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  • 图像处理与计算机视觉的论文创新点总结(二)

    确定 ⇒ 概率 ⇒ 贝叶斯化;

    算法的创新:

    • stochasticityhash
    • 对以前的算法、模型进行修改和改进;(也就是吴军老师所说的,N+1。试想有没有那么一种可能,N-M+K,华山不是只有路一条,适当地回退,再重新出发),比如
      • 在降维算法上,从 PCA 到 KPCA 的提出只能算是一种改进,
      • PMF (概率矩阵分解)原初的实现是基于高斯分布,等价于 L2 的正则,将其分布设定为拉普拉斯分布,就等价成了 L1 正则,这也是针对算法具体问题进行的改进;
    • “新”的模型和算法,属于另辟蹊径;当然也算不上严格意义上的“全新”,也不是基础性原理性的转变,不是缝缝补补的工作,而是开辟了新的路径;
      • 降维算法从 PCA 完全转向为流形学习;
    • Binary masking noise
      • set a fraction of the features of each input to zero.
      • 让一部分的值为0,其他的值仍保持不变;

    1. 拓展和泛化(Generalized)

    • 从调和平均到加权调和平均

      关于调和平均(harmonic mean):

      H=11ni=1n1xi=ni=1n1xi

      进一步将其拓展泛化为加权调和平均:

      H=11i=1nmii=1nmixi=i=1nmii=1nmixi

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9423020.html
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