• 2024-06-14[NeurIPS2021]Open-set Label Noise Can Improve Robustness Against Inherent Label Noise
    这篇文章与ICML2022的Open-sampling是同一个作者,方法一模一样,只是问题的场景变为噪声标签学习,Open-sampling是长尾问题的场景,可参见写的这篇blog。这两篇文章大致做法完全相同:对biased数据集引入开集数据,在每个epoch分配均匀的闭集标签。如果是longtaileddata,还涉及不平衡问题,
  • 2024-05-30Understanding and Mitigating the Label Noise in Pre-training on Downstream Tasks
    目录概符号说明经验性的结果NoisyModelLearning代码ChenH.,WangJ.,ShahA.,TaoR.,WeiH.,XieX.,SugiyamaM.andRajB.Understandingandmitigatingthelabelnoiseinpre-trainingondownstreamtasks.概本文讨论如果预训练模型在训练的时候存在噪声,会
  • 2024-05-10Outrageously Large Neural Networks The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer
    目录概MoE训练ShazeerN.,MirhoseiniA.,MaziarzK.,DavisA.,LeQ.,HintonG.andDeanJ.Outrageouslylargeneuralnetworks:Thesparsely-gatedmixture-of-expertslayer.ICLR,2017.概Mixture-of-Experts(MoE).MoE通过一gatingnetwork选择不同的exp
  • 2024-05-09关于Unet在扩散模型中的应用
    Unet的输入是\((x_noise,t)\),其中\(x_noise\)是在时间步\(t\)时已经添加了噪声的图片,Unet的输出是在时间步\(t\)添加的噪声。该噪声是公式\(q(x_t|x_{t-1})=\sqrt{\overline{\alpha_t}}x_0+\sqrt{1-\overline{\alpha_t}}\epsilon\)中的\(\epsilon\),这并非是真实加入的噪声,但
  • 2024-05-03Noise label相关文章随记
    ContrastiveLearningImprovesModelRobustnessUnderLabelNoise2021观察:监督的鲁棒学习方法在有噪音的时候下降明显半监督的鲁棒学习能利用无标签的数据取得更好的效果那么监督的鲁棒学习方法的性能下降是由标签噪音引起的,还是不够好的表征引起的?作者的答案是学到的表
  • 2024-03-24大白话扩散模型(无公式版)
    背景传统的图像生成模型有GAN,VAE等,但是存在模式坍缩,即生成图片缺乏多样性,这是因为模型本身结构导致的。而扩散模型拥有训练稳定,保持图像多样性等特点,逐渐成为现在AIGC领域的主流。扩散模型正如其名,该方法是从自然界的扩散现象(热力学第二定律、熵增)得到启发,认为任意我们想要的图
  • 2024-03-24心电信号去除50hz工频干扰
    点击查看代码%读取文本文件中的心电信号数据filename='ECG_X1.txt';data=load(filename);%绘制心电信号的时域波形figure;plot(data);axis("tight");title('心电信号时域波形');xlabel('采样点');ylabel('幅值');%计算心电信号的FFT并绘制频谱图N=length(
  • 2024-03-18[Paper Reading] GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusio
    GLIDE:TowardsPhotorealisticImageGenerationandEditingwithText-GuidedDiffusionModelsGLIDE(GuidedLanguagetoImageDiffusionforGenerationandEditing)时间:22/03机构:OpenAITL;DR本文研究使用DiffusionModel做图像生成过程,如何更好地加入conditional信息
  • 2024-03-18python做了一个极简的栅格地图行走机器人,到底能干啥?[第五弹]——解锁蒙特卡洛定位功能
    目录1、前言2、增加的功能3、主要算法python实现3.1定义一个地图和固定标签3.2定义一个粒子3.3定义一个粒子管理类3.4定义粒子运动模型3.5定义观测模型3.6定义权重计算3.6更新粒子重采样4总结5、python源码1、前言在现代科技的普及下,人们对于机器人的兴趣与期待日
  • 2024-02-28卡尔曼滤波器的定义,实例和代码实现
    卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种高效的递归滤波器,能够从一系列包含噪音的测量值中估计动态系统的状态.因为不需要存储历史状态,没有复杂计算,非常适合在资源有限的嵌入式系统中使用.常用于飞行器的导引,导航及控制,机械和金融中的时间序列分析,轨迹最佳化等.卡尔曼滤
  • 2024-02-20Diffusers实战
    Smiling&Weeping ----一生拥有自由和爱,是我全部的野心 1.环境准备 %pipinstalldiffusers fromhuggingface_hubimportnotebook_login#登录huggingfacenotebook_login()importnumpyasnpimporttorchimporttor
  • 2024-02-17使用 Perlin 噪声来生成曲率线,然后根据曲率线生成高度图
      使用Perlin噪声生成曲率线,然后根据曲率线生成高度图的方法如下:生成Perlin噪声:首先,使用Perlin噪声算法生成一个二维的噪声图像。Perlin噪声是一种用于生成随机连续函数的算法,常用于生成自然风格的纹理和地形。通过调整Perlin噪声的参数,可以控制生成的噪声图像的特征和细
  • 2024-01-31A Literature Survey about Why Is Prompt Tuning for Vision-Language Models Robust to Noisy Labels
    I.SummaryOverviewBackground:Avision-languagemodelcanbeadaptedtoanewclassificationtaskthroughfew-shotprompttuning.Wefindthatsuchaprompttuningprocessishighlyrobusttolabelnoises.Interest:Studyingthekeyreasonscontributing
  • 2024-01-20图像复原
    图像复原实验目的利用反向滤波和维纳滤波进行降质图像复原,比较不同参数选择对复原结果的影响。实验内容利用反向滤波方法进行图像复原;利用维纳滤波方法进行图像复原。实验原理1.逆滤波图像复原逆滤波(反向滤波)图像复原是最简单的线性滤波复原方法。在已知降质系统的传递函数
  • 2023-12-2611
    importmathimporttorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFfrominspectimportisfunctionfromkornia.filtersimportgaussian_blur2ddefexists(x):returnxisnotNonedefdefault(val,d):ifexists(val):returnval
  • 2023-12-08【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
    除了内置的数据集,scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数,可以生成具有特定特性和分布的随机数据集,以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。目前,scikit-learn库(v1.3.0版)中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。1.分类聚类
  • 2023-10-31Noise pollution
    Noisereferstothesoundproducedbythevocalbodywhenitdoesirregularvibration.Fromaphysiologicalpointofview,allthesoundthatinterfereswithpeople'srest,studyandworkandinterfereswiththesoundyouwanttolistento,thatis,
  • 2023-10-27Why do I hear a NoiseHiss in the IEM system
    WhydoIhearaNoise/HissintheIEMsystem?WhydoIhearaNoise/HissintheIEMsystem?ThemostcommonhissthatisreferredtoiscausedbyRFinterference.Animportantstepinsettingupasystemistotunetheequipmentproperlytoensurethate
  • 2023-10-25When I was Young
    %以下代码功能:1.读取音频文件并对音频文件进行低通滤波,截止频率9000Hz;%2.生成滤波后的音频文件试听;%3.对滤波前后音频文件时频域进行分析;%4.对滤波后音频进行预加重并在时频域进行分析%5.将两个音频文件信号重采样为3
  • 2023-10-04图形学 Cellular Noise
    前言本篇重点如何实现CellularNoise定义CellularNoise基于Voronoi图生成,其外观就像是一个个紧挨着的细胞,因而得名CellularNoise。而Voronoi图的定义是由一组连续多边形组成,多边形的形成由其内部的控制点来控制,按照最邻近原则划分平面,即每个多边形都代表平面上离其内部控制
  • 2023-10-01向信号中添加指定信噪比dB的高斯白噪声做法
    1、Matlab直接调用函数awgn: https://ww2.mathworks.cn/help/comm/ref/awgn.html#mw_c6871974-86ae-4fe3-a574-c5c7da623e38 2、Pythondefawgn(signal,desired_snr,signal_power):"""AddAWGNtotheinputsignaltoachievethedesiredSNRlevel
  • 2023-10-01Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!PublishedasaconferencepaperatICLR2023 ABSTRACT 1INTRODUCTION 2BACKGROUND&RELATEDWORK 3METHOD 4ISPINKNOISEALLYOUNEED? 4.1DOESTHENOISETYPEMATTER? 4.2ISPINKNOISE
  • 2023-09-25Generative AI 新世界 | 扩散模型原理的代码实践之采样篇
    在上一期的文章中,探讨了在 AmazonSageMakerStudio上使用QLoRA等量化技术微调Falcon40B大语言模型。而从本期开始,我们将一起尝试在更深的知识维度,继续探究生成式AI这一火热的新知识领域。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开
  • 2023-08-01A Novel Noise Injection-based Training Scheme for Better Model Robustness
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!https://arxiv.org/abs/2302.10802
  • 2023-07-11Exploiting Noise as a Resource for Computation and Learning in Spiking Neural Networks
    郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布!https://arxiv.org/abs/2305.16044 Summary Keywords Introduction  ResultsNoisyspikingneuralnetworkandnoise-drivenlearning NSNNleadstohigh-performancespikingneuralmodels NSNN