那不是将如何进行的。将理论知识与代码逐步联系起来！这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。...使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。...总是首先导入我们的库并获取数据集。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。...由于要比较输入和输出图像中的像素值，因此使用适用于回归任务的损失将是最有益的。回归就是比较数量而不是概率值。
看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。.../yolov4.weights 我们将在coco数据集上进行预测，因为你克隆了存储库：cfg/coco.data 我们对以下图像进行预测：data/person.jpg 准备你的数据集 YOLO期望正确设置某些文件和文件夹...，以便在自定义数据集上进行训练。
CoMoGAN可以与任何GAN主干一起使用，并允许新类型的图像翻译，例如循环图像翻译（如延时生成）或分离线性翻译。在所有数据集上，它都优于文献。...属性向量插值能够连续控制几个特征。其他人则通过发现的路径不断探索潜在空间。最后，提出了特征[63]或核[64]插值。尽管如此，他们还是假设线性插值——并不总是有效的（例如，从白天到晚上包括黄昏）。...仅利用建模数据，因此用于避免训练崩溃。对于线性FIN，我们在 和 上训练，尽管对于循环FIN，通过评估φ的sin/cos投影上的每个损失来增加稳定性。...使用来自目标的真实数据 ，鉴别器最小化 循环一致性 除了 ，许多网络执行 以保持循环一致性的上下文。为了处理后者，我们在每个编码器/解码器之间插入一个共享的DRB，以从多个来源中获益。...DNI[64]应用深度网络插值在连续i2i的未调谐网络的核之间进行插值。我们调整了两个基线DNI-CycleGAN和DNI-MUNIT都在第7天训练→ 黎明/黄昏→ 夜。
链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值。Logistic回归用于分类缺失值。一旦完成此循环，就会生成多个数据集。这些数据集仅在估算的缺失值上有所不同。...请注意，我仅出于演示目的使用了上面的命令。您可以在最后替换变量值并尝试。 多重插补 该程序包还执行多个插补（生成插补数据集）以处理缺失值。多重插补有助于减少偏差并提高效率。...非参数回归方法 对多个插补中的每个插补使用不同的引导程序重采样。然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。...它可以对插补模型进行图形诊断，并可以实现插补过程的收敛。 它使用贝叶斯版本的回归模型来处理分离问题。 插补模型规范类似于R中的回归输出 它会自动检测数据中的不规则性，例如变量之间的高共线性。
，我们已经复制了“ df”数据集，目的只是为了与原始数据集进行比较。...为此，我们可以使用线性回归算法。 估计回归模型以基于其他变量预测变量的观测值，然后在该变量的值缺失的情况下使用该模型来估算值。换句话说，完整和不完整案例的可用信息用于预测特定变量的值。...将残差添加到估算值可恢复数据的可变性，并有效消除与标准回归估算方案相关的偏差。 实际上，随机回归插补是唯一在MAR缺失数据机制下给出无偏参数估计的过程。 因此，这是唯一具有某些优点的传统方法。...这意味着每个变量都可以根据其分布进行建模，例如，使用逻辑回归建模的二进制变量和使用线性回归建模的连续变量。 MICE步骤 步骤1：对数据集中的每个缺失值执行简单的估算。例如-均值插补。...每个变量的循环构成一个迭代或“循环”。在一个周期结束时，所有缺失值都已被回归预测所替代，这些预测反映了数据中观察到的关系。 步骤6：将步骤2-4重复多个循环，并在每个循环中更新估算值。
双线性插值： 原理：双线性插值使用目标位置周围4个最近的已知像素值，根据距离和权重进行加权平均来计算插值结果。 优点：相比于最近邻插值，结果更平滑，减少了锯齿状伪影。...双三次插值（bicubic interpolation）： 插值方法原理优点缺点最近邻插值选择离目标位置最近的已知像素值作为插值结果计算速度快结果可能不够平滑，产生锯齿状伪影双线性插值使用目标位置周围4...个最近的已知像素值进行加权平均插值结果相对平滑，减少锯齿状伪影计算量较大，对于旋转和放大可能会引入模糊双三次插值 (Bicubic)在目标位置周围16个最近的已知像素值上应用三次多项式插值进行加权平均插值结果平滑...，保留图像细节计算量较大，对于某些纹理可能会引入模糊 原理：双三次插值在目标位置周围16个最近的已知像素值上应用三次多项式插值，根据距离和权重进行加权平均计算插值结果。...2 为了充分利用未配对的数据，我们的网络以双向和循环的方式进行训练。
在上采样过程中，首先通过双线性插值生成上采样的特征图；然后，对上采样特征图中的所有帧像素坐标进行计算，得到相应的局部坐标，这些局部坐标用于计算分层编码；为了获得分层编码，文章利用帧索引和局部坐标执行三线性插值...表1 Bunny 数据集上的视频表示结果 表2 UVG 数据集的视频表示结果 可以观察到， HiNeRV 在 Bunny 和 UVG 数据集上的每个尺度的重建质量方面都优于所有基准模型，并且在 UVG...视频压缩 文章使用两个测试数据集进行比较：UVG 和 MCL-JCV 。...消融实验 首先，通过与替代的上采样层（例如子像素卷积层）进行比较，确认了使用带有分层编码的双线性插值在提高模型性能方面的有效性。...第四，生成用于帧和块输入配置的两个变体，以研究模型在不同输入表示下的性能表现。最后，通过用最近邻插值代替双线性插值，探究了不同插值方法对模型性能的影响。
插值法通过已知的离散数据点构造一个连续函数，使得该函数在这些数据点上与给定值完全吻合，并且可以在这些点之间进行估计和预测。...例如，在气象数据分析中，可以通过插值法填补某些缺失的温度数据，从而更好地进行天气预报。 图像处理：在图像缩放和滤波过程中，双线性插值被用来平滑图像，提高图像质量。...国防科技大学的研究中，对三种插值方法（传统插值、GPR插值和Bilinear插值）在不同区域的SST（海表温度）数据上的表现进行了比较。...在比较不同插值方法（如线性插值、多项式插值）在实际工程问题中的性能和适用性时，可以从以下几个方面进行详细分析： 精度： 线性插值：线性插值是一种简单且常用的插值方法，适用于数据点较少且变化趋势较为平缓的情况...实验验证： 可以通过交叉验证法来评估不同插值方法的精度和效率。将数据集划分为训练集和测试集，利用训练集进行插值，再利用测试集评估插值结果的准确性。
（其他方法可见：R语言︱异常值检验、离群点分析、异常值处理），笔者在进行mice包的多重插补过程中遇到相当多的问题。...大致的步骤简介如下： 缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模（glm、lm模型）——将这些模型整合到一起（pool）——评价插补模型优劣（模型系数的t统计量）——输出完整数据集...（compute） 步骤详细介绍： 函数mice()首先从一个包含缺失数据的数据框开始，然后返回一个包含多个（默认为5个）完整数据集的对象。...每个完整数据集都是通过对原始数据框中的缺失数据进行插补而生成的。 由于插补有随机的成分，因此每个完整数据集都略有不同。...当然，一个未解决的问题是，小数据集可以每个数据集进行观察，如果要插补很多，该怎么办呢？
实验结果 在视频超分辨率、视频去模糊、视频去噪、视频帧插值和时空视频超分辨率 5 个任务上的实验结果表明，VRT 在 14 个基准数据集上的性能明显优于现有方法(最高达 2.16dB)。...表 2 视频去模糊：在 DVD，GoPro 和 REDS 数据集上进行了实验，VRT 达到了最好的性能。值得注意的是，在评估过程中，没有使用任何预处理技术，如序列截断和图像对齐。...表 3 视频去噪：在 DAVIS 数据集上训练了一个噪声水平 σ∈[0,50] 的非盲模型，并在不同的噪声水平上对其进行了测试。上表显示了 VRT 在两个基准数据集上相对于现有方法的优越性。...表 4 视频帧插值：在 Vimeo-90K 上训练模型进行单帧插值，并在 Vimeo-90K-T、UCF101 和 DAVIS 生成的五元组上进行测试。...VRT 在所有数据集上都取得了最佳或具有竞争力的性能，包括使用深度图或光流的数据集。在模型尺寸上，VRT 只有 9900 万个参数，远远小于最近最好的模型 FLAVR(42.4 万个)。
一般情况下这些系统是针对双层优化问题进行训练的，快速的内部循环中只考虑单个任务实例化，在第二个慢的外部循环，系统通过对许多内循环的单个任务进行批处理来更新权重，系统会自动发现和利用任务的底层结构。...在 N-Beats 中，作者介绍了一种用于单变量时间序列预测的新网络架构，它在 M3、M4 和tourism 基准上建立了新的 SOTA。该架构由多个残差块堆栈组成，它们同时执行预测和逆推。...Balestriero 等人认为：为了解决高维任务，神经网络必须进行外推。他们的推理依赖于插值的简单定义，也就是说只要数据点落入观察到的训练数据的凸包内就会发生插值。...随着原始输入空间的维数线性增长该空间的体积以指数速度增长，这种现象通常被称为维度灾难（我们人类在 3D 空间之外的几何直觉的可视化中苦苦挣扎）。如果数据位于低维流形上怎么办？...他们表明对于常见的计算机视觉数据集，随着输入维数的增加，测试集样本包含在训练集的凸包中的概率迅速降低。
▌实验 我们跨域各种任务领域 (图像、文本、代码等)，学习信号 (监督和强化学习)，结构 (前馈和循环) 进行实验，结果表明我们提出的模型可以学习到数据中潜在数值性质的表示函数，并推广到比训练阶段的数值大几个数量级的数值...表1表明了几种标准体系结构在插值情况下成功完成任务，但在进行外推时都没有成功。而不管是在插值还是外推上，NAC 都成功地建立加法和减法模型，NALU 在乘法运算上也获得成功。 ?...表 1 静态和循环任务的插值和外推误差率 MNIST 计数和算术任务 在这项任务中，我们给模型10个随机选择的MNIST 数字，要求模型输出观察到的数值和每种类型的图像数量，在MNIST 数字加法任务中...在插值(长度为10) 和外推(长度为100和长度为1000) 任务上测试模型的计数和算术的性能。表2表明标准体系结构在插值任务上成功，但在外推任务上失败。...在该数据集上训练的所有网络都以embedding 层开始，通过LSTM 进行编码，最后接一个NAC 或NALU。表3表明了LSTM + NAC 在训练和测试集上都表现不佳。
因此，开发能够在动画帧之间自动插值的计算模型是可取的。然而，现有的视频插值方法对动画数据的插值效果并不理想。...为了便于全面的训练和评估，我们建立了一个大规模的动画三胞胎数据集ATD-12K，该数据集包含12000个三胞胎和丰富的注释。大量实验表明，该方法优于现有的动画视频插值方法。...3） 我们建立了一个大规模的卡通三元组数据集ATD-12K，该数据集具有代表多种动画类型的大内容多样性，用于测试动画视频插值方法。...我们的方法有效地学习非线性运动、复杂遮挡和时间抽象的推理，从而提高了视频插值的性能，同时不需要以光流或深度图的形式进行额外的输入。...2）在多个标准benchmark上，FLAVR在数量和质量上优于或可与当前方法相比较，包括Vimeo-90K、UCF101、DAVIS、Adobe和GoPro，同时在视频插值图1和图3a）1的准确性和推理速度方面提供最佳权衡
在第 2 章中，本文利用按时间组织的数据集分析时间向量的结构，用于语言建模、分类和总结。研究结果一致表明，时间向量直观地分布在一个流形上；在时间上更接近的年份或月份产生的时间向量在权重空间上也更接近。...为了证实这些结果，本文在每个数据集的每个年度分段上对 T5-small、T5-large 和 T5-3b 进行了微调。然后，在测试数据的每个其他时间分段上对这些经过调整的模型进行评估。...然后，在这些按月拆分的多个模型上，总共进行了 3,364 次验证实验。 如图 3 所示，在 WMT 数据集的特定月份上对模型进行微调和评估，可以发现时间错位的非线性模式，与每年的月份周期相对应。...对中间时间进行插值 存档问题或采样率低会导致数据集在最新和最旧示例之间出现间隙。在没有数据的情况下，由于时间上的错位，预计模型在这些 "间隙" 时间上的表现会更差。...每个月的最佳插值遵循一个直观的模式，1 月份模型的百分比越高，会导致前几个月的性能更好，反之亦然。 生成未来的时间模型 标注数据集创建于过去，因此，依赖监督进行微调的语言模型很快就会过时。
缺点：可能会使数据变得更复杂，某些算法可能需要额外的调整才能处理分类特征。 多重插补 使用多个插补模型，通过迭代的方式进行插补。...插补法 对于时间序列的数据，以下几种插值方法比较常用和建议使用： 线性插值：线性插值是最简单和常用的插值方法之一。...它假设数据在两个已知数据点之间是线性变化的，通过计算两个已知数据点之间的线性函数来填充空值。线性插值简单、快速，并且可以适用于大多数情况。...拉格朗日插值：拉格朗日插值是一种多项式插值方法，它通过计算一个多项式函数来逼近数据的变化。拉格朗日插值可以更准确地拟合数据的非线性变化，但对于大规模数据集和高阶多项式，计算量可能较大。...例如，对于缺失的周期性数据，可以使用周期性插值方法，如周期移动平均或周期性线性插值。
注意点和一点建议： 在训练集上进行标准化/归一化：使用训练集的统计信息（均值和标准差，或最小值和最大值）来进行标准化或归一化，然后将相同的变换应用于测试集和实际应用中的数据。...多重插补 使用多个模型进行多次插补，以获取不同插补数据集，并在分析中考虑不确定性。...多重插补（Multiple Imputation）： 利用统计方法多次生成不同插补数据集，然后基于这些数据集进行分析。 需要注意的关键点： 复杂度： 多重插补的实施相对复杂，需要谨慎使用。...下面是一些建议： 选择模型复杂度的步骤： 理解数据： 首先，深入了解你的数据。了解数据的分布、特征之间的关系以及可能的非线性模式。 绘制学习曲线： 通过绘制学习曲线，观察模型在训练集和验证集上的表现。...在选择时，要根据具体问题和数据特征进行权衡，有时候需要结合多个指标综合评估模型的优劣。
此外，在实时速度下，高分辨率视频（如 720p、1080p）上，视频帧插值算法还有许多潜在的应用。 由于现实世界中存在复杂、大量的非线性运动和光照变化，因此视频帧插值方面还有一些挑战性问题存在。...实验表明，RIFE 比现有基于流的视频帧插值方法要快得多，并且在多个基准上达到 SOTA。...方法对比 如下表 2 所示，研究者使用英伟达 TITAN X GPU，按照 640 × 480 的输入分辨率，在多个基准和运行速度的情况下对性能进行了测试。...表 2：在 UCF101、Vimeo90K、Middlebury OTHER 数据集和 HD 基准上的定量对比。红色和蓝色数字分别指的是最佳和次佳的性能。...图 7：在 Vimeo90K 测试集上，每 5 个训练时（epoch）对本文所提出的模型进行评估。
# 根据某个/多个特征值唯一区分每个样本，则可使用该特征/多个特征进行去重。...线性插值法 使用插值法可以计算缺失值的估计值，所谓的插值法就是通过两点（x0，y0），（x1，y1）估计中间点的值，假设y=f(x)是一条直线，通过已知的两点来计算函数f(x)，然后只要知道x就能求出y...多重插补方法分为三个步骤： Step1： 为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性； 每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合； Step2： 每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析...； Step3： 对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。...2）去除不需要的字段 建议清洗每做一步都备份一下，或者在小规模数据上试验成功再处理全量数据。 3）填充缺失内容 使用上面介绍的任意一种或多种方法填充缺失数据。
采用了BBF查询机制后Kd树便可以有效的扩展到高维数据集上 。...构建过程 ： 随机选择两个点，执行k为2的聚类，用垂直于这两个聚类中心的超平面将数据集划分 在划分的子空间内进行递归迭代继续划分，直到每个子空间最多只剩下K个数据节点 最终形成一个二叉树结构。...当遍历节点的数目达到指定阈值时终止搜索 性能 搜索性能不是特别稳定，在某些数据集上表现很好，在有些数据集上则有些差 构建树的时间比较长，可以通过设置kmeans的迭代次数来优化 LSH Locality-Sensitive...量化 使用k-means进行量化的过程 将原始向量切分为m组，每组内使用k-means聚类，产出m组，每组多个聚类中心 将原始向量编码为m维向量，向量中每个元素代表所在组聚类中心的id 查询过程 将搜索...实现 当前有比较成熟的库实现了各种主流的近邻搜索算法，在项目中可以通过这些基础库来构建对应的近邻搜索服务，其中使用比较广泛的是faiss库，由Fackbook开源，在支持不同算法的同时，也支持在超大规模数据集上构建
主要介绍了SISR深度学习的主要方法 1、上采样方法介绍 方法分类 方法名称 方法描述 基于插值的上采样方法 最近邻插值 使用距离最近的像素点的值进行插值操作 双线性插值 沿着图像的一个方向进行插值...插值的结果与先进行哪个方向的插值无关 双立方插值 使用的插值函数为三次多项式，也是进行图像两个方向的插值操作 基于学习的上采样方法 转置卷积 也成为反卷积，卷积核大小为3x3，步长为1，并使用0进行填充的卷积操作...亚像素卷积 通过卷积操作得到多个通道的特征图，然后对特征图进行重新排列，在多个通道之间重组，从而放大图像的尺寸 2、SISR深度学习主要方法 网络名称 发表时间 网络模型 损失函数 上采样方法 上采样框架...适用场景 改进点 SRCNN 2014,ECCV 线性网络 L2 双三次插值 预上采样 实景图像 首次提出将深度学习引入超分辨领域，提高重建质量 SCN 2015,ICCV 线性网络 L2 双三次插值...最早使用GAN网络进行图像超分辨，在主观视觉效果上提升明显 ESRGAN 2018,ECCVW 生成对抗网络 L1、对抗、感知损失 亚像素卷积 后上采样 实景图像 相较于SRGAN，生成器去掉BN、判别器对损失函数做出改进
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