根据 LMCL 所带来的超球面特征分布，我们提供了一个合理的理论分析。 在 LFW、YTF 和 Megaface 等流行的人脸数据库上，我们提出的方法在大多数基准上都优于之前的最佳表现。...我们提出的方法 在本章节中，我们将首先详细介绍我们提出的 LMCL。然后我们将给出 LMCL 与其它损失函数的比较，以表明其优越性。然后我们将描述 LMCL 中所使用的特征归一化技术，以阐明其有效性。...在特征上的归一化 在我们提出的 LMCL 中，归一化方案的目的是推导余弦损失函数的形式和消除半径方向上的变化。和 [3] 中仅归一化权重向量不同，我们的方法是同时归一化权重向量和特征向量。...图 4：不同损失函数在 8 个带有 2D 特征的身份上的简化实验。第一行是将 2D 特征映射到欧几里德空间上，而第二行是将 2D 特征投射到角空间上。随着边缘值 m 增大，间隙变得越来越明显。...这个表格中的所有方法都使用了同样的训练数据和同样的 64 层 CNN 架构。 ? 表 3：在 LFW 和 YTF 数据集上的人脸验证表现（%）。#Models 表示评估方法中所使用的模型的数量。 ?
换句话说，嵌入是将高维向量转换到叫做嵌入空间的低维空间。在这种情况下，要推荐的查询或物品必须映射到嵌入空间。很多推荐系统依赖于学习查询和物品的适当嵌入表征。...以 Youtube 为例，排名网络通过丰富的视频特征和用户特征获得期望的目标函数，基于此函数来为每个视频评分。按其分数排名，评分最高的视频将呈现给用户。 3....评估推荐系统的最佳方法是实践。像 A/B 测试这样的方法是最好的，因为我们可以从真实的用户那里得到真实的反馈。然而，如果这行不通，我们就必须求助于一些离线评估。...在传统的机器学习中，我们通过分割原始数据集来创建一个训练集和一个验证集。然而，这对于推荐系统模型不起作用，因为如果我们在一个用户群上训练所有数据然后在另一个用户群上验证它，模型不会起作用。...实际上，Python 可以访问大量专门的库来简化这个过程。不如尝试使用一个来构建自己的个性化推荐引擎吧。 ?
更具体地说，我们将Softmax损失重新表示为余弦损失，或者说把 softmax 损失函数转化为余弦损失函数，通过L2范式对特征和权重向量进行归一化，以消除径向（方向）的变化。...因此，通过归一化和增强决策边界的方法，得到了最小类内差异和最大类间差异，并且在公开的人脸数据集中的测试，取得了优异的表现，证明了新方法（LMCL）的作用。...公式4 归一化方案的目的是推导余弦损失函数的形式和消除半径方向上的变化，我们的方法是同时归一化权重向量和特征向量。...第一行是将 2D 特征映射到欧几里德空间上，而第二行是将 2D 特征投射到角空间上。随着边缘值 m 增大，间隙变得越来越明显。 ? 结果 不同边缘大小的效果： ?...结果 与人脸识别社区当前最佳的损失函数的比较： ? 结果 在 LFW 和 YTF 数据集上的人脸验证表现： ?
4.4721 2.2361 3.6 余弦距离(Cosine Distance) 几何中，夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异；机器学习中，借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。...3) K=N（N为训练样本个数），则完全不足取，因为此时无论输入实例是什么，都只是简单的预测它属于在训练实例中最多的类，模型过于简单，忽略了训练实例中大量有用信息。...在实际应用中，K值一般取一个比较小的数值，例如采用交叉验证法（简单来说，就是把训练数据在分成两组:训练集和验证集）来选择最优的K值。...对这个简单的分类器进行泛化，用核方法把这个线性模型扩展到非线性的情况，具体方法是把低维数据集映射到高维特征空间。...估计误差：可以理解为对测试集的测试误差，关注测试集，估计误差小说明对未知数据的预测能力好，模型本身最接近最佳模型。
我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品，如何利用机器从网上获取大量的图片，从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考？首先我们得有大量的优秀摄影图片。然后，需要思考如何获得摄影作品中人物姿势的数据？...var vec= pose2vec(); //把vec都保存下来，最后用余弦相似度进行计算 }); 获取的大量图片的姿势数据： 不熟悉tfjs？...这里类似的道理，把人体姿势的关键点映射到向量空间，然后就可以方便我们进行一些向量运算（例如加减乘除）。...大家可以思考下，有什么方法？ 在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。...similarity）： 余弦相似度与向量的幅值无关，只与向量的方向相关，在文档相似度（TF-IDF）和图片相似性（histogram）计算上都有它的身影。
_7 在 Python 中，最简单的方法是使用 pd.get_dummies： columns_to_encode = ['Hour', 'Month', 'Dayofweek'] df = pd.get_dummies...因此，除了用数值直接表示时间，我们还可以将时间戳转换为正弦和余弦值。这种方法实质上是将时间映射到单位圆上，根据时间在圆周上的位置，赋予对应的正弦和余弦坐标值。...正弦余弦函数本身具有周期性，非常适合表示这种循环模式。 具体是如何编码的 以每天24小时为例，我们将时间映射到单位圆上。圆周代表一天，设圆心为原点(0,0)，半径为1。...甚至可将多个不同的周期合并编码。 基本单位圆 可以将相同的方法应用于其他周期，比如星期或年。在Python中实现这一点，首先需要将日期时间（在我这个例子中是每小时的时间戳）转换为数值变量。...缺点 在使用正弦余弦编码时间序列特征的方法时，需要格外谨慎并注意以下几点: 编码方式的选择有赖于数据分布 如果数据在某些特定时间点/月份等存在显著的峰值，使用one-hot编码可能更合适，因为它能够明确区分这些异常值
前言 在上一篇中，我们学习了POSIX在帮助下的文件读写操作。主要使用write和read两个方法，以文件流的形式，进行读写。这一方法固然没有问题。...基础知识 mmap是一种内存映射文件的方法，即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间，实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系。...简单来说，mmap通过一种方法将文件映射到内存中，我们修改内存即是修改文件。...) { //文件不存在 perror("fail to get stat"); exit(1); } // 建立内存映射,)用来将某个文件内容映射到内存中...(2) 如果更新文件的操作很多，mmap避免两态拷贝的优势就被摊还，最终还是落在了大量的脏页回写及由此引发的随机IO上.
_7 在Python中，最简单的方法是使用pd.get_dummies: columns_to_encode = ['Hour', 'Month', 'Dayofweek'] df = pd.get_dummies...另一种用数字表示时间序列特征的方法是将时间戳转换成正弦和余弦变换。这种方式会告诉你一天中的时间，一周中的时间，或者一年中的时间。...将圆圈的右侧视为起点(在下面的图表中以0表示)或真正的24小时时间刻度上的00:00 (12AM)，我们将其划分为4个6小时的地标，以便能够将小时映射到圆上。...其他周期也可以这样做，比如一周或一年的时间，一般的公式如下： 要在Python中完成此操作，需要首先将datetime(在我的示例中是小时时间戳)转换为数值变量。...通过这种方法，每个原始时间序列特征(例如一天中的小时，一周中的一天，一年中的月份)现在只映射到2个新特征(原始特征的sin和cos)，而不是24,7,12等。
在人类的语言中，单词的顺序和它们在句子中的位置是非常重要的。如果单词被重新排序后整个句子的意思就会改变，甚至可能变得毫无意义。...虽然最简单的方法是使用索引值来表示位置，但这对于长序列来说，索引值会变得很大，这样就会产生很多的问题。 位置编码将每个位置/索引都映射到一个向量。...位置编码由不同频率的正弦和余弦函数给出： d：输出嵌入空间的维度 pos：输入序列中的单词位置，0≤pos≤L/2 i：用于映射到列索引 其中0≤i<d/2，并且I 的单个值还会映射到正弦和余弦函数...在上面的表达式中，我们可以看到偶数位置对使用正弦函数，奇数位置使用 余弦函数。...我们将从matplotlib库中使用Python的matshow()方法。比如设置n=10,000，得到: 因此，位置编码层将单词嵌入与序列中每个标记的位置编码矩阵相加，作为下一层的输入。
选自Medium 作者：Kevin Yang 机器之心编译 参与：路雪 最近，我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。...一个更好的技术是使用向量化余弦距离方式，如下所示： 想要了解余弦距离，可以看看这篇文章：http://masongallo.github.io/machine/learning,/python/2016...很多时候你并不需要准确的最佳结果，例如：「Queen」这个单词的同义词是什么？在这种情况下，你只需要快速得到足够好的结果，你需要使用近似最近邻搜索算法。...在本文中，我们将会介绍一个简单的 Python 脚本来快速找到近似最近邻。我们会使用的 Python 库是 Annoy 和 Imdb。...写向 量Utils 我们在 make_annoy_index.py 中推导出 Python 脚本 vector_utils。
局部敏感哈希（LSH） 局部敏感哈希（LSH）是一种广泛使用的近似最近邻搜索（ANNS）方法。它依赖于一种特殊的哈希函数，这种函数设计用来将相似的项目映射到同一个哈希桶中。...面对大规模数据集，LSH通过哈希函数将项目分配到不同的桶，从而简化搜索过程。 LSH算法的一个关键特点是它与常规哈希函数不同。...近似效果 在深入研究LSH技术之前，重要的是要认识到，通过将向量映射到低分辨率的哈希向量中，实际上是在进行一种近似处理。...本文将专注于介绍随机超平面方法，它不仅更常用，而且在多个流行库中得到了实现，例如Faiss。这种方法因其高效性和易于实现的特点，在工业界和学术界都受到了广泛的关注。...在Python中创建超平面的法向量。
然而，使用成对损失进行训练，随着训练数据集中样本对数增加，计算时间将显著增加，冗余样本对可能导致模型缓慢收敛和退化。 softmax损失函数在分类任务中通常被使用，面识别也可以被视为一种分类任务。...对比损失是最直接的一种基于成对的损失函数。它通过确保正样本之间的欧几里得距离小于固定边界来将人脸特征映射到欧几里得空间。...随机取样可能导致大量的冗余训练对，这会导致在训练过程中收敛速度较慢和模型退化，从而进一步降低训练效率。 与成对损失函数不同，基于分类的损失函数通过实现分类任务来提取人脸特征。...在本文中提出的X2-Softmax损失函数并没有使用固定边界，而是使用该函数本身来获得两个类别权重之间的不同角度边界。这种方法可以绕过在样本分布本身不均匀的情况下选择固定边界的难题。...在玩具示例中，作者选择了具有最大方差和最小方差的四个人身份，并在这八个人身份上在ResNet-34上进行训练，并将其映射到二维脸特征空间中。
Python装饰器是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。 8.数组和元组之间的区别是什么？ 数组和元组之间的区别：数组内容是可以被修改的，而元组内容是只读的。...13.Python中的lambda是什么？ 这是一个常被用于代码中的单个表达式的匿名函数。 14.为什么lambda没有语句？...匿名函数lambda没有语句的原因，是它被用于在代码被执行的时候构建新的函数对象并且返回。 15.Python中的pass是什么？ Pass是一个在Python中不会被执行的语句。...它功能的实现依赖于yield表达式，除此之外它跟普通的函数没有两样。 20.Python中的docstring是什么？...25.Python中的模块和包是什么？ 在Python中，模块是搭建程序的一种方式。每一个Python代码文件都是一个模块，并可以引用其他的模块，比如对象和属性。
“复联4”中，使用了大量的机器学习。 首先郑重声明，本文不会涉及任何剧透，请放心享用。 期盼已久的《复仇者联盟：终局之战》终于上映了！近300万人在国内午夜零点场熬夜观看。...据统计，《复联3》里包含2680个特效镜头，获得第 22 届好莱坞电影最佳视觉效果奖。而距离3首映仅一年，《复联4》就带着超过3000个特效镜头赶来。...工业光魔制作的绿巨人特效 利用这种技术，工业光魔团队可以将一位演员的样子映射到表演者脸上，并且制作效率大大提高。...数字王国使用 Masquerade 定制机器学习软件，通过两个垂直方向的高清摄像头捕获面部数据，细致追踪面部的 100 到 150 个跟踪点。...真实拍摄和制作后的镜头对比 现在机器学习已经被用于在基于物理的动画和媒体艺术中，创造出有趣的效果，但是随着计算变得更加高效和新颖的方法，如深度强化学习技术，将会创建出更具可扩展性的模型。
对于许多项目，企业数据科学家和Kaggle等数据科学竞赛的参与者都认为，后者——从数据中辨别更多有意义的特征——通常可以在最少的尝试下最大程度地提升模型的精度。 你正有效地将复杂度从模型转移到了特征。...它是一个包含大量有用功能的的库，这些功能扩展了scikit-learn’s的功能。我们输入需要的库： 为了简单起见，我们自己生成数据。在此示例中，我们使用人工的时间序列。...当我们在散点图上绘制正弦/余弦函数的值时，这一点清晰可见。在图 4 中，可以看到没有重叠值的圆形图案。 图4：正余弦转换的散点图 仅使用来自每日频率的新创建的特征来拟合相同的线性回归模型。...与之前的方法类似，让我们使用 12 个 RBF 特征拟合线性回归模型。 图7：使用径向基函数拟合。垂直线将训练集和测试集分开 图 7 显示该模型在使用 RBF 特征时能够准确地捕获真实数据。...垂直线将训练集和测试集分开 图 8 说明径向基函数与所考虑的方法最接近。正弦/余弦特征使模型能够拾取主要模式，但不足以完全捕捉系列的动态。
用Python表示，这可以很好地映射到递归函数上!...代码 下面是Python中实现此功能的两个函数。...简单明了，这意味着函数将继续检查输出，以真正确保在返回“最终”输出之前没有类似的标题。 什么是余弦相似度? 但简而言之，这就是spacy在幕后做的事情…… 首先，还记得那些预处理过的工作吗?...总结 回顾一下，我已经解释了递归python函数如何使用余弦相似性和spacy自然语言处理库来接受相似文本的输入，然后返回彼此不太相似的文本。...可能有很多这样的用例……类似于我在本文开头提到的归档用例，可以使用这种方法在数据集中过滤具有惟一歌词的歌曲，甚至过滤具有惟一内容类型的社交媒体帖子。
今天浏览国外的网站，发现一篇写得不错的文章，结合作者的观点，我做了一些注释。这是数据科学家阿诺特写的文章，他为我们梳理了如何将人工智能理念转化为可运行的软件的方法及经验。...作者推荐，Python中AI PoC的最简单解决方案是使用Flask和SQL数据库，但这在很大程度上取决于您的需求和已有的东西。...然后，我们需要找到一种可以把输入向量转化为输出向量的方法（确认AI任务）。 大多数任务（例如回归，分类或推荐）都已有成功的最佳实践。...步骤3：处理向量 我们希望将最佳文件夹列表作为最终输出。如果将文件夹名称映射到数字，看起来很简单。...作者最后采取了一种与搜索引擎相似的方法： 对上传的文档进行向量化处理，然后找到用户所有文档里矢量与上载文档最相似的文档，使用余弦相似度就可以完成这个过程，然后把最相似的文档所在的文件夹推荐给用户。
最常用的归一化方法有以下两种： 线性函数归一化：对原始数据进行线性变换，将结果映射到 [0, 1] 的范围 零均值归一化：将原始数据映射到均值为 0，标准差为 1 的分布上 在实际应用中，通过梯度下降法求解的模型通常是需要归一化的...用于将一个词语映射到低维空间上的一个稠密向量，向量的每一维可以看作一个隐含的主题。...07 图像数据不足时的处理方法 问题：在图像分类任务中，训练数据不足会带来什么问题？如何缓解数据量不足带来的问题？...问题 1：欧式距离和余弦距离的主要区别是什么？ 欧式距离关注数值上的绝对差异，而余弦距离则关注方向上的相对差异。...问题 1：在模型评估过程中，有哪些主要的验证方法，其优缺点是什么？ 这里介绍三种常用的验证方法：Holdout 检验，交叉检验和自助法。 Holdout 检验。
近日，《Nature Biotechnology 》发表了一种将单个细胞从scRNA-seq图谱映射到空间表达谱的优化方法：CytoSPACE。图片CytoSPACE是什么？...有了这些匹配的集合，CytoSPACE将组织重建任务制定为线性分配问题，并根据基于细胞和点之间转录组一致性的成本函数，将选定的 scRNA-seq 集合最佳地安排在子点集上。...CytoSPACE的性能测试在模拟和真实ST数据集上，开发团队发现：不同平台和组织类型中，CytoSPACE在噪声容限、准确性和解析单细胞空间组成方面优于先前的方法。...图片在多个评估的噪声水平和细胞类型中，CytoSPACE在模拟ST数据集中将单个细胞映射到其已知位置方面实现了比其他方法高得多的精度。...在正常小鼠肾脏样本中验证了CytoSPACE能在大量ST数据中发现密集的细胞亚结构。在乳腺癌样本中验证了CytoSPACE可以增强具有低基因通量的单细胞ST数据集。
近日，《Nature Biotechnology 》发表了一种将单个细胞从scRNA-seq图谱映射到空间表达谱的优化方法：CytoSPACE。 CytoSPACE是什么？...有了这些匹配的集合，CytoSPACE将组织重建任务制定为线性分配问题，并根据基于细胞和点之间转录组一致性的成本函数，将选定的 scRNA-seq 集合最佳地安排在子点集上。...CytoSPACE的性能测试 在模拟和真实ST数据集上，开发团队发现：不同平台和组织类型中，CytoSPACE在噪声容限、准确性和解析单细胞空间组成方面优于先前的方法。...在多个评估的噪声水平和细胞类型中，CytoSPACE在模拟ST数据集中将单个细胞映射到其已知位置方面实现了比其他方法高得多的精度。...在正常小鼠肾脏样本中验证了CytoSPACE能在大量ST数据中发现密集的细胞亚结构。 在乳腺癌样本中验证了CytoSPACE可以增强具有低基因通量的单细胞ST数据集。
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