在很多信号处理系统中，并没有信号的先验统计特性，不能使用某一固定参数的滤波器来处理，比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等，均采用了调整系数的滤波器，称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
1 梯度下降法（Gradient Descent）1.1 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）1.2 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）1.3 mini-batch 梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent）1.4 存在的问题2 梯度下降优化算法2.1 Momentun动量梯度下降法2.2 Nesterov accelerated gradient（NAG）2.3 自适应学习率算法（Adagrad）2.4 均方根传递算法（Root Mean Square prop，RMSprop）2.5 自适应增量算法（Adadelta）2.6 适应性矩估计算法（Adam）
借用古代炼丹的一些名词，我们可以把训练模型中的数据比做炼丹药材，模型比做炼丹炉，火候比做优化器。那么我们知道，同样的药材同样的炼丹炉，但是火候不一样的话，炼出来的丹药千差万别，同样的对于深度学习中训练模型而言，有时候模型性能不好，也许不是数据或者模型本身的原因，而是优化器的原因。由此可见优化器对于深度学习来说是多么重要了，那么今天小编就带大家了解一些常见的优化器。
本文讲的回声（Echo）是指语音通信时产生的回声，即打电话时自己讲的话又从对方传回来被自己听到。回声在固话和手机上都有，小时还可以忍受，大时严重影响沟通交流，它是影响语音质量的重要因素之一。可能有的朋友要问了，为什么我打电话时没有听见自己的回声，那是因为市面上的成熟产品回声都被消除掉了。
摘 要: 线结构光扫描是三维重建领域的关键技术。光条纹中心提取算法是决定线结构光三维重建精度以及光条纹轮廓定位准确性的重要因素。本文详细阐述了光条纹中心提取算法的理论基础及发展历程，将现有算法分为三类，传统光条纹中心提取算法、基于传统光条纹中心提取的改进算法、基于神经网络光条纹中心提取算法，并提出每一类算法的优势与不足。最后，对线结构光中心提取算法的发展提出展望，生产更高质量的线激光器，扩充基于神经网络的光条纹中心线检测模型的训练样本。
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。
每次更新我们需要计算整个数据集的梯度，因此使用批量梯度下降进行优化时，计算速度很慢，而且对于不适合内存计算的数据将会非常棘手。批量梯度下降算法不允许我们实时更新模型。
布林线指标，利用统计学原理，求出股价的标准差和信赖区间，从而去定股价波动的范围和未来走势，利用波段显示股价的安全高低价位。因而被称为布林带。
携程作为在线旅游公司，对外提供机票、酒店、火车票、度假等丰富的旅游产品，其系统稳定性关乎用户是否具有顺滑的出行体验。然而，流量激增、代码发布、运维变更等都会给系统稳定性带来挑战。
今天，和大家分享一篇港中文MMLab发表于NeurIPS 2020的论文《Self-paced Contrastive Learning with Hybrid Memory for Domain Adaptive Object Re-ID》，该工作提出自步对比学习框架及混合记忆模型，旨在解决无监督及领域自适应表征学习中数据无法被充分挖掘的问题。
选自towardsdatascience 作者：Saptashwa Bhattacharyya 机器之心编译 编辑：陈萍 损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，其用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度。最为常见的损失函数包括平方损失、指数损失、log 对数损失等损失函数。这里回顾了一种新的损失函数，通过引入鲁棒性作为连续参数，该损失函数可以使围绕最小化损失的算法得以推广，其中损失的鲁棒性在训练过程中自动自我适应，从而提高了基于学习任务的性能。 这篇文章对 CVPR 2019 的一篇论文《A
Created with Raphaël 2.2.0 开始 选择正交变换，把时域信号转变为变换域信号 变换后的信号用其能量的平方根归一化 采用某一自适应算法进行滤波 结束
这的确是大势所趋，但比起匆忙加入浪潮，先看看手里有着怎样的牌，才能在这战场上打得更漂亮。
Adam Optimizer是对SGD的扩展，可以代替经典的随机梯度下降法来更有效地更新网络权重。
梯度下降是一种寻找函数极小值的优化方法，在深度学习模型中常常用来在反向传播过程中更新神经网络的权值。
我今天要讲的内容是《非线性声学回声消除技术》，之所以选择这样的方向，主要是基于两个方面的原因：第一非线性的声学回声消除问题是一个困扰了行业很多年的技术难题，这个问题在实际的声学系统里非常普遍，同时又很棘手，到目前为止，还没有特别有效的办法。我猜测大家应该会对这个课题感兴趣。
这些对象与实际的应用有关，如：字符识别的模式 —— 每个字符图像；人脸识别的模式 —— 每幅人脸图像。
随着科技的发展与行业竞争的日益激烈，制造业也逐渐走向智能化发展。制造业的改革是利用物联网技术和自动化设备，实现生产线的智能化和自适应生产，优化生产流程，提高生产效率和质量，为企业创造更大的价值。
Adagrad算法可以针对不同的参数自适应的采用不同的更新频率，对低频出现的特征采用低的更新率，对高频出现的特征采用高的更新率，因此，对于稀疏的数据它表现的很好，很好的提升了SGD的鲁棒性，在Google的通过Youtube视频识别猫的神经网络训练中有很好的表现。
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1987年：Lim和Oppenheim发表语音增强的维纳滤波方法； 1987年：Boll发表谱减法； 1980年：Maulay和Malpass提出软判决噪声一直方法； 1984年：Ephraim和Malah提出基于最小均方误差短时谱幅度估计的语音增强算法；
在上一篇文章中，我们谈到机器学习“学习”的是“规则”。进一步而言，机器学习需要一套评判机制来测量相应机器学习算法的性能。这套评判机制需要将当前输出与期望输出的“差异”做为反馈信号来调整算法。这个调整的过程就是所谓的“学习”。这种“学习”其实并不陌生。在数字信号处理中，有一类滤波器称为自适应滤波器（Adaptive Filter），它能够根据输入信号自动调整性能进行数字信号处理，如下图所示。输入信号x(n)通过参数可调数字滤波器后产生输出信号（或响应）y(n)，将其与参考信号（或称期望响应）d(n)进行对比，形成误差信号e(n)，并以此通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整，最终使e(n)的均方值最小。常常将这种输入统计特性未知，调整自身的参数到最佳的过程称为“学习过程”。将输入信号统计特性变化时，调整自身的参数到最佳的过程称为“跟踪过程”，因此，自适应滤波器具有学习和跟踪的性能。
自Google提出Vision Transformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。凭借着ViT结构，许多视觉任务的SoTA都得到了进一步提升，包括图像分类、分割、检测、识别等。
投资策略 基于指数移动平均线的交易系统 多头开仓条件：短期均线上穿长期均线同时长期均线大于更长期均线的值 空头开仓条件：短期均线下穿长期均线同时长期均线小于更长期均线的值 为了达到分散风险的目的，选取价格走势相关性较小的品种，本文将标的池选为RBM0, CUM0, RMM0, SRM0 等主力合约。获取2014年1月1日止2014年12月31日这些合约的日行情。 标的之间的相关系数矩阵 参数优化 网格优化 那么参数设为多少合适？指数移动平均线交易系统涉及到三个参数，短周期，长周期，更长的周期
算法核心思想：飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰，痛过对火焰的筛选，不断选出离目标函数极值最接近的位置。刚刚开始时候，飞蛾和火焰位置是一致的；以螺旋线方程更新飞蛾位置，接着以飞蛾位置计算火焰位置，再对火焰位置进行筛选，选出最优，不断重复迭代这个过程，得到的最优解位置就会不断接近于目标函数极值。具体内容在代码注释中。 论文地址 ---好像要期刊会员才能下载
常用的对网络结构的改进包括正则化和标准化，正则化可以解决深度网络的过拟合问题，标准化可以加快学习过程。为了缓解较深的网络由于指数效应导致的梯度爆炸和梯度消失问题，需要合理地设置网络权重参数初始值。此外对于多分类问题，通常在最后一个神经元使用softmax分类器。
城市道路作为交通基础设施的重要组成部分，其数字化建模是智慧交通、自动驾驶以及基础设施变形监测等领域发展的必要前提[1]。尽管发达国家的道路建设已达到相对饱和的状态，但针对既有道路的快速、准确的数字化模型重建仍是研究的重点。在这方面，三维激光扫描技术通过激光雷达系统采集待测区域的点云数据，进而成为实现高精度重建的重要手段[2]。
今年赛灵思开发者大会的参会成员，与往年有很大不同：不仅硬件开发者多，软件开发者也不少。
Hello大家好，本期将和大家一起分享和讨论一下深度学习中的一个基础组件：Optimizer，也就是优化器。这是一个在炼丹过程中容易被忽视，但其实又非常重要的组件。接下来几分钟里，让我们重温优化器的发展和应用，希望对大家有所帮助。本期是机器学习基础三篇中的第二篇，希望大家多多支持~
云帆加速自成立以来就一直致力于流媒体领域企业服务，尤其对于直播，目前已经推出了针对于不同场景的直播云解决方案，在保证广大用户使用体验的前提下，为客户节省更多的研发成本。无论是传统企业转型，或者是创业企业，云帆加速都将为其直播化提供针对性的解决方案。目前云帆加速已经与流媒体领域50+行业top级客户建立合作关系，并提供服务。
这篇博客将介绍如何使用 Meanshift 和 Camshift 算法来查找和跟踪视频中的对象。
在上次的文档中，我说自己要用python实践一下网络上流传的筹码分布算法，后边我做了，但是感觉计算量比较大，我假设一个周期是120天，也就是120天的话，基本所有持仓的人都会卖出自己手中的筹码。然后我选择要展示的是最近的120，因此在计算的时间窗口上，我采用240天，也就是前边的120天是仅仅是为保证最近的120的数据不会有大的出入。除此之外还实现了论文2中的算法，相对来说比较简单。对于基于行为金融学中的算法，我选择了放弃，因为每次都要从股票上市的哪天进行计算，计算量比较大。通过对后边两种算法的实现，发现网上流传的筹码分布算法和各种软件上筹码分布图非常类似，差别很小。这里贴出我的实践结果。
摘要：本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，主要介绍金融数据分析的背景以及移动均线等方面的内容。 本篇文章是"Python股市数据分析"两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：
本篇文章是”Python股市数据分析”两部曲中的第一部分，内容基于我在犹他州立大学MATH 3900 (Data Mining)课程上的一次讲座。在这些文章中，我将介绍一些关于金融数据分析的基础知识，例如，使用pandas获取雅虎财经上的数据，股票数据可视化，移动均线，开发一种均线交叉策略，回溯检验以及基准测试。第二篇文章会介绍一些实践中可能出现的问题，而本篇文章着重讨论移动平均线。 注意：本篇文章所涉及的看法、意见等一般性信息仅为作者个人观点。本文的任何内容都不应被视为金融投资方面的建议。此外，在此提供的
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说petct脑代谢显像_pet图像分析方法有哪几种,希望能够帮助大家进步!!!
多任务模型中各个任务难以调参、收敛、效果平平，是一件令人头疼的事情。有没有什么可以令人省心省力的“自适应”方法呢？笔者浏览了一些最近的顶会文章，读了一些相关文章，今天挑选一篇分享给大家~
这是OpenCV图像处理专栏的第五篇文章，分享一下《Real-time adaptive contrast enhancement for imaging sensors》论文解读及实现，论文地址见附录。本文的算法简称为ACE算法是用来做图像对比度增强的算法。图像对比度增强的算法在很多场合都有用处，特别是在医学图像中，这是因为在众多疾病的诊断中，医学图像的视觉检查时很有必要的。而医学图像由于本身及成像条件的限制，图像的对比度很低。因此，在这个方面已经开展了很多的研究。这种增强算法一般都遵循一定的视觉原则。众所周知，人眼对高频信号（边缘处等）比较敏感。虽然细节信息往往是高频信号，但是他们时常嵌入在大量的低频背景信号中，从而使得其视觉可见性降低。因此适当的提高高频部分能够提高视觉效果并有利于诊断。
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。
开山之作，三个卷积层，输入图像是低分辨率图像经过双三次(bicubic)插值和高分辨率一个尺寸后输入CNN。
Hi大家好，我是Realcat，今天给大家带来三篇关于视觉定位方向文章，速览一下，感兴趣的同学可阅读论文原文，希望能够给大家带来帮助(国庆长假结束，赶紧看看paper压下躁动的内心...)
项目主页：sailor-z.github.io/projects/CLNet.html
如果直接使用线性回归的MSE会让逻辑回归的代价函数变成非凸函数，这样就会导致有非常多的局部最优值，导致梯度下降法失效。所以引入了交叉熵损失函数来替代线性回归的MSE(均方误差)
机器之心专栏 机器之心编辑部 测试时自适应（Test-Time Adaptation, TTA）方法在测试阶段指导模型进行快速无监督 / 自监督学习，是当前用于提升深度模型分布外泛化能力的一种强有效工具。然而在动态开放场景中，稳定性不足仍是现有 TTA 方法的一大短板，严重阻碍了其实际部署。为此，来自华南理工大学、腾讯 AI Lab 及新加坡国立大学的研究团队，从统一的角度对现有 TTA 方法在动态场景下不稳定原因进行分析，指出依赖于 Batch 的归一化层是导致不稳定的关键原因之一，另外测试数据流中某些
在越发重视科技自主创新，新产业国际竞争逐渐激烈的时代，我们更加坚信，科研道路没有捷径可走，只有脚踏实地，一步一个脚印，不断积累方能实现创新。 7年来，犀牛鸟基金为全球范围内的青年学者提供了解产业真实问题、接触业务实际需求的机会，并通过连接青年学者与企业研发团队，开展基础扎实的产学科研合作，推动双方学术视野的拓展及原创应用成果的落地，为科技自主研发的探索和创新储备能量。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金合作目前进入收官阶段，小编将分四期介绍全部25个科研基金项目，本期将重点介绍《计算机视觉及模式识别》研究方
基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性，即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题，许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适应语义分割上。无监督域自适应试图使在源域上训练的模型适应目标域。在本文中，我们介绍了一种自组装技术，这是分类中领域自适应的成功方法之一。然而，将自组装应用于语义分割是非常困难的，因为自组装中使用的经过大量调整的手动数据增强对于减少语义分割中的大的领域差距没有用处。为了克服这一限制，我们提出了一个由两个相互补充的组件组成的新框架。首先，我们提出了一种基于生成对抗性网络（GANs）的数据扩充方法，该方法在计算上高效，有助于领域对齐。给定这些增强图像，我们应用自组装来提高分割网络在目标域上的性能。所提出的方法在无监督领域自适应基准上优于最先进的语义分割方法。
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