重现结果所需的代码可以在这里找到(https://github.com/rlouf/blog-benchmark-rwmetropolis),使代码运行得更快的技巧值得学习。
标准化流(Normalizing Flows)是算法工具包中的一种便捷技术,它将简单的密度(如高斯分布)转换为丰富的复杂分布,可用于生成模型,RL和变分推断。 TensorFlow具有一组不错的功能,可轻松构建流程并对其进行训练以适应实际数据。
Dance generator using Variational Autoencoder, LSTM and Mixture Density Network.
可以看到,如预期一样,单隐层神经网络可以很好地拟合正弦函数。然而,这种拟合方法只有当我们要用神经网络逼近的函数是一对一或多对一的函数时才有效。
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33178 The density of a finite mixture distribution has the form p(x) = KXi
通过学习概率密度函数的Gaussian Mixture Model (GMM) 与 k-means 类似,不过 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation。对于二者的区别而言简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster ,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 cluster 的概率。 作为一个流行的算法,GMM 肯定有它自己的一个相当体面的归纳偏执了。其实它的假设非常简单,顾名思义,Gaus
背景减除(Background Subtraction)是许多基于计算机视觉的任务中的主要预处理步骤。如果我们有完整的静止的背景帧,那么我们可以通过帧差法来计算像素差从而获取到前景对象。但是在大多数情况下,我们可能没有这样的图像,所以我们需要从我们拥有的任何图像中提取背景。当运动物体有阴影时,由于阴影也在移动,情况会变的变得更加复杂。为此引入了背景减除算法,通过这一方法我们能够从视频中分离出运动的物体前景,从而达到目标检测的目的。 OpenCV已经实现了几种非常容易使用的算法。 环境 Python 3.6
来源:机器学习杂货店本文约3500字,建议阅读10+分钟本文为你介绍 KMeans 的一个替代方案之一,高斯混合模型。 高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多,比如:它假设簇是球形的并且大小相同,这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是硬聚类方法,这意味着每个数据点都分配给一个集群,这也是不
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Siri的本领升级了。 苹果上月推出的机器学习博客今天连更3篇新文,全部是有关Siri的研究技术。 三篇讲了啥? 在这篇题为《Deep Lear
前面一章我们学习了《C++ OpenCV图像分割之KMeans方法》,今天我们在学习一下高斯混合模型。
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 2011 年 10 月,在 iPhone 4S 的发布会,Siri 作为首款语音助手,惊艳亮相,然而 6 年过后,Siri 却依旧不温不火,为此,苹果在最新的 iOS 11 中为 Siri 增加了更多的新功能,而且 Siri 合成的声音也更加自然流畅。 近日,苹果在自家的“Apple Machine Learning Journal”的博客上发表了三篇论文,详细解释了 Siri 声音背后有关深度学习的技术细节。其中,《Deep Learning for
Flexmix 这个包的文档看起来让人很蒙蔽,完全搞不懂核心的一些建模函数。我下面测试下不同的接口使用的效果。
在2018年TensorFlow开发者峰会上,我们(TensorFlow团队)宣布发布TensorFlow Probability:一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱。TensorFlow Probability适用的情况包括:
在本文中,首先简要解释一下 混合密度网络 MDN (Mixture Density Network)是什么,然后将使用Python 代码构建 MDN 模型,最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。
论文【1】中提出的自动驾驶决策系统(Decision-Making System)包含三层Behavior Planner:
选自Medium 作者:Josh Dillon、Mike Shwe、Dustin Tran 机器之心编译 参与:白妤昕、李泽南 在 2018 年 TensorFlow 开发者峰会上,谷歌发布了 TensorFlow Probability,这是一个概率编程工具包,机器学习研究人员和从业人员可以使用它快速可靠地构建最先进、复杂的硬件模型。 TensorFlow Probability 适用于以下需求: 希望建立一个生成数据模型,推理其隐藏进程。 需要量化预测中的不确定性,而不是预测单个值。 训练集具有大量相对
这在模型噪声随着模型变量之一变化或为非线性的情况下特别有用,比如在存在异方差性的情况下。
大家可能知道,要做概率编程 (Probabilistic Programming) 的话,TensorFlow Probability (TFP) 这个库是个不错的选择。
http://proceedings.mlr.press/v97/tan19b/tan19b.pdf
之前没有学过概率编程?对 TensorFlow Probability(TFP)还不熟悉?下面我们为你准备了入门级实操性教程——《Bayesian Methods for Hackers》(教程查看地址:https://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/#tensorflow),这门教程的实例现在也在 TFP 中开放了。作为对所有人开放的开源资源,TFP 版本的概率编程对之前用 PyMC3 写的那版进行了补充。
本文介绍了EM算法在机器学习中的原理和应用,包括高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)和概率图模型(PGM)等。EM算法是一种迭代算法,用于在包含隐变量的概率模型中估计模型参数。EM算法在GMM中的应用是求解模型参数,在HMM中的应用是计算隐藏状态序列的后验概率,在PGM中的应用是计算似然函数。EM算法的两个主要步骤是期望步骤和最大化步骤。期望步骤是估计模型参数的过程,最大化步骤是评估模型参数对数据拟合程度的过程。EM算法在机器学习中的应用非常广泛,可以用于聚类、降维、分类等任务。
《Hands-on tour to deep learning with PyTorch》
选自苹果 机器之心编译 参与:蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始,苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习,iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅,更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍,更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成,也就是人类声音的人工产品,被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近,配合语音识别,语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
新智元编译 来源:blog.otoro.net 作者:David Ha 编译:肖琴 【新智元导读】“世界模型”(World Models)是谷歌大脑研究科学家 David Ha 和 Swiss A
Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集,它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。利用 TensorFlow,Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件(比如 GPU)加速的模型和分布式计算结合起来。 该软件的主要内容包括以下几个部分: 采样算法,例如,tfp.metropolis_hastings,tfp.hmc,tfp.monte_carlo。 示例模型(tfp.examples):使用
大一时做的大作业,用的C语言编写,这个项目还是很经典的,可以锻炼到自己C语言的文件操作,并且了解C语言的结构化编程方式。
作者寄语 提供一个小接口,提供两市停复牌的数据,方便查询。 AkShare-更新记录 "stock_em_tfp" # 两市停复牌数据 股票 两市停复牌 接口: stock_em_tfp 目标地址: http://data.eastmoney.com/tfpxx/ 描述: 获取东方财富网-数据中心-特色数据-两市停复牌 限量: 单次获取指定交易日的停复牌数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 trade_date str Y trade_date="2020-03-25" 输出参数 名称 类型 默认显示
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以及一些有关特征独立性的强(朴素)假设的简单概率分类器,也称“独立特征模型”。本文demo使用TF的实现朴素贝叶斯分类器,用TensorFlow_probability概率库实现参数可训练的高斯分布变种。
引子:线程死锁曾是多少程序员的噩梦,每每为此食不甘味,夜不成寐,一句话:苦不堪言。本文从几个场景入手,试图解开产生死锁的原因之谜。
我们都知道数据链路层有mtu的限制,如果我们上层发的包太大,那就要分片,那么对端就需要重组分片,组装好再通知上层。我们看一下分片重组的过程。我们看一下分片重组中用到的数据结构。ipq结构体是代表一个完整的传输层包,他被ip层分成了多个分片。ipfrag结构体是代表一个ip分片。他是传输层包的一个部分。
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组,并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
基于 Frenet 坐标系的动作规划方法由于是由 BMW 的 Moritz Werling 提出的,为了简便,我们在后文中也会使用 Werling 方法简称。在讨论基于Frenet 坐标系的动作规划方法之前,我们首先得定义什么是最优的动作序列:对于横向控制而言,假定由于车辆因为之前躲避障碍物或者变道或者其他制动原因而偏离了期望的车道线,那么此时最优的动作序列(或者说轨迹)是在车辆制动能力的限制下,相对最安全,舒适,简单和高效的轨迹。
【新智元导读】Mybridge AI(www.mybridge.co)基于文章的内容质量和热议程度对 9 月份和机器学习相关的论文进行了排名,从近 1400 篇博客文章和论文中选出了 Top10,主题
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/78040210
如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要,这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值,从而进行后续方向的迭代及调整。
2.1. 高斯混合模型 sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包,支持 diagonal,spherical,tied,full四种协方差矩阵 (注:diagona
计算机视觉技术发展迅速,很多时候,可悲的不是我们没有努力,而是没有跟上时代的步伐。努力coding终于出来结果了,却发现早就有人开源了,效果还比自己写的好!
在无监督学习中unsupervised learning中,训练样本的标记信息是未知的,其目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律,为进一步的数据分析提供基础。而此类学习任务中应用最广、研究最多的即聚类clustering。 以通俗的语言讲解,聚类学习将数据集中的样本分成若干个互不相交的子集(称为簇cluster)。保持簇内差异尽可能小而簇间差异尽可能大我们就可以将每个簇映射到一些潜在的类别。
这篇文章有4篇论文速递,都是GAN方向,包括根据文本生成图像和多域图像生成等方向。其中一篇是IJCAI 2018。
AI 科技评论按:2018 中国计算机大会(CNCC2018)于 10 月 25-27 日在杭州国际博览中心举办,会议由中国计算机学会(CCF)主办,杭州市萧山区人民政府、浙江大学承办,浙江工业大学、浙江工商大学、杭州电子科技大学协办。
翻译:Play with Rust easily - 轻松玩转Rust 翻译自 Play with Rust easily 作者 : Wilfried Kopp aka. Chevdor 译者: Si
选自苹果期刊 作者:Siri Team 机器之心编译 参与:路雪、黄小天 近日,苹果 Siri 团队在苹果机器学习期刊上连发三文:《Improving Neural Network Acoustic Models by Cross-bandwidth and Cross-lingual Initialization》、《Inverse Text Normalization as a Labeling Problem》、《Deep Learning for Siri‘s Voice: On-device De
层级聚类(Hierarchical Clustering)是一种基于树形结构的聚类算法,通过将数据点逐步合并成簇,最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种:自底向上聚类(Agglomerative Clustering)和自上向下聚类(Divisive Clustering)
DanceNet 中最主要的三个模块是变分自编码器、LSTM 与 MDN。其中变分自编码器(VAE)是最常见的生成模型之一,它能以无监督的方式学习复杂的分布,因此常被用来生成图像数据。VAE 非常优秀的属性是可以使用深度神经网络和随机梯度下降进行训练,并且中间的隐藏编码还表示了图像的某些属性。
CV君盘点了CVPR 2019 中有关人体姿态的论文,其中研究 3D人体姿态估计的论文最多,有 11 篇,研究 2D 姿态估计的 7 篇,姿态迁移 2 篇,人体图像生成 1 篇,人体捕捉 2 篇,另外还有2篇创建了新的基准数据集。
本文介绍的论文题目是:《Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts》 论
同系列可参考: 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的dowhy(一) 因果推断笔记—— 相关理论:Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同(二) 因果推断笔记——python 倾向性匹配PSM实现示例(三) 因果推断笔记——双重差分理论、假设、实践(四) 因果推断笔记——因果图建模之微软开源的EconML(五) 因果推断笔记——工具变量、内生性以及DeepIV(六)
以深度学习为代表的现代机器学习方法在预测和分类准确性上取得了巨大的成功。在机器学习中,典型的学习过程首先将可用的训练数据拆分为训练、验证和测试集,我们在训练集上训练模型,在验证集上验证超参数,在测试集上验证模型的性能。但是在实际应用中,性能良好的测试集模型将如何发挥作用?如果模型A在测试集上的性能优于模型B,这是否意味着在实际应用中A模型的效果更好?实际上有许多因素会影响模型的实际落地效果,如测试集的分布与模型训练数据存在分布差异,模型在预测或分类时是不可靠的,且这种误差不可评估。
高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)是一种基于概率分布的聚类方法,它假设数据集由若干个高斯分布组成,每个高斯分布代表一个簇。在本文中,我们将使用Python来实现一个基本的高斯混合模型聚类算法,并介绍其原理和实现过程。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云