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适用于稀疏的嵌入、独热编码数据的损失函数回顾和PyTorch实现

在嵌入复杂数据方面，自动编码器已经被证明是非常有效的，它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。...但是，尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明，但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足，特别是当列像一个热编码那样相互关联时。 在本文中，我将简要地讨论一种热编码(OHE)数据和一般的自动编码器。...即列不是不相交的 OHE向量输入的稀疏性会导致系统选择简单地将大多数列返回0以减少误差 这些问题结合起来导致上述两个损失(MSE，交叉熵)在重构稀疏OHE数据时无效。...通过求两个向量之间的余弦来计算距离，计算方法为: ? 由于该方法能够考虑到各列中二进制值的偏差来评估两个向量之间的距离，因此在稀疏嵌入重构中，该方法能够很好地量化误差。...简单地说，它是两个集合之间重叠的度量，并且与两个向量之间的Jaccard距离有关。骰子系数对向量中列值的差异高度敏感，利用这种敏感性有效地区分图像中像素的边缘，因此在图像分割中非常流行。

1.2K61

4种SVM主要核函数及相关参数的比较

支持向量机除了提供简单的线性分离之外，还可以通过应用不同的核方法进行非线性分类。参数设置也是SVM更好地工作的另一个重要因素。通过适当的选择，我们可以使用支持向量机来处理高维数据。...由于我们的数据集有多个特征，我们需要进行降维绘图。使用来自sklearn.decomposition的类PCA将维数减少到两个。结果将使用Plotly的散点图显示。...尽管这两个类并没有完全分离，但在本文中对每个内核函数进行实验还是很有用的。 下一步是在三维空间中获得更多细节。让我们将PCA组件的数量更改为三个。这是3D散点图可以显示的最大数字。...在一些区域两个类仍然混合在一起。下面我们讨论核方法。 核方法 支持向量机可以简单地使用Scikit-learn库中的sklearn.svm.SVC类执行。可以通过修改核参数来选择核函数。...C:正则化参数 Gamma(γ): rbf、poly和sigmoid函数的核系数 Coef0:核函数中的独立项，只在poly和s型函数中有意义 在下面的代码中，predict_proba()将计算网格上可能结果的概率

21210
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Procedural Noise Adversarial Examples for Black-Box Attacks on Deep Neural Networks 论文笔记(2)

维概率向量, 其中 ? , ? 中的第 ? 个元素, 表示 ? 属于类 ? 的概率. 当存在大量类时(例如, ImageNet数据集具有1,000个类标签), 分类器的性能通常以“前 ?...EI和UCB都被证明在真正的黑盒优化问题中是有效的和数据有效的[28]....从理论上讲, Perlin-BO优于Perlin-R的主要优点是它可以使用较少的查询来实现规避. 但是, 在比较前5个错误与查询数量时, 这一点并不明显....我们假设我们当前的Perlin噪声攻击已经达到了这个设置中前5个误差的最佳可能性能. 当控制ε时, 攻击在较低的扰动预算中自然不太有效, 如图4所示....攻击性比较 查询次数的比较 在图5中, 我们观察到分类错误在第一个5到10个查询中显着增加, 并且改进开始在大约20个查询时减慢.

87110

逻辑回归(对数几率回归,Logistic)分析研究生录取数据实例

数据的描述 对于我们下面的数据分析，我们将在例2的基础上展开关于进入研究生院的分析。我们生成了假设的数据，这些数据可以在R中从我们的网站上获得。...请注意，R在指定文件位置时需要正斜杠（/）而不是反斜杠（），该文件在你的硬盘上。 ##查看数据的前几行 head(mydata) 这个数据集有一个二元因（结果，因果）变量，叫做录取。...为了对比这两个项，我们把其中一个项乘以1，另一个项乘以-1。下面的第二行代码使用L=l来告诉R，我们希望以向量l为基础进行测试（而不是像上面那样使用Terms选项）。...newdata1$rankP告诉R，我们要在数据集（数据框）newdata1中创建一个名为rankP的新变量，命令的其余部分告诉R，rankP的值应该是使用predict（ ）函数进行的预测。...在比较相互比较的模型时，这可能特别有用。summary(mylogit)产生的输出包括拟合指数（显示在系数下面），包括无效和偏差残差以及AIC。衡量模型拟合度的一个指标是整个模型的显著性。

1.8K30

加性注意力机制、训练推理效率优于其他Transformer变体，这个Fastformer的确够快

虽然之前已经有很多研究致力于 Transformer 的加速，但在遇到长序列时，这些方法要么低效，要么无效。...因此，该研究首先使用加性注意力将查询矩阵总结为一个全局查询向量 q∈R^(d×d)，该向量压缩了注意力查询中的全局上下文信息。...有几个直观的选项，例如将全局查询添加或连接到键矩阵中的每个向量。然而，这样不能区别全局查询对不同键的影响，这不利于理解上下文。逐元素积是对两个向量之间的非线性关系建模的有效操作。...排行榜地址：https://msnews.github.io/ 研究者在 CNN/DailyMail 和 PubMed 两个文本摘要任务上比较了 Fastformer 与其他 Transformer 变体模型在自然语言生成中的有效性...结果如下表 6 所示，Fastformer 在大多数指标上都实现了 SOTA 性能，显示出其在自然语言生成中的优势。 效率比较 研究者评估了不同模型的效率。

1.1K30

PMLR｜基于片段的分子深度生成模型

在文章中，作者受基于片段的药物设计的启发，设计了一种使用分子片段的语言模型。该模型使用分子片段作为基本单位，而不是原子，从而解决了传统基于分子文本表示方法中的两个问题：产生无效分子和重复分子。...而基于字符串表示的方法训练与采样方面效率更高，但在生成时却往往产生大量化学无效与重复的分子。在本文中，作者解决了基于字符串表示的生成模型的两个主要缺点。避免了生成化学无效的分子和重复分子。...三、实验结果 实验的主要结果总结在表2中，模型在ZINC数据中获得了完美的有效性分数，大大优于基于LM的模型，并且在其他方面也表现出相当好的性能。在PCBA数据集上也同样如此。...由于此方法的两个变体都优于基于LM的方法，因此可以安全地认为，基于片段的方法可以有效地提高效度。图3展示了从ZINC数据集与模型生成的分子中随机提取的30个分子，用于可视化比较。 ? 表2....文中模型与其他模型的性能比较 ? 图3. 从ZINC数据集与模型生成的分子中随机提取的30个分子 评估生成模型的另一个基本方面是确定生成的样本在多大程度上类似于训练数据。

1.3K10

竞争型神经网络

在竞争层的设计中没有这样的机制，即严格按地区判断任意两个输入向量是属于同一类还是属于不同类。而对于LVQ网络用户指定目标分类结果，网络可以通过监督学习，完成对输入向量的准确分类。 1....Kohonen学习规则通过输入向量进行神经元权值的调整，因此在模式识别的应用中是很有用的。...在二维输入平面上表示的中心向量分布称为Voronoi图，如下图所示，前面介绍的胜者为王的学习规则以及SOFM竞争学习算法都是一种向量量化算法，能用少量聚类中心表示原始数据，从起到数据压缩作用。...如果所有R层的模式类，在比较阶段相似度检查中相似度都不能满足要求，说明当前输入模式无类可归，需要在网络输出层增加一个神经元来代表并存储该模式类，为此将其内星权向量B∗j 设计为当前输入模式向量，外星权向量...当两个函数互逆时，有X＝X′，Y＝Y′。双向CPN可用于数据压缩与解压缩，可将其中一个函数f作为压缩函数，将其逆函数g作为解压缩函数。

2K50

用Rapidminer做文本挖掘的应用：情感分析

p=14547 ​ 情感分析或观点挖掘是文本分析的一种应用，用于识别和提取源数据中的主观信息。 情感分析的基本任务是将文档，句子或实体特征中表达的观点分类为肯定或否定。...电影评论是根据极性下出现的大多数单词来估算的。例如，当查看Django Unchained时，会将评论与开头创建的矢量单词表进行比较。最多的单词属于正极性。因此结果是肯定的。负面结果也是如此。...然后使用两个运算符，例如Store和Validation运算符，如图1所示。Store运算符用于将字向量输出到我们选择的文件和目录中。验证算子（交叉验证）是评估统计模型准确性和有效性的一种标准方法。...在“训练”面板下，使用了线性支持向量机（SVM），这是一种流行的分类器集，因为该函数是所有输入变量的线性组合。为了测试模型，我们使用“应用模型”运算符将训练集应用于我们的测试集。...为了测量模型的准确性，我们使用“ Performance”运算符。 然后运行模型。类召回率％和精度％的结果如图5所示。模型和向量单词表存储在存储库中。 ​

1.5K11

R语言系列第六期： ④R语言高级绘图(下）

用points()函数可将数据或模型曲线添加到有plot()函数生成的图形中，用matpoints()函数可将数据或模型曲线添加到由matplot()生成的图形中。...这两个函数在绘制数据曲线的图形时，其使用方式与plot()函数和matplot()函数类似，许多参数也是完全一样。...在plot()函数中，也可以使用sub=选项。调用title()函数会变得很灵活，例如，当一个标题需要应用于同时展示的多个图中时，可以用此函数。...06 新图形窗口 用下面的R命令可以打开一个新的图形窗口： > windows()（在windows操作系统中） 当要生成多幅图时，可将对应的一行或者多行命令放在一个脚本文件中。...不然，在一次生成图的过程中，当前生成的图会替换掉前一个图。 07 全局性与局部性 当plot()函数、matplot()函数或其他绘图函数调用选项时，这些选项对调用的函数而言具有局部性。

2.4K10

干货 | 大规模知识图谱的构建、推理及应用

目前应用比较广泛的图数据库包括Neo4J、graphsql、sparkgraphx（包含图计算引擎）、基于hbase的Titan、BlazeGraph等，各家的存储语言和查询语言也不尽相同。...由于以上场景在应用中出现越来越多的深度学习模型，因此本文主要讨论知识图谱在深度学习模型中的应用。...知识图谱的表示学习用于学习实体和关系的向量化表示，其关键是合理定义知识图谱中关于事实（三元组h,r,t）的损失函数fr(h,t)，其总和是三元组的两个实体h和t的向量化表示。...基于距离的模型，比如SE模型，其基本思想是当两个实体属于同一个三元组时，它们的向量表示在投影后的空间中也应该彼此靠近。所以损失函数定义为向量投影后的距离 ?...随着深度学习的广泛应用，如何有效利用大量先验知识，来大大降低模型对大规模标注语料的依赖，也逐渐成为主要的研究方向之一。在深度学习模型中融合常识知识和领域知识，将是又一大机遇和挑战。

2.6K110

大规模知识图谱的构建、推理及应用

目前应用比较广泛的图数据库包括Neo4J、graphsql、sparkgraphx（包含图计算引擎）、基于hbase的Titan、BlazeGraph等，各家的存储语言和查询语言也不尽相同。...由于以上场景在应用中出现越来越多的深度学习模型，因此本文主要讨论知识图谱在深度学习模型中的应用。...知识图谱的表示学习用于学习实体和关系的向量化表示，其关键是合理定义知识图谱中关于事实（三元组h,r,t）的损失函数fr(h,t)，其总和是三元组的两个实体h和t的向量化表示。...基于距离的模型，比如SE模型，其基本思想是当两个实体属于同一个三元组时，它们的向量表示在投影后的空间中也应该彼此靠近。...随着深度学习的广泛应用，如何有效利用大量先验知识，来大大降低模型对大规模标注语料的依赖，也逐渐成为主要的研究方向之一。在深度学习模型中融合常识知识和领域知识，将是又一大机遇和挑战。

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大规模知识图谱的构建、推理及应用

目前应用比较广泛的图数据库包括Neo4J、graphsql、sparkgraphx（包含图计算引擎）、基于hbase的Titan、BlazeGraph等，各家的存储语言和查询语言也不尽相同。...由于以上场景在应用中出现越来越多的深度学习模型，因此本文主要讨论知识图谱在深度学习模型中的应用。...知识图谱的表示学习用于学习实体和关系的向量化表示，其关键是合理定义知识图谱中关于事实（三元组h,r,t）的损失函数fr(h,t)，其总和是三元组的两个实体h和t的向量化表示。...基于距离的模型，比如SE模型，其基本思想是当两个实体属于同一个三元组时，它们的向量表示在投影后的空间中也应该彼此靠近。所以损失函数定义为向量投影后的距离 ?...随着深度学习的广泛应用，如何有效利用大量先验知识，来大大降低模型对大规模标注语料的依赖，也逐渐成为主要的研究方向之一。在深度学习模型中融合常识知识和领域知识，将是又一大机遇和挑战。

60020

R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。...我们提供sapply了我们刚刚提出的名称向量和函数。它遍历名称向量的行，并将每个名称发送到函数。...所有这些字符串拆分的结果都被组合成一个向量作为sapply函数的输出，然后我们将其存储到原始数据帧中的一个新列，称为Title。 最后，我们可能希望从标题的开头剥离这些空格。...我们一直在寻找冗余。对于我们这里的集合来说，非常富有似乎是一个问题。对于这些男人来说，我们有一些只有一两个被祝福的头衔：船长，少校和先生。所有这些都是军事头衔，或者是出生时拥有大片土地的富裕家伙。...因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。它仍然具有因子水平，但在集合中没有实际观察。整洁的把戏对吗？

6.6K30

基于图卷积神经网络的分子距离矩阵预测

摘要 分子结构在许多领域有着重要的应用。例如，一些研究表明，在预测分子性质时，可以利用分子空间信息获得更好的预测结果。然而，传统的分子几何计算，如密度泛函理论(DFT)，是十分耗时的。...，ei表示第i个更新层之后的边特征，和表示最后一次更新层中构成每条边的两个节点的特征向量。...模型是在Intel(R) Core(TM) i7-4710MQ CPU上进行训练的，图2是使用小于十一个原子的数据集训练时的损失函数下降曲线，DMGCN模型能在100个epoch内收敛，而随着数据量增大...此外，DeeperGCN-DAGNN在数据量较小时表现较差，但在数据量充足时，MAE介于DMGCN和RDKit之间，RMSE略高于我们的模型。总的来说，DMGCN模型取得了不错的效果。...可以看出，基于我们模型预测的分子距离矩阵得到的性质预测结果(Predicted)与基于QM9数据集计算的分子距离矩阵得到的性质预测结果比较接近。

1.3K30

APAP论文阅读笔记

与我们的方法更接近的是[6]中的曲面近似工作，其中使用代数MLS将球体拟合到点云上。我们的工作不同之处在于我们拟合的是射影函数而不是几何曲面。此外，函数外推是[6]中未强调的一个关键方面。...DLT估计H的9个元素为 当约束| | h | |=1时，其中矩阵A∈ R2N×9是通过对所有i垂直叠加ai得到的。该解就是A的最小有效右奇异向量。...（7）中的问题可以写成矩阵形式 其中权重矩阵W∗∈ R2N×2N组成如下： diag()在给定向量的情况下创建对角矩阵。...这是一个加权SVD (WSVD)问题，解决方案只是W∗a的最不重要的右奇异向量。 当许多权重不重要时，问题(9)可能是不稳定的，例如，当x∗处于数据差或推断区域时。...在实际应用中，异常值的误差比内部偏差大几个数量级，因此RANSAC可以有效地使用。 分裂成细胞。求解（9）所有像素位置x∗ 在源图像中，I是浪费的，因为相邻位置产生几乎相同的H估计值∗.

1.2K40

桥接认知架构和生成模型

实际上，对于集合S中的两个符号s1, s2 ∈ S，以及一个投影ϕS : S → Rd，我们可以将点积诱导的核函数写成： 以上两个结果表明，原子数据（数字向量或单个符号）表示之间的点积诱导了概率模型中可接受的核...VSA记忆是分布 当在点积下进行比较时，单个数据点本身就是（准）分布。然而，当我们将这些数据聚合到记忆中时，我们发现它们变成了可以表示数据集的对象。...与机器学习技术的整合 此外，概率分布表示在机器学习应用中已被证明是有益的。...这是一种有效的采样方法，但随着行动空间的维度增加，内存需求呈指数级增长。 另一种方法是使用马尔可夫链蒙特卡洛采样方法，但在这里，VSA表示可能有一个在标准生成方法中不存在的问题。...对于我们的方法来说，情况并非如此严格：我们的表示在局部是平滑的，但它们并不是在 \( R^d \) 的每个地方都密集。对于VSA表示，更具体地说是SSPs，有效点仅在超球体的一个子集上定义。

8910

For循环与向量化（Vectorization）

这样是否真的有效率？除此之外，能否有其他的思路？ ” 解决方法 For循环 首先我们用R语言最底层的For循环进行函数的编写。...Vectorized（向量化） 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R中第一章所涉及到的内容，R最底层的数据结构只有两种：向量（vector）和列表（list），其他所有的数据格式都是通过这两种最基本的数据结构衍化而来...向量作为最基本的数据结构，其在进行底层编写的时候，进行了很大程度的优化设计。向量有时候作为一种基本的编写思路，是具有很高效率的。有鉴于此，我们通过R语言最底层的向量思维进行函数编写。...由于我们需要做的是向量中某一个元素与前一个元素的处理结果，那么只需要将元素往后进行移位，与原来的向量进行一一对应的处理即可，这样便达到了以向量进行处理的模式。...当遇到一些特殊情况，比如函数嵌套调用过多，或者数据迭代问题，对更为底层的语言进行调用，则会显得更为有效。

1.8K30

妙用JavaScript绕过XSS过滤-----小白安全博客

但是，这种情况只有在获取到有效数据的时候，超链接才会显示。因此为了达到攻击测试的目的，我需要注入一个有效的相对路径的JavaScript URL，以便获取数据并显示链接，代码如下所示。 ....%252fcss-images 上面的攻击向量中提供了一个有效的相对路径的URL，因此Mavo在不存在的javascript：alert(1)文件夹中查找数据，并使用两个编码的双斜杠和“..”遍历我们的攻击向量...在攻击向量中，由于双斜杠可以作为JavaScript中的注释因此我使用了两个斜杠，使得当JavaScript URL执行时，它会注释掉攻击向量中的其余路径。...当上述的攻击向量执行的时候，由于加载了外部数据并将当前的数据给替换了，此时一个JavaScript URL便在文档中成功创建了，感兴趣的读者可以点击查看相关的POC攻击向量 。...例如，它支持关键字'and'，'or'以及'mod'运算操作，它将'='操作的含义更改为比较而非赋值，并支持Math和date对象中的各种功能的函数。

1.8K120

R语言基础教程——第8章：文件的输入与输出

做生物信息分析，少不了的就是数据，比如转录组的数据，无论是下载的还是测序的，用R进行分析，就必须将这些数据读入，分析的结果，比如一些图，就少不了输出，因此，文件的读写在数据分析中是比较常用的。...fun中的b在交互模式下是显示不出来的，在fun1函数中通过print()函数，在调用fun1时，就可显示b的值了。...值在读取数据时候转换成NA （11）colClasses 用于指定列所属类的字符串向量。 （12）nrows 整型数。用于指定从文件中读取的最大行数。负数或其它无效值将会被忽略。...读取数据时忽略的行数。 （14）check.names 逻辑值。该参数值设置为TRUE时，数据框中的变量名将会被检查，以确保符在语法上是有效的变量名称。 （15）fill 逻辑值。...此参数只在指定了sep参数时有效。当此参数设置为TRUE时，数据文件中没有包围的字符串域的前边和后边的空格将会被去掉。

4.6K31
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