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VMM：使用最小消息长度的无监督学习von Mises-Fisher分布的混合

标签：   data clustering matlab unsupervised-learning mixture vmm MATLABMATLAB

     VMM：使用最小消息长度的无监督学习von Mises-Fisher分布的混合

Janus: Data-Centric MoE 通讯成本分析（2）

标签：   Data-centric  MoE  TrafficAnalysis

     在之前的blog中，我们学习了Janus的理论基础和模型搭建。通过以数据为中心的范式思路和巧妙的读取测略，Janus极大的减少了算法的通讯成本。本篇blog将从数学的角度定量解读Janus是如何降低通讯开销的。

RuntimeError: PyPI no longer supports ‘pip search‘ (or XML-RPC search).

标签：   RuntimeError  pip search  XML-RPC search

     RuntimeError: PyPI no longer supports ‘pip search‘ (or XML-RPC search).

Gaussian-mixture-model-algorithm.rar_Gaussian Mixture_mixture_混合

标签：   gaussian_mixture mixture 混合高斯 混合高斯建模 背景建模

     完整的背景混合高斯建模的程序，很不错，很好用

ML-based-human-driving-behavior-recognition-and-prediction:使用机器学习的自动驾驶系统的驾驶运动识别...

标签：   Python

      接下来，我们使用分类器找到驾驶员的高级意图（即决策），然后使用高斯混合模型（Gaussian Mixture Models）根据给定的高级决策来捕获不同的人类驾驶行为。 最后，基于训练数据的决策对我们未知的假设，我们使用...

i-vector的工具箱

标签：   i-vactor

      In the conventional GMM-UBM framework the universal background model (UBM) is a Gaussian mixture model (GMM) that is trained on a pool of data (known as the background or development data) from a ...

推荐系统（十五）多任务学习：谷歌MMoE（Multi-gate Mixture-of-Experts ）

标签：   MMoE  MTL  multi-gate

     如果又有多个目标，多个tower之间的相关性并不是很强，比如，CTR、点赞、时长、完播、分享等，并且有的目标的数据量并不是很足够，甚至无法单独训练一个DNN（当然，你如果说我单独建模用xgb，那我无话可说），在这种...

NLP之GPT-3：《 Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读

标签：   GPT-3  自然语言处理

     ​ NLP之GPT-3：《 Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读 目录 相关文章 《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读 ...4 Measuring and Preventing Memorization Of Ben

A Generalized Model for Robust Tensor Factorization with Noise Modeling by Mixture of Gaussians

标签：   Expectation-maximization (EM) algorithm; generalized weighted low-rank tensor factorization (GWLRTF); mixture of Gaussians (MoG) model; tensor factorization

      Basically, the desired low-rank tensor is recovered by minimizing the least square loss between the input data and its factorized representation. Since the least square loss is.most optim

Wavesplit: End-to-End Speech Separation by Speaker Clustering

标签：   pytorch  transformer  self-attention

     0. Abstract 本文提出了一种端到端声源分离系统，Wavesplit。从混合语音中，模型推断每个声源的表示，然后根据每个声源的特征表示进一步估计声源，该模型经过训练，可以从原始波形中联合执行这两项任务。...

视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D

标签：   C3D  CDC  R-CDC

     Video Analysis之Action Recognition(行为识别) 行为识别就是对时域预先分割好的序列判定其所属行为动作的类型，即“读懂行为”。 [行为检测|论文解读]行为检测调研综述 较新 基于Deep Learning 的视频...

为什么多数情况下GPT-3.5比LLaMA 2更便宜？

标签：   gpt-3  llama  语言模型

     本文旨在为用户选择合适的开源或闭源语言模型提供指导，以便在不同任务需求下获得更高的性价比。通过测试比较 LLaMA-2 和 GPT-3.5 的成本和时延，本文作者分别计算了二者的 1000 词元成本，证明在大多数情况下，选择...

【Few-Shot Segmentation论文阅读笔记】Prototype Mixture Models for Few-Shot Semantic Segmentation, ...

标签：   小样本分割  PMM  论文阅读笔记

     为此，本文提出了Prototype Mixture Models (PMMs) PMMs使用多个prototype用来分别对应不同的image regions, 进而提高其语义表征能力 使用EM算法来估算prototype, 使得PMMs能够富含丰富的channel-wised和spatial...

Python库 | mixture_of_experts-0.1.0-py3-none-any.whl

标签：   python 开发语言 后端 Python库

     python库。 资源全名：mixture_of_experts-0.1.0-py3-none-any.whl

[生成模型新方向]: score-based generative models

标签：   生成模型  score-based

     通过在噪声扰动后的大规模数据集(noise-perturbed data distributions)上学习一种score functions (gradients of log probability density functions)(得分函数, 一种对梯度的对数似然估计)，用朗之万进行采样得到...

User sensitive data identification method based on constraint gaussian mixture-probability ...

标签：   研究论文

     User sensitive data identification method based on constraint gaussian mixture-probability hypothesis density filter

PyPI 官网下载 | mixture-0.1.0-py3-none-any.whl

标签：   Python库

     资源来自pypi官网。 资源全名：mixture-0.1.0-py3-none-any.whl

【论文整理】小样本学习Few-shot learning论文整理收藏（最全，持续更新）

标签：   小样本学习综述  few-shot  小样本

     一、综述类 1.Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning 2.Generalizing from a few examples: A survey on few-shot learning, CSUR, 2020. 3.Rethinkingfew-shotimage classification:...

Adaptive-Mixture-Modelling-Metropolis-Methods.zip_matlab例程_matlab_

标签：   matlab例程 matlab

     Adaptive Mixture Modelling Metropolis Methods using matlab

推荐系统（十九）Gate网络（二）：百度GemNN（Gating-Enhanced Multi-Task Neural Networks）

标签：   GemNN  Gating-Enhanced  Multi-Task

     百度这篇文章老实讲，创新点是弱了点，这应该也是被SIGIR'21录用为短文的原因吧。个人认为这篇文章最让人感兴趣的反而不是这个模型结构，而是文章中笔墨不多的凤巢目前模型架构的一些trick，然而遗憾的是不知道是...

Gaussian/Gaussian-mixture filters for non-linear stochastic systems with delayed states

标签：   研究论文

     Gaussian/Gaussian-mixture filters for non-linear stochastic systems with delayed states

mixture-beta-model-fit

标签：   HTML

     mixture-beta-model-fit

Frequency offset estimation of the linear mixture of two co-frequency 8-phase-shift-keying modulated...

标签：   研究论文

     Frequency offset estimation of the linear mixture of two co-frequency 8-phase-shift-keying modulated signals

【YOLO-V3-SPP 源码解读】五、预测模块

标签：   yolo-v3-spp

     以下的全部内容都是yolo-v3-spp的预测模块 一、predict.py import os import json import time import torch import cv2 import argparse import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt ...

Applying spectral mixture analysis for large-scale sub-pixel impervious cover estimation based on ...

标签：   研究论文

     Applying spectral mixture analysis for large-scale sub-pixel impervious cover estimation based on neighbourhood-specific endmember signature generation

ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT

标签：   gpt-3  PPO算法  强化学习

     本篇ChatGPT笔记会全力做到，通俗易懂且循序渐进(尽最大努力让每一个初学者哪怕是文科生都能没有障碍的读懂每一字一句、每一个概念、每一个公式) 一方面，对于想了解ChatGPT背后原理和如何发展而来的，逐一阐述从GPT...

KMeans、LVQ、GaussianMixture几种聚类方法的Python实现以及标签映射（Kuhn-Munkres匈牙利算法）问题的解决...

标签：   机器学习  KMeans  LVQ学习向量量化

     KMeans、LVQ、GaussianMixture这几种方法都是非常经典的聚类算法，在机器学习中具有重要的地位。最近由于在做机器学的小作业，要求实现这几种方法，由于各种原因，不想去亲自挨个实现每种算法，发现Python中有个...

四、Scikit-learn的应用(创建用户分类)

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     四、Scikit-learn的应用(创建用户分类) 4.1 实验介绍 实验准备 请到04 finding_segments文件目录下开始实验。 项目背景 在这个项目中，你将分析一个数据集的内在结构，这个数据集包含很多客户针对不同类型产品的年度...

seqHMM：分类序列的多变量和多通道离散隐马尔可夫模型

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