在高斯过程中矢量化ARD (自动相关性确定)核实现
在高斯过程中，矢量化ARD (自动相关性确定)核是一种用于建模数据相关性的核函数。它是基于自动相关性确定（Automatic Relevance Determination，ARD）的方法，用于确定输入特征的相关性。
矢量化ARD核的优势在于能够自动确定输入特征的重要性，从而提高模型的准确性和效率。通过对输入特征进行加权，矢量化ARD核能够自适应地学习每个特征对输出的影响程度，从而更好地捕捉数据之间的相关性。
应用场景：
- 回归问题：矢量化ARD核可用于回归问题，通过学习输入特征的相关性，预测输出变量的值。
- 分类问题：矢量化ARD核也可用于分类问题，通过学习输入特征的相关性，对新的数据进行分类。
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- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习工具和算法库，可用于实现高斯过程中的矢量化ARD核。
- 腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了丰富的人工智能服务，包括自然语言处理、图像识别等，可与高斯过程相结合应用于各种场景。
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供了可扩展的数据库服务，可用于存储和管理高斯过程中的数据。
以上是关于高斯过程中矢量化ARD核的简要介绍和相关腾讯云产品的推荐。如需了解更多详细信息，请访问腾讯云官方网站。
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2回答
高斯核
$k(x，y) = \exp(-\lVert x-y \rVert^2/\sigma^2)$
有一个超参数$\sigma$。
我知道grid搜索交叉验证，但是这需要大量的计算，因为核方法的计算成本随着样本数的增加而增加到2的幂。
浏览 0提问于2018-05-16得票数 1
回答已采纳
为什么函数scipy.ndimage.gaussian_filter允许选择sigma的值，而不是内核的大小？理论上，核大小必须随着σ的增加而增加，以保持滤波器的高斯性质。Scipy会自动执行此操作吗？多么?
浏览 41提问于2020-03-22得票数 0
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能不能解释一下为什么在估算了核密度之后
d = gaussian_kde(g[:,1])
以及它的积分和计算：
x = np.linspace(0, g[:,1].max(), 1500)
integral = np.trapz(d(x), x)
我得到了与1完全不同的积分和：
print integral
Out: 0.55618
浏览 3提问于2015-06-22得票数 0
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1回答
理解支持向量机核
、、、
在吴家富的机器学习过程中，他通过手动选择3个地标并在此基础上定义3个高斯函数来解释SVM的核函数。然后他说，我们实际上定义了三个新特性，即f_1、f_2和f_3。
\hskip0.9in
📷
通过对每个输入数据应用这3个高斯函数：
x=(x_1,x_2)\to \hat{x}=(f_1(x), f_2(x), f_3(x))
似乎我们正在将数据从\mathbb R^2空间映射到\mathbb R^3空间。现在我们的目标是在三维空间中找到一个超平面，其中我们的转换数据是线性可分的。我的理解正确吗？如果没有，这三个新特性应该如何解释？
\hskip1in
📷
在一些博客文章中，我读到通
浏览 0提问于2020-04-23得票数 0
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在所有可能的分类器(包括SVMs，局部加权回归，softmax回归，很多其他我不知道的，等等)中，它们是否都是在高维空间中线性的？
例如，具有高斯核的支持向量机在无限维空间中是线性的.
浏览 0提问于2018-04-10得票数 5
3回答
高斯平滑的离散逼近
、、、、
我试图找到高斯平滑操作的离散近似，如链接所示：
G是一类离散平滑核，在这种情况下是高斯的，*是卷积运算。基本上，我想在图像中的每个像素上应用一个平滑内核。我在MATLAB中这样做，并使用以下代码创建矩阵G，这是天真的，因此速度慢得令人痛苦：
z = rgb2gray(imread('train_02463_1.bmp'));
im_sz = size(z);
ksize = 5;
% Gaussian kernel of size ksize*ksize
gw_mat = g_sigma(1,2*ksize+1)'*g_sigma(1,2*ksize+1);
G
浏览 3提问于2014-03-12得票数 0
1回答
我正在研究我的人工智能问题，我正在按照这个例子中的说明：
在那里，他们使用支持向量机来分类：
classifier = fitcecoc(trainingFeatures, trainingLabels, ...
'Learners', 'Linear', 'Coding', 'onevsall', 'ObservationsIn', 'columns');
我用我自己的数据集尝试了这个例子，它有一个89.5%的高超能力--它工作得很好，但是现在我想用我自己的支持向量机来尝试我自己的设置，
浏览 3提问于2017-04-23得票数 0
我希望创建一个具有三列和任意行数的数据集。
我希望第1列与第2列有一个皮尔逊相关性.20，第1列将.24与第3列关联起来，第2列将.3与第3列关联起来。
我该怎么做呢？
浏览 4提问于2013-05-14得票数 0
2回答
高斯核函数的FFT错误
、、、、
我正在尝试生成高斯内核的FFT，以便在以后的过滤中使用。我的理解是，高斯核的FFT应该产生一个在视觉上与原始强度图像相似的幅度。这就是我要说的
这是一个可以重现这张图片的代码片段。
import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
ksize = 50
ksize = ksize*2+1
sigma = 15
fil = cv2.getGaussianKernel(ksize,0)
fil = fil * fil.T
fil_ff
浏览 0提问于2018-09-21得票数 1
1回答
我期待着加快对大型医学图像(512 x 512 x 1000倍)上高斯核的导数(2/3阶)的卷积，在我们的开源工具包中。我们目前通过FFT进行这种卷积运算。
在一位朋友建议我使用ArrayFire之后，在阅读了这个之后，我想看看是否可以采用这个工具包。似乎是一个伟大的努力，使我们能够处理多个后端，虽然我目前只对CUDA感兴趣，因为这是我手头的东西。
我在论坛上读到这个，它说ArrayFire中的卷积在特定内核大小之后切换到频域。我查看了cuda文件，但没有在ArrayFire或任何cuFFT文件中找到对fft的调用。我是不是遗漏了什么？
接下来，我想直接在频域构造高斯核的导数，用图像FFT进行
浏览 10提问于2015-03-25得票数 0
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3回答
大规模数据集的核方法
、、、
由于两个实例之间的内积计算，基于核的分类器通常需要O(n^3)的训练时间。为了加快训练速度，可以预先计算内积值并将其存储在二维数组中。然而，当no.实例的数量非常大，例如超过100,000，将没有足够的内存来执行此操作。
那么有没有更好的主意呢？
浏览 1提问于2009-06-12得票数 5
我使用gpflow进行多输出回归。
我的回归目标是一个三维向量(相关)，我设法用完整的协方差矩阵进行预测。这是我的实现。更具体地说，我在tensorflow之后使用SVGP，其中f_x、Y是张量(我使用的是小型批量培训)。在批量训练中，小型批次中的训练示例是相关的，而我们可以假设它们与训练集中的其他示例独立。因此，在训练和预测过程中，我希望在每个批中实现一个相关的内核，并使用一个完整的协方差矩阵。
kernel = mk.SharedIndependentMok(gpflow.kernels.RBF(args.feat_dim, ARD=False, name="rbf"),
浏览 0提问于2018-12-28得票数 1
我正在为别人建立一个交易算法。
我正在数据的两列上运行线性回归。数量和价格。
df：
Volume Price
0 12.952941 8.534815
1 12.972921 8.544813
这就是我运行线性回归的方式。
from scipy.stats import linregress
lr = linregress( df['Volume'],df['Price'])
其中一项要求是确定什么时候成交量已经偏离了价格，还是在价格下降时上升了。
有办法这样做吗？我不知道如何确定这一点。
提前谢谢你。
浏览 0提问于2018-05-29得票数 1
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2回答
Linearly Non-Separable Binary Classification Problem
首先，这个程序在径向基函数( gaussianKernel() )中不能正常工作，我想修复它。
给出了一种具有硬边缘应用的非线性支持向量机分类方法.
问题是关于二维径向随机分布的数据。
我用二次规划求解器来计算拉格朗日乘子(Alpha)。
xn =输入.* (输出*1.1)；% xiyi = gaussianKernel(xn，sigma2)；%径向基函数k= phi * phi'；QP求解器γ=1的对称核矩阵；调整alphas f= -ones(2 * le
浏览 5提问于2014-11-11得票数 5
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4回答
我们都知道高斯核的可分性。还有其他常见的可分离模糊内核吗？
我正在寻找一个内核，它几乎和高斯模糊一样快。
由于各种原因，我不能使用高斯模糊。我更喜欢不需要三角函数的东西(否则我会使用像Hann这样的"Windows“)。
谢谢。
浏览 1提问于2011-01-14得票数 1
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我试着在Genz和Bretz之后为多元t分布的cdf算法编写程序，R中的参考包是was范数。
当我测试我的功能时，我发现我的数字不匹配。在下面的示例中，从mvtnorm帮助调整后，多元t随机变量有独立的分量。所以积分应该是3个独立概率的乘积。
> lower <- -1
> upper <- 3
> df <- 4
> corr <- diag(3)
> delta <- rep(0, 3)
> pmvt(lower=lower, upper=upper, delta=delta, df=df, corr=corr)
[1] 0
浏览 0提问于2011-01-01得票数 6
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我试图在高斯核和梯度算子之间进行2D卷积。由于梯度由垂直分量和水平分量组成，我的问题是如何选择高斯核的大小。我试过如下，
[ux, uy]=grad(u);
G=fspecial('gaussian',[size(u,1) size(u,2)],1);
Convolution = [conv2(ux,G,'same'),conv2(uy,G,'same')];
你能帮我理解一下我所尝试的是否正确吗？
浏览 1提问于2020-11-30得票数 0
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请告诉我如何设置英特尔fortran编译器选项，以获得用于IA32和X64位的8核系统的最佳性能。实际上，我想执行一个fortran程序，并利用8核系统中所有可用的CPU时间。现在这个程序只占用了13 %的CPU时间。
浏览 1提问于2010-11-22得票数 2
2回答
我正在为一个软件系统做代码审查。我注意到，一些用户的故事甚至子任务在实现或修改时都会导致大量代码提交，并且通常会更改数十个源代码文件(java类、javascript文件、HTML等)。
我希望当有人实现一个子任务或单个用户故事时，只需要更改很少的组件。有时，提交过程中最多可以更改60个文件。
附上一个屏幕截图来说明这个案例
浏览 3提问于2016-12-28得票数 0
1回答
我正在看一种标记检测算法，并读取，它们使用一维高斯核导数来获得梯度。他们将屏幕分成5个像素的小扫描线，然后在水平和垂直方向上操作内核来计算梯度，我想知道它是如何做到的，即：
他们的行动是：
[ -3 -5 0 5 3] * A
我想是水平导数吧？
那么垂直的那一个呢，只是像这样乘以转置的问题吗？
A * ([ -3 -5 0 5 3]^T)
对于另一边计算梯度方向，他们使用3x3Sobel内核，但是扫描线是5x5，有人知道它是如何完成的吗？
浏览 0提问于2018-05-04得票数 1
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我读到了支持向量机，以及当我们将其作为核高斯核时的情况，正如我所理解的，在高斯核的情况下，它只关心如果点靠近某个点，那么这些点的“颜色”将是相同的。如果我让他给我一个远离数据点的点的“颜色”，那么他会回答我0，这意味着类似于“我不知道”。我知道如果我问预测者那个点的颜色，他会给出b。
我们可以说在高斯核的情况下b等于0吗？
浏览 0提问于2020-07-11得票数 0
1回答
我希望能够使用存储的查询结果缩小用于后续查询的分区。该表按年份进行分区，然后由mun_cty_co进行分区。查询非常简单，如下所示：
with counties as (
select distinct mun_cty_co
from municipal_boundaries_of_nj_3857
where st_intersects(
wkb_geometry,
ST_TileEnvelope(10, 298, 389)
)
)
select count(*)
from ard_accidents_geom_partitio
浏览 8提问于2022-01-25得票数 1
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1回答
我想问一下支持向量机上的RBF核。
在sklearn在这里的文档中：指出，“内核函数的程度只有在poly、rbf、sigmoid中才有意义。
我可以理解多项式核上度的含义，但是高斯(rbf)核呢？正如我所看到的，sklearn库中的默认值是3。我还运行了一个GridSearch，其中包含了我想出的一些数字，估计3也是最佳值。它真的很重要吗?还是这只是一个错误的类型？如果是，请有人解释一下它的意义和价值吗？
提前感谢
浏览 5提问于2015-03-27得票数 5
1回答
我一直在使用octave用于一些机器学习算法，但是当使用神经网络时，它使用100%的1核，我希望它使用我所有的4个内核，我读到这可以用atlas完成，但当我尝试在ubuntu (13)上安装它时，我注意到它已经安装了；然而，它看起来看不到它
诚挚的问候!
浏览 0提问于2013-05-25得票数 0
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我们知道高斯滤波器的傅里叶变换在频域上也是高斯的，我写了以下方法来构造高斯核：
def get_gaussian(size, sigma):
g_kernel = np.zeros((size,size))
x_center = size // 2
y_center = size // 2
for i in range(size):
for j in range(size):
g_kernel[i,j] = np.exp(-((i - x_center)**2 + (j - y_center)**2) / (2*sigma**2))
return 1/(
浏览 6提问于2022-11-22得票数 1
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我学习图像处理中的卷积，因为它是课程的一部分，我理解它的理论和公式，但我对它的实施感到困惑。
公式是：
我所理解的
对卷积核进行水平和垂直翻转，然后将核中的值乘以相应的像素值，将结果相加，除以“行x列”，得到平均值，最后得到内核位置中心的像素值。
在实现中的混淆
当我从课程材料中运行示例卷积程序并作为输入插入3x3卷积内核时：
第1行：(0、1、0)
第二行：(0，0，0)
第三行：(0，0，0)
处理后的图像向下移动一个像素，我预计它会向上移动一个像素。这个结果表明在计算之前没有进行水平或垂直翻转(就好像它在做相关性一样)。
我认为程序中可能有错误，所以我环顾四周，发现和也在这
浏览 3提问于2011-09-17得票数 3
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我看过许多不同的来源，声称是高斯核计算器。然而，对于相同的输入，每一个似乎都给出了不同的答案。
以下是我看过的资料来源：
第三个是唯一一个给了我预期的输出(使用维基百科的公式和正常化)。
第一个称为“不同的”高斯核，所以我认为它不符合我的预期是有意义的。
从源代码来看，第一个代码的实现显然与我预期的不同，尽管最后两个代码在实现上都与我预期的非常相似。尽管如此，我不确定我是否确切地遵循了在第二个来源中所做的工作。
这些都是“正确的”吗？高斯核有许多“变体”吗？
浏览 4提问于2015-02-14得票数 2
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我可以在水平方向和垂直方向上找到运动模糊核，例如这个。
然而，我如何实现径向运动模糊像下面的图片？我可以在等中找到这个功能。我在网站上找不到任何内核参考。我如何通过python实现它？谢谢
浏览 7提问于2022-08-08得票数 1
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非线性核允许支持向量机在高维空间中线性分离非线性数据。RBF核可能是最流行的非线性核.
我被告知RBF核是高斯的，因此是无穷差的。有了这个特性，RBF核就可以将数据从低维空间映射到无限维空间。我有两个问题：
( 1)有人能解释为什么映射后的特征空间数与核的导数对应吗？这部分我不太清楚。2)有许多非线性核，如多项式核，我相信它们也能将数据从低维空间映射到无限维空间。但是为什么RBF核比他们更受欢迎呢？
谢谢你提前提供帮助。
浏览 1提问于2014-08-01得票数 1
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我想设计一个基于web的应用程序，用于显示声音传感器读数，收集自基于Arduino的设置(并显示一些分析结果)。为了使我的arduino设置工作，我开发了一个名为'ard_sensor_project.py‘的python程序，它收集读数并存储在.csv文件中，并创建一个图形。
现在我想显示在django网站上生成的读数。为此，我在我的django站点的views.py中导入了“views.py”，并调用了一种实时打印传感器读取的方法。
但是在运行程序时，虽然阅读收集模块已经启动，但是网站还没有启动，我既看不到网页，也看不到任何阅读。
有没有办法让我在django网站上显示读数？
这是
浏览 1提问于2018-03-08得票数 2
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1回答
基于高斯朴素贝叶斯的多类分类
、、、、
我知道朴素贝叶斯擅长二进制分类，但我想知道多类分类是如何工作的。
例如:我之前使用朴素贝叶斯进行文本分类，对文本进行矢量化以查找文档中每个单词的概率，然后使用矢量化数据来适应朴素贝叶斯分类器。
现在，我正在处理如下数据：
A、B、C、D、E、F、G
210,203，0，30,710,2587452，0
273,250，0，30,725,3548798，1
283,298，0，31,785,3987452，3
在上述数据中，有6个特征( and )，G是具有值(0、1或2)的类。
我在dataset中有将近70000个条目具有类(输出) 1、2或3。
在将数据分成测试数据和训练数据后，我将训练数
浏览 4提问于2017-11-25得票数 2
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1回答
在类中创建对象
、、、
我有个问题：
问题：
我正在尝试创建一个库(ard33WiFi)来管理和处理其他两个库(例如WiFiServer库)，我需要创建服务器对象，然后在图书馆(Ard33WiFi)中的函数中使用：
WiFiServer myServer(iPort);
问题是，当我在类的成员中调用myServer时：
'myServer' was not declared in this scope
在哪里/如何声明myServer，以便对整个类(ard33WiFi)可用？我已经删除了所有的解密，因为我所做的一切都是错误的。我在下面粘贴了一个骨架代码。
// HEADER FILE (.h)
//
浏览 1提问于2019-10-26得票数 0
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我使用密度{stats}来构造变量向量的核“高斯”密度。如果我使用下面的示例数据集：
x <- rlogis(1475, location=0, scale=1) # x is a vector of values - taken from a rlogis just for the purpose of explanation
d<- density(x=x, kernel="gaussian")
有没有什么方法可以得到每个n=1475点的密度d的一阶导数
浏览 2提问于2012-09-25得票数 3
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1回答
我试着做一个nxn高斯核。
下面的公式是给出的
到目前为止，我得到的是：
# sigma(standard deviation) and muu(mean) are the parameters of gaussian
def gkern(kernel_size, sigma=1, muu=0):
# Initializing value of x,y as grid of kernel size
# in the range of kernel size
x, y = np.meshgrid(
np.linspace(
浏览 2提问于2022-11-07得票数 0
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b):
return a * np.exp(-b * x)
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
ydata = np.linspace(0, 4, 50)
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata)
用上述方法很容易地拟合python中的任意高斯。然而，我想要准备一个函数，总是用户选择任意数量的高斯，并仍然试图找到一个最佳的适合。
我试图弄清楚如何修改函数func，以便向它传递一个额外的参数n=2，例如，它将返回一
浏览 7提问于2022-02-22得票数 2
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我找不到一种方法来检测文档中的文本区域，并对图像的其余部分应用过滤器来清除任何噪声。请参考镜像。如果我对图像应用了滤镜，文本将不再可见。在MATLAB中有没有一个算法可以帮助我找到文本区域并将其分开处理？
浏览 1提问于2018-04-22得票数 2
1回答
根据随机变量值的样本，我使用核密度估计来创建累积密度函数。
cdf = gaussian_kde(sample)
我需要的是生成随机变量的样本值，它的密度函数等于构造的cdf。我知道反演概率分布函数的方法，但由于我不能无故地做，所以需要相当复杂的准备工作。是否有完整的解决方案或另一种方式来完成任务？
浏览 2提问于2016-06-11得票数 1
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在会计中，代表交易的数据集被称为“总分类账”，其形式如下： ? 请注意，“日记帐”即事务由两个行项目组成。例如，事务处理(日记帐号)%1有两行。现金和收入的收据。公司也可以有交易(日记帐)，其中可以包含3个或更多行项目。 我是否首先需要清理数据，以便每个日志只有一个行项目？即把上面的8行清理成4行。 有没有什么python机器学习算法可以让我在不做进一步操作的情况下对上面的数据进行聚类？ 这样做的目的是检测交易数据中的异常。我不知道异常是什么样子的，所以这需要无监督学习。
浏览 15提问于2019-04-05得票数 0
1回答
我想知道在python中生成一维高斯核的最简单方法是什么，给定过滤器的长度。我认为这个想法是评估向量滤波器长度，.，filter_length的值的正态分布，是正确的吗？
到目前为止，我已经这样做了，但我不知道为什么不正确：
result = np.zeros( filter_length )
mid = filter_length/2
result=[(1/(sigma*np.sqrt(2*np.pi)))*(1/(numpy.exp((i**2)/(2*sigma**2)))) for i in range(-mid,mid+1)]
return result
其中sigma是标准
浏览 3提问于2013-02-16得票数 9
1回答
我正在尝试匹配一个标志(模板)我有一些图像。我的图像本质上都是彩色的，我的方法是使用openCV中的cvMatchTemplate()并在源图像上运行模板(徽标)。我将模板缩放到多个级别，以找到最佳匹配。请注意，我只是在图像上找到数字印记的标志，而不是在场景中存在的标志。例如:从这张图片中检测天空运动 (这张图片纯粹是为了表达和清晰我的任务，而不是我正在处理的图片
我的图像没有固定的分辨率，所以我将其放大到标准的800x600。现在，当我的源图像分辨率非常差时，比如说300x300，结果是非常普通的。我在模板参数中使用method=CV_TM_CCOEFF_NORMED，即使是精确匹配的分数也
浏览 1提问于2013-01-15得票数 9
为什么高斯核值不是由方程生成并在书中给出的？
我使用以下代码创建了高斯内核。
double gaussian(double x, double mu, double sigma) {
return std::exp(-(((x - mu) / (sigma))*((x - mu) / (sigma))) / 2.0);
}
typedef std::vector<double> kernel_row;
typedef std::vector<kernel_row> kernel_type;
kernel_type produce2dGaussianKerne
浏览 4提问于2016-09-28得票数 4
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最近我通过qiskit为16维数据集训练了一个8比特的量子核，经过梯度优化后，量子核成功地计算了SVC的值，但是当我绘制量子核的图时，我发现我的图是非常不直观的。在这里，我想问一下如何阅读和理解量子核的图表。下面是两个关于量子图像描述herem核的图(第一个在左边是官方示例的理想图，后者是我得到的)
""“
plot_data = cb_qkt.get_callback_data()
K=optimized_kernel.evaluate(X_train)
plt.rcParams['font.size'] = 20
fig, ax = plt.subplot
浏览 9提问于2022-04-26得票数 0
1回答
我有点困惑KL发散是如何应用的，特别是在Keras中，但我认为这个问题对于深度学习应用来说是一个普遍的问题。在keras中，KL损失函数定义如下：
def kullback_leibler_divergence(y_true, y_pred):
y_true = K.clip(y_true, K.epsilon(), 1)
y_pred = K.clip(y_pred, K.epsilon(), 1)
return K.sum(y_true * K.log(y_true / y_pred), axis=-1)
在我的模型中，y_true和y_pred是矩阵；每一行y_t
浏览 0提问于2017-06-05得票数 7
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1回答
如何实现计算出的高斯核？
、、、
我正在努力实现一个经过计算的高斯核来返回模糊的图像。计算内核的当前代码如下：
const int m = 5;
const int n = 5;
double sigma = std;
Mat Gauss;
double kernel[m][n];
for ( int x = 0; x < m; ++x )
for ( int y = 0; y < n; ++y )
{
kernel[x][y] = (1 / (sigma * (sqrt(2 * M_PI))))
* exp(-0.5 * (std::pow((x - avg
浏览 0提问于2013-09-11得票数 1
1回答
我有一个点，我想保证(/approximate)熵(密度熵)。只有当我给点云中的每个点分配一个概率时，才能计算出熵。做这件事的常见方法是什么？
注：
我的一个想法是使用核密度估计(Wiki)计算密度：
是否有一种通用的方法，还是应该只使用kde？
浏览 4提问于2017-09-30得票数 6
3回答
高斯模糊和卷积核
、、、
我不明白什么是卷积核，也不知道如何将卷积矩阵应用于图像中的像素(我说的是在图像上执行高斯模糊操作)。
另外，我能得到一个关于如何为高斯模糊操作创建内核的解释吗？
我正在读，但我似乎不明白事情是怎么做的……
感谢花时间向我解释这一点的人:)，
ExtremeCoder
浏览 1提问于2010-07-30得票数 17
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2回答
终端脚本查找磁盘空间
、、、
我遇到了一个小难题。我试图让所有的开发人员都使用相同的特性和功能，并以特定的方式管理我们的网络。
我让NewGuy问我是否有任何自定义模板来帮助系统维护，我很不好意思说不-我在OSX上手动做了很多事情。我的免费磁盘空间模板上写着：
df -ah
就这样！我使用它是因为我能够理解输出(您可以争辩说，任何不应该负责服务器的人都不应该负责！)
有没有人对ARD的终端脚本有任何建议，因为我现在开始认为更像一个开发人员，而不是一个系统管理员，当涉及到我可能必须为我所做的所有维护构建ARD模板，并且我并不期待，除非社区帮助！
我想我的问题变成-是否有一个更优雅的方式，发现从OSX系统免费磁盘空间的数量，使
浏览 0提问于2011-08-15得票数 0
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我是面孔识别方面的新手.据我观察，dlib的frontal_face_detector被广泛用于在图像中查找人脸，然后提取face_descriptor向量，哪个更适合实时人脸身份验证系统？
谷歌的FaceNet
德利卜_脸_识别_resnet_模型_面部v1_识别
看上去都很好..。但在实时实现中，
有什么重要的事情需要理解吗？
或者对实时/大数据集进行比较检查？提前谢谢。
浏览 0提问于2019-11-20得票数 0
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