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基于特征相似度的连体网络
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我有大约20k的不同领域的图像，其中的特征已经使用GLCM和HOG提取。每幅图像的特征尺寸约为2000。我想使用暹罗网络来发现特征之间的相似性。我将所有这些都存储在一个数据帧中。我不确定我们如何才能给神经网络提供输入特征。只有一种可能使用1DCNN / Dense层。layers.Dense(units=256, activation=activations.relu))
浏览 18提问于2021-02-23得票数 0
我知道可以使用基于项目的协作过滤来做“谁买了这个项目也买了”类型的推荐。我的问题是，我们如何使用矩阵分解(MF)来做到这一点。一种可能的解决方案可能是使用MF学习项目特征，然后基于这些特征计算项目的相似度。但这不是“纯MF"，我的意思是，最终我仍然需要计算所有项目特征对之间的相似度，这需要$O(n^2)$时间。有什么想法吗？
浏览 2提问于2016-05-11得票数 0
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如果我使用基于相似度的算法来比较两个特征向量，并且我想知道特征集之间非常不相似的维度/特征字段，那么使用什么算法？我使用的是Mahout，这是一个用于Java的机器学习库
浏览 0提问于2012-03-13得票数 0
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我有128个受访者的二进制数据，基于他们所选择的数码相机的功能。其中'1‘代表特征的选择，而'0’代表未选择的特征。我在列中有92个产品特性，在行中有响应者。每个响应者从92个特征集中恰好选择了20个特征。我想根据他们选择的功能创建不同用户组的集群。我在这些二进制数据上尝试了一些聚类算法，比如模糊聚类和层次聚类，但它没有给我任何好的结果，而且创
浏览 5提问于2017-03-07得票数 0
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我正在阅读一篇研究论文，在表1中对应于基于图的权重，他们使用了一个称为聚合相似度的特征F1。我试着在网上搜索，虽然我发现提到了“灵活的聚合相似度”之类的东西，但我不确定它与自动摘要和权衡句子的任务有什么关系。
聚合相似度到底是什么意思，它是如何计算的？
浏览 2提问于2016-07-06得票数 1
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我想根据用户的技能向他们推荐工作，使用mahout.So是否有任何方法可以定义工作相似性逻辑。我找到了ItemSimilarity接口，但在自定义实现后无法使用它。
浏览 0提问于2014-07-30得票数 2
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我有一个包含项目但没有用户评级的数据集。我想测量项目之间的相似性，基于特征(行相似性)。| 1 | 1 | 0 4 | 0 | 0 | 1 | 1非常感谢提供一个示例代码。
浏览 2提问于2017-06-09得票数 2
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查找相似图像
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我想找到与另一个图像相似的图像。所以经过研究，我发现有两种方法，首先是两种通过图像的属性来表示图像，比如但这种方法的局限性是，我无法获得标记了所有特征的详尽数据集我发现的第二种方法是提取特征并进行特征映射。因此，我决定使用caffe的深度卷积神经网络，这样通过使用任何现有的模型，我就可以学习特征，然后执行<e
浏览 0提问于2015-04-05得票数 0
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图像相似性-深度学习与手工特征
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我正在做计算机视觉领域的研究，并且正在研究一个与查找与查询图像视觉相似的图像相关的问题。例如，查找具有相似图案(条纹/格子)的相似颜色的t恤，或者相似颜色和形状的鞋子，等等。我探索了手工制作的图像特征，如颜色直方图、纹理特征、形状特征(方向梯度直方图)、SIFT等。我还阅读了关于深度神经网络(卷积神经网络)的<
浏览 2提问于2015-05-23得票数 4
我试图通过使用两个不同的数据集通过余弦相似度来计算用户与用户的相似度(用户是相同的，只是为了获得相似度而考虑的特征在数据集之间是不同的)。现在，有没有一种方法可以根据相似度值来判断这两个数据集有多相似？
浏览 0提问于2017-05-22得票数 0
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我试着用Caffe和许多其他的stackoverflow帖子，或者在谷歌的群组中学习暹罗网络MNIST的例子，但信息总是不完整或死胡同。我所要做的就是为连体网络提供2个RGB图像来计算相似度。到目前为止，我所做的是将两张RGB图像连接成一张，将其转换为leveldb，将"mnist_siamese_train_test.prototxt“中的切片层编辑为"slice_point:
浏览 1提问于2016-11-18得票数 0
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我正在尝试使用mahout中的基于项目的推荐。它包含250万个用户，项目交互，没有偏好值。大约有100个项目，100k users.It需要大约10秒才能推荐。而对于相同的数据，当我使用基于用户的推荐时，它只需要不到一秒钟的时间。dm.getNumItems());我读到了@Sean的一个答案
浏览 1提问于2014-02-06得票数 0
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我的项目的目的是在手机上提取特定的面部特征。这是一个使用用户面部的验证应用程序。给出同一人的两幅不同图像，尽可能接近地提取特征。现在，我使用VGGFace团队的预训练模型和权重作为特征提取器，您可以在here中下载模型。然而，当我基于模型提取特征时，结果不够好，我描述了我做了什么以及我想要做什么，如下所示： 我从Emma Watson的图像中提取特征，image_1返回featur
浏览 20提问于2019-02-21得票数 1
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是连体网络旋转不变，这意味着如果我训练我的暹罗网络在不同的旋转版本相同的图像，所以它会把每个图像作为不同的图像或相同的。另外，如果我把猫的图像和同一对猫的旋转图像传递给暹罗网络，它会给出0或1的相似性分数。
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
我的目标是使用多个特征导出文本相似性。其中一些特性是文本特性，我使用的是(TfHub2.0)通用句子编码器。还有其他分类特征，它们使用一个热编码器进行编码。例如，对于数据集中的单个记录，特征向量如下所示：分类(无序)特征向量-1×500 (因为特征中有500个唯一值)在此基础上，利用余弦
浏览 0提问于2020-09-21得票数 1
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将新的观察值分配给集群
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假设我在Mahout中有一个用户/项目特征矩阵，并且我已经导出了用户的对数似然相似度，并识别了三个用户集群。现在我有了一个具有一组项目(相同格式和相同项目集)的新用户，我如何在不重新计算相似度矩阵和重新聚类过程的情况下将这三个集群中的一个分配给新用户？问题是，如果我使用当前的集群质心并计算对数似然相似度或任何距离度量，质心就不再是二进制的。如果我使用k-
浏览 4提问于2012-11-24得票数 1
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我有一个经过预先训练的网络，包括两个部分，特征提取和相似学习。特征提取部分为VGGNet 16，所有层均冷冻。我只提取特征向量，学习由两个卷积层和四个稠密层组成的相似网络。注意:由于尺寸大，从图像中移除了最后几层。现在，我想微调VGGNet的最后一个卷积块，并希望对每种类型的图像使用两个不同的VGGNet特征<
浏览 0提问于2020-02-20得票数 3
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我正在考虑在信息检索上下文中构建框架的问题。B: 0 1 0 0 1 0D: 0 1 0 0 0 1F: 0 0 1 0 0 1然而，这些只是偏好。仅仅因为我们知道问题的</
浏览 0提问于2018-07-06得票数 3
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现在，在测试模型时也是这样做的，但问题是:当相机中没有手时，它仍然检测到一些东西(任何-through移动相机)，因为HSV是不准确的，当使用(没有手)的图像被输入到模型时，它仍然给出了80%+的准确性通过图像和代码来训练模型是向下链接的。
我已经尝试从用户输入触摸他的手在哪里，它的工作很好，但当手被移除时
浏览 2提问于2019-04-02得票数 1
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