP）是优化问题的一个类别，其中涉及两个或更多个相互冲突的目标函数。这些目标通常无法同时达到最优，因此解决方案涉及到在不同目标之间找到最佳折中点。...因此，选择或者开发适合特定问题的算法是一个重要的挑战。这不仅需要深入理解问题的本质和需求，还需要对不同算法的特点和适用范围有清晰的认识。...多目标遗传规划（MOGP） 多目标遗传规划（MOGP）是遗传规划的多目标版本，用于自动生成计算机程序或模型。核心概念：程序树（Program Trees）：表示解决方案的树状结构。...应用场景： MOGP适用于需要自动生成或优化复杂结构或模型的场景，如符号回归和自动编程。...我们将使用遗传算法来同时处理这两个目标。 2.遗传算法实现算法概述：初始化：随机生成一组候选解（参数集）作为初始种群。适应度评估：评估每个候选解的性能，考虑两个目标：准确度和资源消耗。

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A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network

最先进的目标检测性能，高达15帧每秒，是报告的数据集，如KITTI和Caltech，包含大量的小目标。1、简介经典的目标检测器，基于滑动窗口范式，在多个尺度和宽高比下搜索对象。...3、多尺度目标建议网络在本节中，我们将介绍用于生成对象建议的网络。3.1、多尺度检测多目标尺度的覆盖是目标检测的关键问题。...然而，对于Caltech和KITTI这样的数据集，情况就不一样了，因为目标尺度可以跨越多个八尺度0。在KITTI中，许多目标都非常小。如果不重新标度，集合的基数变化很大。...对于包含大量小目标的数据集，如KITTI，这种方法的有效性有限。输入上采样也有三个副作用:大内存需求、慢训练和慢测试。需要注意的是，输入上采样并不能丰富图像的细节。...值得一提的是，MS-CNN生成了高质量的建议(与ground truth高度重叠)，没有任何边缘检测或分割。这证明了边界盒回归网络的有效性。5.2、目标检测的评估在本节中，我们将评估目标检测性能。

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深入理解推荐系统：排序

推荐系统可能具有使用不同来源的多个召回队列，例如：矩阵分解模型的相关item。根据各类标签下的用户item。 “本地”与“非本地”项目；也就是说，要考虑地理信息。热门或流行item。...社交网络；也就是朋友喜欢或推荐的item。系统将这些不同的来源组合成一个通用的候选库，然后由单个模型对其进行打分并根据该分数进行排名。...而多目标建模中难点在于如何平衡多个建模目标之间的关系，目前的通用做法是将多个q加权或连乘，比如Prob(click) * watch_time，也就是人工的去制定规则，这种方式可以快速见效、简单、快捷，...当然，不同的业务数据量，样本的质量通常存在很大的差异，所以，在样本上我们的问题就变成了如何根据业务目标，构造合适的样本并加以使用。...wide部分（传统模型，如logistic回归）起记忆（memorization）的作用，即从历史数据中发现item或者特征之间的相关性，deep部分（深度学习模型）起泛化（generalization

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多模态新任务、新数据集：NTU提出广义引用分割问题GRES

图2：多目标表达式和无目标表达式示例新数据集：gRefCOCO 然而，现有的几个引用表达数据集，如RefCOCO系列，几乎不包含多目标表达式或无目标表达式样本，只有单目标表达式样本，如表1所示。...表1：gRefCOCO与其他引用表达式数据集的比较为了促进对GRES的研究工作，本文构建了新的大规模引用分割数据集gRefCOCO。它进一步包含多目标表达式和无目标表达式。...该数据集共有278,232个表达式，其中包括80,022个多目标表达式和32,202个无目标表达式，涉及19,994张图像中的60,287个不同物体。...gRefCOCO数据集的多目标表达式主要有以下难点： 1.计数表达式：处理包含计数的表达式，需要区分基数词和序数词，如“two”和“second”，并具备对象计数能力。...3.属性的范围：要处理多目标表达式中的不同目标之间的属性共享或差异，需深入理解各个属性以及它们与相应对象之间的关系。

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脑机接口中最优特征选择的多目标共生生物搜索算法（一）

因此，本文提出了一种非支配排序多目标共生生物搜索算法来生成BCI最优特征子集。在两个基于运动图像的数据集上研究了该算法作为特征选择方法的效率和鲁棒性。...因此，应该将特征选择视为一个多目标问题，以确定两个目标之间的帕累托最优解。EC技术更适合于多目标特征选择算法，因为它们在一次运行中生成多个解(薛等人，2016)。...然而，现有的研究一般针对中小型数据集，因此可以看出，多目标模糊系统问题仍然是BCI数据的一个开放研究领域，这是一个高维数据。...此外，现有的多目标研究存在上述问题，并且没有处理像BCI数据这样的大规模数据集。考虑到目前文献中的不足和SOS算法的优点，本文提出了一种基于包装器模式的多目标算法用于BCI。...在本文中，不同版本的SOS算法也只在数据集1上进行了研究和实现。对这些算法的结果进行了比较，并评价了它们的优缺点。

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动态多目标优化研究综述

由于动态多目标优化问题的最优解集存在不确定性，因此如何在环境发生变化之后快速追踪到新环境的最优解集是解决动态多目标优化问题的难点。...化检测方法主要分为两类：第一类是基于种群的检测方法，该方法是在种群中选择个体，而选择的方式有随机选择个体或从不同的非支配等级上选择个体等；第二类是不基于种群的选择方法，在搜索空间中随机初始化产生一些个体或者均匀产生一...(2) 目标函数值数据的分布估计。Richter[26]提出的这一检测变化的方法主要思想是判断相邻两次迭代的目标解集是否属于同一种统计分布，如果不是就判定为环境没有发生变化。...上生成期望个体，来预测产生新环境初始种群；DSS2 通过在连续两次迭代之间最优解集的移动方向生成期望个体来加速种群收敛。..., CKPS) 来响应环境变化，提出了新的动态多目标优化算法 CKPS/RM-MEDA (CKPS-based RM-MEDA)[55]来解决 DMOPs，该预测机制描述如下：(1) 通过前两个环境的非支配解集的中心点变

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卡内基梅隆大学提出CSC-Tracker|一种新的视觉分层表示范式，用于多目标跟踪

Abstract 作者提出了一种新的视觉分层表示范式，用于多目标跟踪。通过关注目标的组合性视觉区域并与背景上下文信息进行对比，而不是仅依赖于如边界框这样的语义视觉线索，来区分目标更为有效。...在多个多目标跟踪数据集上的实验表明，CSC-Tracker在基于 Transformer 的方法中达到了最先进的准确性，并且在抗噪性、时间效率以及计算经济性方面表现更佳。作者的贡献有三个层面。...作者通过最大化属于相同轨迹的检测之间的关联概率来训练关联模块，如公式1所示。作者同时在全球范围内对所有 T 帧采样视频片段计算关联得分。...DanceTrack具有最大的数据规模并提供了官方验证集。DanceTrack包含的大多数目标位于前景，但存在严重的遮挡、复杂的运动模式和相似的外观。...这两点是本文的主要贡献。作者已经证明了它们之间的联系能够显示出强大的能力。这些设计被整合到CSC-Tracker中，用于多目标跟踪。在多个数据集上的结果表明了其效率和有效性。

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一文带你了解视觉目标跟踪

首先ECO降低了C-COT的参数量，对特征提取作了降维简化，提升效率、防止过拟合；第二，使用高斯混合模型生成不同样本组合，简化训练集的同时还增加了多样性；另外，提出了一种高效的模型更新策略，在提升速度的同时还提升了鲁棒性...多目标跟踪问题定义与单目标跟踪相比，多目标跟踪的研究进展则缓慢得多，可用的数据集不够丰富，可以参考的开源代码也比较少。...左：用于目标状态预测的RNN；右：用于数据关联（匹配）的LSTM（图片来源：[23]）后续的工作中，陆续出现了一些同样尝试使用神经网络解决多目标跟踪问题的方法（不包括使用CNN做目标检测），如JDT...刚从单目标跟踪研究失败的阴影中走出来斗志昂扬精神百倍甚至已经开始拿DukeMTMC训练模型的笔者又产生了卷铺盖退学的想法（捂脸）……DukeMTMC即便拆分开来作为八个单相机多目标跟踪的数据集，也是一个相当高质量...如果类似这样的数据集能够多起来，拥有了数据量加成的多目标跟踪研究又会是怎样一幅景象呢？

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当CV碰上无人机：ICCV 2019 VisDrone挑战赛冠军解决方案解读

这些帧由 260 多万个常用目标（如行人、汽车、自行车和三轮车）的手动标注框组成。为了让参赛队伍能够更有效地利用数据，数据集还提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。...该任务与任务 1 相似，不同之处在于需要从视频中检测对象；任务 3：单目标跟踪挑战。任务旨在估计后续视频帧中第一个帧中指示的目标状态；任务 4：多目标跟踪挑战。...大量的检测物体与常规检测数据集不同的是，每张图片包含上百个待检测物体，数据集总共含有 260 万个标注框，如果使用占用显存较大的模型，可能会出现资源不够的情况。...不同的数据分布常用的数据集如：COCO 数据集、OBJ365 都是广泛应用的数据集，所以大家经常用它们的预训练来 fine-tune 其他数据集。...多尺度训练+Testing tricks 实验结果 (验证集) ? 任务 4 : 多目标跟踪 ?

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大厂技术实现 | 爱奇艺短视频推荐业务中的多目标优化实践 @推荐与计算广告系列

⛵2021微信大数据挑战赛数据集，大家可以通过 ShowMeAI 的百度网盘地址快速下载。...数据集和代码的整理花费了很多心思，欢迎大家 PR 和 Star！...⛵ 大厂技术实现的数据集下载（百度网盘）：公众号『ShowMeAI研究中心』回复『大厂』，或者点击这里获取本文爱奇艺短视频推荐业务中的多目标优化实践『2021微信大数据挑战赛数据集』⭐ ShowMeAI...这是典型的多任务多目标学习场景，在深度学习领域有不同的处理方式。...图片阿里2019年在RecSys发表的paper4上提出了在多目标优化中使用帕累托优化，对比手动调节联合Loss，论文中使用kkt条件来负责各目标权重的生成。

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基于稀疏化鲁棒LS-SVR与多目标优化的铁水硅含量软测量建模

在众多数据驱动建模方法中，SVR 凭借其在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中的优势，得到了广泛的应用[6~11]。...为此，本文基于多目标参数优化技术，提出一种具有稀疏性和鲁棒性的改进最小二乘支持向量回归(LS-SVR)建模技术，用于对铁水[Si]进行动态软测量建模。...多目标遗传参数优化时，C,s 经上述多目标遗传优化的Pareto 前沿进化过程如图4 所示。...实际生产中，数据总会不同程度受到噪声等外界干扰[14,15]，若在常规数据建模时将这些离群点考虑进去会严重的影响建模效果以及模型的泛化能力。...结论 ⑴ 针对机理建模难以准确估计铁水硅含量的难题，利用数据驱动建模的思想，提出一种基于模型精度多目标评价与多目标遗传参数优化的稀疏鲁棒最小二乘支持向量机算法，用于对铁水硅含量进行动态软测量。

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利用Transformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码）

这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪 1 简要 多目标跟踪(MOT)任务的关键挑战是跟踪目标下的时间建模。...现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。...如上图(c)，与分类和框回归分支并行，MOTR预测每一帧的跟踪查询集。 3 新框架分析最近，DETR通过采用TRansformer成功地进行了目标检测。...当在MOT数据集的示例上使用DETR检测器时，如上图(a)，相同检测查询（绿色目标查询）预测两个不同帧预测两个不同的目标。因此，很难通过目标查询的身份来将检测预测作为跟踪值联系起来。...给定一个视频序列作为输入，训练损失，即track loss，是逐帧计算和逐帧生成的预测。

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基于多目标视频图像边缘特征的核相关滤波跟踪算法

1.3.2 岭回归模型学习分类器岭回归是有偏数据估计回归方法,可用封闭方程表示为： ?...式中,x i样本目标,y i为回归目标,w为分类器参数,f(x i )为封闭函数,i为有偏数据对应的序号,ξ为可调节过拟合的参数,对(13)式求极值得到 w=(X H X +ξI) -1 X H y...1.4 视频图像的多目标跟踪训练分类器时,利用连续标签标记样本,依据待跟踪目标与样本中心距离ϑ得到相关滤波响应值,范围为[0,1],相关滤波响应值在接近跟踪目标时趋于1,远离跟踪目标时趋于0。...实例分析选取Benchmark数据集中的视频验证本算法跟踪目标的有效性,数据集内的视频图像均为户外环境,包括不同尺度变换、光照变换、遮挡等复杂环境的视频图像,通过定性以及定量分析评价本算法的跟踪性能。...可以发现,用本算法跟踪不同复杂环境视频图像内的多目标时,跟踪速度明显高于其他算法,有效验证了本算法的实时性。 ?

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