采样率通常是一个概率值，取值在0到1之间，例如设置采样率为0.5的话表示只对50%的请求进行采样。在之前的采样算法之蓄水池算法，描述了一种常用的采样算法实现。...如果采用统一的采样率，可能导致样本不均衡或者不充足 所以，比较理想的方式是提供自适应采样。最初的思想可追溯到Dapper的Coping with aggressive sampling。...QPS-采样数-采样率函数 首先，我们拟根据应用qps作为变量来构建qps-每秒采样数函数，从而可算出采样率，即每秒采样数/qps。...假定业务应用的单机qps均值为200，并且希望在上线自适应采样后存储成本能够降低百分之四十，那么就是在qps为200的时候，需要对应的每秒采样数为120。 极大值。...那么qps-每秒采样数的函数大致如下： 相应的qps-采样率的函数如下： 计算QPS 考虑到之前我们的固定采样率算法使用的是蓄水池算法，简单来说是利用了一个100大小的BitSet，根据采样概率为之填充了相应的
此功能已在 Uber 生产多年，最终在 Jaeger 的开源版本上可用。 自适应采样的革新 为什么我们需要远程和自适应采样？...自适应采样更进一步，并将其转换为声明式配置，其中操作员只需设置跟踪收集的目标速率，自适应采样引擎会为每个服务和每个端点动态调整采样率。...自适应采样引擎会自动调整采样率，以保持跟踪数据量稳定并在我们的采样预算范围内。 自适应采样原理 那么，自适应采样到底是如何工作的呢？我们来看一下。...目前，Jaeger 使用与跨度存储相同的存储进行自适应采样，并且唯一支持的自适应采样存储选项是 Cassandra（自 V1.27 起）和内存（自 V1.28 起）。...cassandra-schema: image: jaegertracing/jaeger-cassandra-schema depends_on: - cassandra 当然，自适应采样算法可以使用一些官方给定的相关参数来定义基于当前的业务场景需求
总的来说，本文研究贡献如下： 系统性地比较了几种采样算法在文本生成上的效果，发现它们有很相似Q-D平衡性； 提出这几种采样算法成功的关键在于三条性质； 一旦不满足任意一条性质，则采样算法的表现就会显著降低...； 启发未来采样算法的设计。...2 比较的采样算法 用于文本生成的采样算法很多，最简单的就是直接取概率最大的词，或者叫top-1采样。...4 采样算法的设计 上面我们证明了所述的采样算法都满足这三条性质，那么，是不是所有满足这三条性质的采样算法都能有比较好的Q-D平衡呢？是不是只要不满足其中至少一条性质，就不会有好的效果呢？...本文算是给采样算法为何能提高文本质量与多样性的研究开了一扇门，以更好地指导采样算法的设计。
任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段，根据词语的词频将其公平地分配给每个词语： ? counter就是w的词频。 于是我们将该线段公平地分配了： ?...接下来我们只要生成一个0-1之间的随机数，看看落到哪个区间，就能采样到该区间对应的单词了，很公平。 但怎么根据小数找区间呢？速度慢可不行。...word2vec用的是一种查表的方式，将上述线段标上M个“刻度”，刻度之间的间隔是相等的，即1/M： ?...接着我们就不生成0-1之间的随机数了，我们生成0-M之间的整数，去这个刻度尺上一查就能抽中一个单词了。 在word2vec中，该“刻度尺”对应着table数组。
torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode=‘nearest’, align_corners=None)函数的参数如下
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...本文融入柯西算子，充分利用柯西分布函数两端变异的效果来优化算全局最优个体，使得算法能够更好地达到全局最优。 在求得当前最优解后，本文使用公式 (1)所示的更新公式对当前全局最优解进行变异处理。...\tag{4} p=0.6−0.1×(MaxIter−t)/MaxIter(4) （4）算法描述 CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
因此，我们有一个非归一化的概率密度函数，我们希望通过随机抽样来估计。对于复杂的模型而言，随机抽样本身的过程通常很困难，因此，我们使用马尔可夫链来探索分布。...（M-H）MCMC采样算法的实现 matlab贝叶斯隐马尔可夫hmm模型实现 贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型 Metropolis Hastings采样和贝叶斯泊松回归Poisson...模型 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较 R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings...算法与吉布斯采样 R语言贝叶斯推断与MCMC：实现Metropolis-Hastings 采样算法示例 R语言使用Metropolis-Hastings采样算法自适应贝叶斯估计与可视化 视频：R语言中的
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理的新型端到端网络，称为 PointASNL，可以有效地处理带噪声的点云。...我们方法中的关键部分是自适应采样（AS）模块。它首先从最远点采样点的周围对点的邻域加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，而且缓解受异常值的影响。...对于 ，其中 是采样点 的k个近邻，可以将组中的关注机制写为 (1) 其中函数 计算采样点 和其邻域 之间的关系。...PL单元可以用在算法上（例如PointNet ++，PointConv），PNL 单元考虑采样点与整个点云的多尺度关系。 点局部（PL）单元中，特征挖掘利用从局部到全局策略，逐渐增加感受野。...模型在多个数据集中都有不错的表现，与自适应采样（AS）和局部-非局部（L-NL）模块的作用密切相关。初次以外，因为自适应采样是一种微分采样策略，可以微调采样点的空间分布，大大提高采样点的鲁棒性。
一、Gibbs采样概述 前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，大量的采样被拒绝...，影响到整体的收敛速度。...Gibbs采样是Metropolis-Hastings采样算法的特殊形式，即找到一个已知的分布，使得接受率α=1\alpha =1。这样，每次的采样都会被接受，可以提高MCMC的收敛速度。...二、Gibbs采样算法的流程 image.png 三、上述过程满足细致平稳条件 image.png 四、实验 4.1、前提 image.png 4.2、流程 image.png 4.3、实验代码 '''
作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础，本文介绍基本思想...算法 输入: 先验转移概率矩阵Q 目标分布 \tilde{p} 输出: 采样出的一个状态序列 \left\{x_{0}, x_{1}, \cdots, x_{n}, x_{n+1}, \cdots...x^{*} , 其中 Q 为转移概率函数。...Gibbs 算法 MH 算法不仅可以应用于一维空间的采样，也适合高维空间的采样。...吉布斯采样 Gibbs sampling 有时被视作 MH 算法的特例, 它也使用马尔可夫链获取样本。
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...根据这一步长调整原则，有Sigmoid函数变步长LMS算法(SVSLMS)，其变步长u是e(n)的Sigmoid函数： u ( n ) = β ( 1 1 + e − α ∣ e ( n ) ∣ )...然而，该Sigmoid函数过于复杂，且在误差e(n)接近零处变化太大。不具有缓慢变化的特性，使得SVSLMS算法在自适应稳态阶段仍有较大的步长变化，这是该算法的不足。...其他 图像处理中wiener2()函数用于对图像进行自适应除噪滤波，其可以估计每个像素的局部均值与方差，调用方式如下： J=wiener2(I,[M,N],noise); %表示M*N大小邻域局部图像均值与偏差
如果对于该参数的偏导变化了符号，那么学习率应该更小。最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。...当应用于非凸函数训练神经网络时，学习轨迹可能穿过了很多不同的结构，最终到达一个局部是凸碗的区域。AdaGrad根据平方梯度的整个历史收缩学习率，可能使得学习率在达到这样的凸结构前就变得太小收敛。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
一、Gibbs采样概述 前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，...大量的采样被拒绝，影响到整体的收敛速度。...Gibbs采样是Metropolis-Hastings采样算法的特殊形式，即找到一个已知的分布，使得接受率α=1\alpha =1。这样，每次的采样都会被接受，可以提高MCMC的收敛速度。...二、Gibbs采样算法的流程 在这部分，先直接给出Gibbs采样算法的流程，对于Gibbs采样算法的有效性将在第三部分给出论述，Gibbs采样算法的具体流程如下所述： 初始化时间t=1t=1 设置u=(...这里直接取p(y2∣x1)p\left ( y_2\mid x_1 \right )为转移概率，则α=1\alpha =1，可见Gibbs采样算法是Metropolis-Hastings采样的特殊形式。
机器之心发布 机器之心编辑部 清华大学计算机系朱军教授带领的 TSAIL 团队提出 DPM-Solver（NeurIPS 2022 Oral，约前 1.7%）和 DPM-Solver++，将扩散模型的快速采样算法提升到了极致...这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2]，该算法在步数减少时采样效果会急剧下降。 就在几天前，这一纪录又被刷新了！...两种模型的训练目标函数都一样，通过最小化与噪声的均方误差来训练一个“噪声预测网络”： 基于 Diffusion SDE 的采样过程可以视为离散化如下随机微分方程： 并且 [4] 中证明，DDPM[5...在步数较少时依然可以获得很好的加速效果： 在实验中，DPM-Solver 获得了远超其它采样算法的加速效果，仅仅在 15-20 步就几乎可以收敛： 并且在论文中定量的结果显示，DPM-Solver...例如，下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果，可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得非常高质量的采样： 使用 DPM-Solver DPM-Solver
长数据流的随机采样可以使用蓄水池采样算法，本文记录相关内容。 简介 问题描述：给定一串很长的数据流，对该数据流中数据只能访问一次，使得数据流中所有数据被选中的概率相等。...解决类似这样的问题，就可以利用 蓄水池算法(Reservoir Sampling)。 基本原理 假设需要采样的数量为 k 。...对于从第 j 个元素 (j>k)\frac{k}{j} 的概率来决定该元素是否被替换到数组中，数组中的 k 个元素被替换的概率是相同的。...当遍历完所有元素之后，数组中剩下的元素即为采样样本 证明 假设我们真的按照 \frac{k}{j} 的概率来决定该元素是否被替换到数组中，有如下结论： 第 i 个元素被选中替换的概率 即: \frac...k 个值为 t 的元素，该算法会保证这 k 个元素的下标最终返回值概率均为 1/k ，证明： 第i次遇到值为target的元素下标成为最终返回值的概率 = 第i次随机选择的值=0的概率 x 第 i
算法实现 根据以上描述，蓄水池采样算法实现如下： # coding:utf-8 import random def sampling(k, n, reservoir): """采样算法"""...：共有10个数，每次随机选择1个数，并重复100000次采样。...代码稍作修改如下： # coding:utf-8 import random def sampling(k, n): """采样算法""" # 初始化，第1个数据接进入蓄水池...k = 1 # 数据流的数据个数 n = 10 cnt_dict = {i: 0 for i in range(n)} # 重复采样10万次，每次从0-9中随机选取一个数...test() 输出： 0:10029 1:9840 2:9946 3:10002 4:10119 5:9843 6:10004 7:10197 8:10001 9:10019 可以看到，每个数的采样的次数均在
另一方面，PointConv [29] 使用局部三维坐标的非线性函数作为卷积核，以及权重和密度函数。权重函数通过多层感知器学习，而密度函数则通过核密度估计学习。 基于 Voxel 的深度网络。...此外，不是使用3D点坐标作为位置编码，而是使用带有线性层和ReLU非线性的编码函数。为了增加所提 Transformer 架构的感受野，引入了下采样层以及上采样以恢复原始数据大小。...在 [56] 中，自适应小波 Transformer 首先在神经网络内进行多分辨率分析，以生成使用提升方案技术的视觉表示分解。生成的近似和细节组件捕获了下游任务感兴趣的几何信息。...这些特征随后通过堆叠的注意力编码块进行融合，其中注意力矩阵还与邻接矩阵相乘，以考虑各段之间的连接。基于注意力的输出随后使用连通组件算法分组到目标实例中。...然后使用CNN解码器将这些特征上采样到原始分辨率。 [102]中，T-AutoML提出了一种自动搜索算法，用于找到最佳的神经网络架构、超参数和增强方法，用于3D CT图像中的病变分割。
一、Negative Sampling 在负采样中，对于给定的词w,如何生成它的负采样集合NEG(w)呢？...在语料库C中，各个词出现的频率是不一样的，我们采样的时候要求高频词选中的概率较大，而低频词选中的概率较小。这就是一个带权采样的问题。...设词典D中的每一个词w对应线段的一个长度： 任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。...三、损失函数 NCE损失函数表示如下： Jθ=−∑w∈V(logP(y=1|x)+∑i=1klogP(y=0|x(w(i))))Jθ=−∑w∈V(logP(y=1|x)+∑i=1klogP...公式的第一项最小化正样本的损失，第二项最大化负样本的损失。现在如果将负样本作为第一项的变量输入，则损失函数结果应该很大。
苹果公司和俄勒冈州立大学的研究者们提出了一套完整的使用点云进行图像分割的方案，解决了上述的诸多问题，并提出了可以根据图像分割的损失函数进行端到端学习的下采样算法、局部注意力 Transformer 层和基于点云的...通过多次自适应下采样，可以迅速将高分辨率的图像精简为少量的特征点云，并且，模型会自动根据任务目标（损失函数）来调整在图像不同区域内的采样密度，从而生成的特征点云会在信息量丰富的区域更加稠密，而在不那么重要的区域稀疏...然而，由于梯度无法传导，这些方法无法在训练过程中进行连续多次的下采样。并且，这些方法还需要额外的损失函数来限制 mask 的大小。...neighborhood merging 的方法，得以在训练过程中真正的学习自适应下采样；AFF 除了任务本身的损失函数，不需要任何其它指导。...其中，最重要的是创新的自适应下采样模块。 1.
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