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非显式函数的拉普拉斯变换

是指在拉普拉斯变换中，被转换的函数无法直接表示为时间的函数形式。它是一种数学工具，用于将一个函数从时间域转换到复频率域，从而方便进行系统分析和解决微分方程。

在非显式函数的拉普拉斯变换中，被转换的函数通常以差分方程或递推关系的形式给出，而不是直接的函数表达式。这种情况下，我们可以通过将差分方程或递推关系应用拉普拉斯变换来得到复频率域的表达式。

非显式函数的拉普拉斯变换在信号处理、控制系统、电路分析等领域中具有广泛的应用。通过将系统的差分方程或递推关系转换到复频率域，我们可以更方便地分析系统的稳定性、频率响应、传递函数等性质。

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AF-GCL：不需要增强的图对比学习

来源：Paperweekly本文共3500字，建议阅读5分钟本文介绍了在图对比学习中更为方便的AF-GCL模型。论文标题： Augmentation-Free Graph Contrastive Learning 论文链接： https://arxiv.org/abs/2204.04874 现有的图对比学习（GCL）模型依赖于图的增强，来学习在不同的增强图中保持不变的表示。作者发现，图的增强能够保存图的低频部分，而扰动图的高频部分，因此图对比学习模型往往能在同质图上取得很好的表现，但在高频的异质图中表现

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冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题[通俗易懂]

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腾讯提出自适应图卷积神经网络，接受不同图结构和规模的数据

选自arXiv 作者：Ruoyu Li等机器之心编译参与：路雪近日，AAAI 2018 发布接收论文列表，腾讯 AI Lab 共入选 11 篇。在论文《Adaptive Graph Convolutional Neural Networks》中，腾讯联合德克萨斯大学阿灵顿分校提出自适应图卷积神经网络 AGCN，可接受任意图结构和规模的图作为输入。论文：自适应图卷积神经网络（Adaptive Graph Convolutional Neural Networks）论文链接：https://arxiv

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ICML 2019 | SGC：简单图卷积网络

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UE(5)：投影、傅里叶变换与球谐函数

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AISP之Tone Mapping | HDR中智能色调映射

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Spatial-Temporal时间序列预测建模方法汇总

时间序列预测问题是根据一个序列的历史值预测未来值。当同时预测多个时间序列，并且各个时间序列之间存在空间上的关系时，就不能只将每个时间序列单独建模，而应该考虑不同时间序列之间的关系。例如，在交通预测场景中，需要预测不同地点的车流量，不同地点的车流量之间是存在空间上的关系的，例如A点的车20%在5分钟后会开往B点。仍然用传统的时间序列预测方法，即每个序列独立的进行预测，无法捕捉这种不同地点的空间关系信息。

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漫谈图神经网络 (二)

在从图(Graph)到图卷积(Graph Convolution): 漫谈图神经网络 (一)中，我们简单介绍了基于循环图神经网络的两种重要模型，在本篇中，我们将着大量笔墨介绍图卷积神经网络中的卷积操作。接下来，我们将首先介绍一下图卷积神经网络的大概框架，借此说明它与基于循环的图神经网络的区别。接着，我们将从头开始为读者介绍卷积的基本概念，以及其在物理模型中的涵义。最后，我们将详细地介绍两种不同的卷积操作，分别为空域卷积和时域卷积，与其对应的经典模型。读者不需有任何信号处理方面的基础，傅里叶变换等概念都会在本文中详细介绍。

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【机器学习】谱聚类

本文介绍了一种定义在图上聚类算法-谱聚类。首先介绍谱聚类其实是保持图上节点之间的相似性对节点进行向量表示。然后介绍了谱聚类的目标函数-最小化原始相似性矩阵与样本向量表示,相似性的乘积，由此导出谱聚类与拉普拉斯矩阵的关系。最后介绍了谱聚类算法特点，其实际为成对相似性保持（pair-wise）算法。

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傅里叶、拉普拉斯、z变换常用公式合集「建议收藏」

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/160828.html原文链接：https://javaforall.cn

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流形学习概述

同时在本微信公众号中，回复“SIGAI”+日期，如“SIGAI0515”，即可获取本期文章的全文下载地址（仅供个人学习使用，未经允许，不得用于商业目的）。

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GNN教程：第六篇Spectral算法细节详解！

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CV学习笔记（十二）：图像金字塔

尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。

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朴素贝叶斯分类：拉普拉斯修正

主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 01 — 回顾昨天的推送介绍了朴素贝叶斯分类的原理及阐述了一个例子，这种方法的预测发现了一个问题：某个样本的属性值并未出现在训练集中，导致尽管要预测的这个苹果看起来很像是好果，但是朴素贝叶斯目标函数的结果仍为0，最终被划分为一般的苹果，有些时候这并不是合理的，那么该如何解决呢？如下的数据集： #大小颜色形状标签1小青色非规则否2大红色非规则是3大

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CVPR 2019 论文解读 | 具有高标签利用率的图滤波半监督学习方法

以上解读为李文杰（社区昵称：@月本诚）在 AI研习社CVPR小组原创首发，我已经努力保证解读的观点正确、精准，但本人毕竟才学疏浅，文中若有不足之处欢迎大家批评指正。所有方法的解释权归原始论文作者所有。

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数字图像处理学习笔记（十四）——频域图像增强（图像的频域分析）

来抑制高频成分，通过低频成分，然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像，就可达到平滑图像的目的。

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Twitter团队最新研究：快速高效的可扩展图神经网络SIGN

今天给大家介绍的是Twitter研究团队发表的一篇论文，该研究针对大规模图神经网络训练的问题，提出的一种新的结构更加简单的模型——SIGN，这种模型的提出使得计算复杂度大大降低，能够有效地处理大规模图结构，在多个开放的数据集上与主流的模型进行评估对比，SIGN更具有竞争优势。

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在很多应用中，数据的维数会很高。以图像数据为例，我们要识别32x32的手写数字图像，如果将像素按行或者列拼接起来形成向量，这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战，而且导致计算量大，此外还会面临维数灾难的问题（这一问题可以直观的理解成特征向量维数越高，机器学习算法的精度反而会降低）。人所能直观看到和理解的空间最多是3维的，为了数据的可视化，我们也需要将数据投影到低维空间中，因此就需要有数据降维这种算法来完成此任务。

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例如以下两个相似证件的模板，若以其中一幅图像为模板，并给出相应的位置，可以给出其他相似图像进行定位相对应的位置，如下图所示，其中除了标题和样式一样，内容确是不同的，这个时候就可以利用SURF进行特征点

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图像处理算法面试题

其主要用于边缘检测，在技术上它是以离散型的差分算子，用来运算图像亮度函数的梯度的近似值， Sobel算子是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，与Prewitt算子、Roberts算子相比因此效果更好。Sobel算子包含两组3×3的矩阵，分别为横向及纵向模板，将之与图像作平面卷积，即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值。缺点是Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意。

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