TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了模型的数据： ?...对于这个分析，我编写了两个Metropolis-Hastings（MH）采样器：sample\_mh（）和sample\_mh\_cpp（）。前者使用对数后验编码作为向量化R函数。...---- 因此，在每次迭代中，提出了系数向量。下面用红线表示链，表示生成数据的参数值。...平均接受概率在采样运行中收敛到约20％。 那么Rcpp实现与R实现相比如何呢？Rcpp的运行时间明显较低。...当log-posterior被编码为矢量化R函数时，采样器相对于Rcpp实现运行速度大约慢7倍（样本大小为100）。下图显示了样本大小为100到5000的相对运行时间，增量为500。
概率分类法 神经网络直接模拟了P(w1|x)和P(w2|x)，也就是x属于某一类的概率。 神经网络已经把先验概率包含进去了，比如尽量使训练样本和测试样本的正反例比例差不多，否则模型不准。...Nk：所有N个样本中有多少个属于第k类。 μk是第k类样本的均值 基于K-均值聚类的图像矢量量化 512*512，RGB三个通道，每个通道8个bit，存储一幅图片需要512*512*24bit。...24个bit表达的颜色有2^24种，但实际上并不需要这么多。对图像中的颜色进行聚类，比如K=64，就把图像中的颜色分为64种。传输时，传递的是64个(R,G,B)，以及512*512个1到64的数。...去除静音 通过能量方式，会去掉不发音的辅音，比如ma中的m，如何区分呢？用过零率。 在离散时间语音信号情况下，如果相邻的采样具有不同的代数符号就称为发生了过零。单位时间内过零的次数就称为过零率。...微信中的说固定数字就是后者，text-dependence。 数据库：XM2VTS, 由295人构成，每人24个声音文件，分四次录制，每次6个，每次间隔时间一个月。
ROC 曲线和 P-R 曲线的绘制方式均为动态移动阈值生成不同的点，区别在于 ROC 曲线的横纵坐标分别为假阳性率和真阳性率，而 P-R 曲线则为召回率和精准率。...基于这个特点，ROC 曲线能够尽量降低不同测试集带来的干扰，更加客观地衡量模型本身的性能。而 P-R 曲线则能更直观地反映模型在特定数据集上的表现。...在分桶的过程中，要注意样本的独立性和采样方式的无偏性，确保同一个用户每次只能分到同一个桶中，且 user_id 的选取应该是随机的（还要注意总体的选择）。...随机搜索和网格搜索类似，只是不再测试上界和下界间的所有值，而是在搜索范围内随机选取样本点（超参数）。如果样本点集足够大，那么通过随机采样也能大概率找到全局最优值或其近似值。...贝叶斯优化算法通过对目标函数形状进行学习，找到使目标函数向全局最优值提升的参数。
但是 vanilla KD 有一个不可避免的缺点：每次 iteration 都需要把训练样本输入 teacher 前向传播产生软标签 (soft label)，这样就导致很大一部分计算开销花费在了遍历...这个图像增强策略，导致不同 iteration 产生的输入样本即使来源于同一张图片也可能来自不同区域的采样，导致该样本跟单个软标签向量在不同 iterations 没法很好的匹配。...（第二行）虽然存在一些样本 ReLabel 和 FKD 之间的最大预测概率相似，但 FKD 包含更多标签分布中的从属类别概率，而 ReLabel 的分布中并没有捕获这些从属类别的信息。...不同标签量化 / 压缩策略的存储大小比较 不同标签压缩方法需要的存储空间如下表格所示，所使用的数据集为 ImageNet-1K，其中 M 是软标签生成阶段每张图像被采样的数目，这里作者选取了 200 作为示例...在 FKD 随机 crop 的训练策略中，许多样本采样于背景（上下文）区域，来自 teacher 模型的软预测标签更能真实的反映出实际输入内容，并且这些软标签可能与 one-hot 标签完全不同，FKD
如果提出每个标记概率分布的其他模型，自回归模型可以在没有向量量化的情况下处理。 基于这一观察，作者提出通过在连续值域上操作的扩散过程来对每个标记的概率分布进行建模。...与作者的工作相关的是，最近关于GIVT [48] 的工作也专注于序列模型中的连续值标记。GIVT 和作者的工作都揭示了这一方向的重要性和潜力。在GIVT中，标记分布由高斯混合模型表示。...自回归模型产生一个连续值的$d$维向量$z\in\mathbb{r}^{d}$，然后通过一个$k$路分类器矩阵$w\in\mathbb{r}^{k\times> 在生成建模的背景下，这个概率分布必须表现出两个基本特性...在分类分布的情况下，这通常实现为从中抽取样本，其中是一个控制样本多样性的温度参数。从分类分布中进行采样可以通过Gumbel最大值方法[18]或逆变换采样来实现。...实际上，无论是在语言还是图像中，现有文献都显示温度在自回归生成中扮演着关键角色。作者希望扩散采样器能提供一个温度的对应物。作者采用了[10]中提出的温度采样。
编码时间 端到端编码器一旦训练结束，其在编码具体视觉信息过程中仅需要进行一次网络的前向传播即可。而隐式神经表示的每次编码过程都需要从头训练网络。在编码时间上，端到端编码更有优势。...自回归概率模型 图2 : \hat{y}_{ijk} 的熵解码过程，先验条件为其在空域上相邻的已解码的latent像素 在训练过程中，向latents \hat{y} 中加入噪声以减少后续量化带来的性能下降...\end{aligned} latents 升采样过程 图3 : 以3级latents为例，从稀疏表示到稠密表示的升采样过程 不同分辨率的 latent 在升采样至最大分辨率后进行级联，以获得当前位置的特征...使用不同量化步长进行量化, 其具体步长通过遍历搜索得到，旨在最小化整体的率失真。...(\hat{\mathbf{y}})+\mathrm{R}_{\mathrm{MLP}}\right) \quad(5) 并且同样使用拉普拉斯分布对量化后的模型参数进行分布估计，以 \theta
根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。均匀分布可以算作是最简单的概率分布。从均匀分布中进行采样，即生成均匀分布随机数，几乎是所有采样算法都需要用到的基本操作。...6，贝叶斯网络的采样： 概率图模型经常被用来描述多个随机变量的联合概率分布。贝叶斯网络，又称信念网络或有向无环图模型。...它是一种概率图模型，利用有向无环图来刻画一组随机变量之间的条件概率分布关系。...例如，如果正负样本比例达到1∶99，则分类器简单地将所有样本都判为负样本就能达到99%的正确率，显然这并不是我们想要的，我们想让分类器在正样本和负样本上都有足够的准确率和召回率。...Borderline-SMOTE只给那些处在分类边界上的少数类样本合成新样本，而ADASYN则给不同的少数类样本合成不同个数的新样本。
一方面，与以前的工作不同，样本的重要性应该由样本的内在性质（与ground truth相比）及其对损失函数的响应来决定。另一方面，目标检测是一个多任务问题。样本的权重应该在不同任务之间保持平衡。...然后，将正负样本和负负样本的分类权重分配为1，将其余的权重分配为0。 Focal-Loss将损失函数重塑为轻量化简单样本，并将训练重点放在困难样本上。...KL-Loss根据估计的不确定性重新加权回归损失。 ? 图2：Faster R-CNN训练样本。白色虚线框表示ground truth。A，B，C是三个正样本并且具有不同的预测分数和IoU。...（a）两阶段检测器的通用框架（也可以用一阶段检测器代替）。在前向传递中，将每个样本与其ground truth进行比较，计算分类和回归损失。在反向传播中，将所有样本的损失平均以优化模型参数。...它利用了估计值与ground truth（即IoU和分类得分）之间的相互作用，因为分类和回归损失在某种程度上都固有地反映了预测的不确定性。
不排除这种可能性，但是在一个实际的推荐系统中，候选的y一般是成百上千万，而每次随机采样的 不会超过100，这种false negative的概率极低。...比较有效的一种方式就是学习word2vec中打压高频词的方法，降低热门item成为正样本的概率，提升热门item成为负样本的概率。...在所有动物图片中随机采样得到，大概率是到猫、大象、乌鸦、海豚、...。这些随机负样本，对于让模型“开眼界，见世面”十分重要，能够让模型快速“去伪存真”。...为了能给模型增加维度，迫使其关注细节，我们需要让其见识一些hard negative，比如狼、狐狸、...这种与 、 还有几分相似的负样本 不同的算法，采取不同的方式获得hard negative，在下文中将会详细分析...召回模型的特点：解耦 u2i召回，与排序，虽然都是建模user与item的匹配（match）关系，但是在样本、特征、模型上都有显著不同。
而校正决定系数则可以消除样本数量和特征数量的影响。 优点：在决定系数R平方的基础上考虑了特征个数的影响。比较变量数不同的模型。...，都会有置信度，即表示该样本是正样本的概率。...比如，99%的概率认为样本Ａ是正例，１％的概率认为样本B是正例。通过选择合适的阈值，比如50%，对样本进行划分，概率大于50%的就认为是正例，小于50%的就是负例。...通过置信度可以对所有样本进行降序排序，再逐个样本地选择阈值，比如排在某个样本之前的都属于正例，该样本之后的都属于负例。...3）加权 除了上采样和下采样这种采样方式以外，还可以通过加权的方式来解决数据不均衡问题，即对不同类别分错的代价不同，对于小众样本，如果分错了会造成更大的损失。
AUC就是ROC曲线下的面积大小，该值能够量化地反应基于ROC曲线衡量出的模型性能。 AUC越大，说明分类器越可能把真正的正样本排在前面，分类性能越好。...问题4 ROC曲线相比P-R曲线有什么特点？ 相比P-R曲线，ROC曲线有一个特点，当正负样本的分布发生变化时，ROC曲线的形状能够基本保持不变，而P-R曲线的形状一般会发生较剧烈的变化。...在分桶的过程中，要注意样本的独立性和采样方式的无偏性，确保同一个用户每次只能分到同一个桶中，在分桶的过程中所选取的user_id需要是一个随机数，这样才能保证桶中的样本是无偏的。...随机搜索 随机搜索的思想与网格搜索类似，只是不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围中随机选取样本点。 理论依据：如果样本点集足够大，那么通过随机采样也能大概率找到全局最优值，或其近似值。...选均值最大的点“利用”，方差大的点作为“探索”。为什么？ 均值代表期望的最终结果，当然越大越好，但不能每次都挑选均值最大的，因为有的点方差很大也有可能存在全局最优解。
可以看出数据集中样本在m次始终不被采样到的概率是 ? ，取极限得： ? 所以数据集D中有36.8%的样本未出现在训练集中。...sum为样例总数，具体应用中可能对P和R有不同的倚重。 比如商品推荐中，为了尽可能少打扰用户，更希望推荐内容确是用户感兴趣的，这时候查准率更重要。...假如我们已经得到了所有样本的概率输出（属于正样本的概率），现在的问题是如何改变“discrimination threashold”？我们根据每个测试样本属于正样本的概率值从大到小排序。...举例来说，对于图中的第4个样本，其“Score”值为0.6，那么样本1，2，3，4都被认为是正样本，因为它们的“Score”值都大于等于0.6，而其他样本则都认为是负样本。...每次选取一个不同的threshold，我们就可以得到一组FPR和TPR，即ROC曲线上的一点。这样一来，我们一共得到了20组FPR和TPR的值，将它们画在ROC曲线的结果如下图： ?
）抑制，选出概率最大的 2000 个 RoIs。...(2)、在每个 roi 里划分成 k×k (7×7) 的 bins，对每个 bin 中均匀选取多少个采样点，然后进行 max pooling，也会出现小数，这是第二次量化。...ROI Align 并不需要对两步量化中产生的浮点数坐标的像素值都进行计算，而是设计了一套优雅的流程。...我们通过双线性插值的方法根据采样点周围的四个点计算每一个采样点的值，然后对着四个采样点执行最大池化操作得到当前bin的像素值。 ...ProposalTargetCreator： 负责在训练RoIHead/Fast R-CNN的时候，从 RoIs 选择一部分(比如128个，正负样本比例 1:3 )用以训练。
作为回应，研究人员必须设计模型来进行推理，例如 限制玻尔兹曼机器（RBM）使用分层的无向设计使Gibbs采样成为可能。在最近的突破中，VAE使用变分方法来支持概率自动编码器中的更一般的后验分布。...但是对于VAE，像其他变分模型一样，人们必须忍受这样一个事实，即模型是一个最佳拟合近似值，通常不会量化近似值的近似值。...这些方法涉及对典型的SGD更新的微小变化，这些更新从概率分布产生样本，该概率分布近似于贝叶斯模型后验p(θ|x)。...得益于这些发展，近来在可扩展MCMC中的兴趣已经升温，特别是在大数据集上进行通用MCMC模型所需的MH测试。通常情况下，MH测试需要扫描整个数据集，并在每次需要数据采样时应用。...应用MH测试的第一步是使用不同的接受函数。用Δ表示，经典MH接受蓝色曲线给出概率的过渡。
CART 决策树的目的最终还是寻找到区分样本的纯度的量化标准。在CART决策树中，采用的是基尼指数来作为其衡量标准。...基尼系数直观的理解是，从集合中随机抽取两个样本，如果样本集合越纯，取到不同样本的概率越小。这个概率反应的就是基尼系数。 因此如果一个样本有K个分类。...假设样本的某一个特征a有n个取值的话，其某一个结点取到不同样本的概率为： 12.png 因此k个分类的概率总和，我们称之为基尼系数： 13.png 而基尼指数，则是对所有结点的基尼系数进行加权处理 14...随机森林采用的采样方法一般是是Bootstap sampling，对于原始样本集，我们每次先随机采集一个样本放入采样集，然后放回，也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到，经过一定数量的采样后得到一个样本集...由于是随机采样，这样每次的采样集是和原始样本集不同的，和其他采样集也是不同的，这样得到的个体学习器也是不同的。
CART 决策树的目的最终还是寻找到区分样本的纯度的量化标准。在CART决策树中，采用的是基尼指数来作为其衡量标准。...基尼系数直观的理解是，从集合中随机抽取两个样本，如果样本集合越纯，取到不同样本的概率越小。这个概率反应的就是基尼系数。 因此如果一个样本有K个分类。...假设样本的某一个特征a有n个取值的话，其某一个结点取到不同样本的概率为：[1507880869310_7263_1507880895280.png] 因此k个分类的概率总和，我们称之为基尼系数： [...随机森林采用的采样方法一般是是Bootstap sampling，对于原始样本集，我们每次先随机采集一个样本放入采样集，然后放回，也就是说下次采样时该样本仍有可能被采集到，经过一定数量的采样后得到一个样本集...由于是随机采样，这样每次的采样集是和原始样本集不同的，和其他采样集也是不同的，这样得到的个体学习器也是不同的。
特征提取器 用类似 ResNet 网络提取不同层级的图像特征： $$ \phi^{l,i}\sim\phi^{l}(x_{i})\in\mathbb{R}^{H_{l}\times\dot{W_{l...异常特征生成器 为了训练判别器估计样本正常的似然概率，最简单的方法是对负样本（缺陷特征）进行采样，并将其与正常样本一起优化。...但是异常样本的数量往往不足以支持训练，不同于其他文章生成异常图像，本文在特征空间中的正常样本上添加简单的噪声生成异常特征（文章声明该方法优于其他手工方法）。...异常特征是通过在正常特征 $q_{h,w}^i\in{\mathbb{R}^C}$ 上添加高斯噪声生成的，噪声 $\epsilon\in\mathbb{R}^C$ 独立同分布地采样于高斯分布 $\mathcal...同时图像级异常检测结果的得分： S_{AD}(x_i):=\max_{(h,w)\in W_0\times H_0}s_{h,w}^i 由于网络简单，在 3080Ti 上 256*256 的图在未经过量化的模型上可以达到接近
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