字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的深入分析
Jaro-Winkler相似度大于Jaro相似度:0.7+0.12(1–0.7)=0.7+0.06=0.76。6、Smith–Waterman相似度Smith–Waterman算法是一种动态规划算法,用于寻找两个序列之间的最优局部对齐。与寻找最优全局对齐的Needleman-Wunsch算法不同,Smith–Waterman算法识别序列内最佳匹配的子序列,这使其比Needleman-Wunsch算法更...
8000字详解“聚类算法”,从理论实现到案例说明
所以,K-Means算法涉及到簇中心的计算,对于第i个簇,其簇中心(质心)的计算公式为:K均值聚类的目标是最小化簇内平方误差,即找到K个簇,使每个数据点与其所属簇中心的距离之和最小。目标函数的数学公式是:从公式可见,E值越小则簇内数据(样本)相似度越高。K-Means算法通过迭代更新簇中心,不断优化这个目标函数...
AI Agent深度调研:设计一个QQ机器人|算法|ai|智能体|大模型|神经...
其中HNSW(HierarchicalNavigableSmallWorld)是一种基于图的近似最近邻搜索算法。它通过构建一个分层的图形结构,实现高效的相似度搜索。HNSW算法的主要思想是通过构建一个分层的图形结构,从上到下进行导航式检索,上面图层的点稀疏,点和点之间距离大,下面图层的点逐渐密集,点和点之间的距离变小,有种先确定大方向再...
iMeta | 高被引分子系统发育树分析教程PhyloSuite
我们近期发布了PhyloSuite1.2.3版本,该版本主要对先前版本的bug进行了修复、优化了部分插件(提速)和开发了一些新功能,如去除密码子第三位点建树,以及信噪比计算、饱和度分析等11个基于系统发育树的统计分析。本文主要介绍如何使用PhyloSuite进行分子系统发育树重建并演示上述统计分析新功能,包括介绍每一个步骤的背景信息(...
一文深入解析量化训练工具的设计与精度调优
量化就是从浮点到定点的映射过程,这里的公式是一个均匀的、带着zero-point的非对称量化。我们地平线当前的量化训练工具主要还是对称的量化,zero-point是0。反量化就是反向的过程。以Conv为例,从输入到输出,比如INT、weight都是浮点。如果是量化的过程,它的真实计算过程就变成了前面两个是有量化节点的,在量化的...
人工智能如何克服遗忘困境?|定理|参数化|相似性_网易订阅
如定理1.1所示,由于公式(10)中G2项的系数始终为正,所以当任务之间越相似,区分度越少时,泛化误差会相应降低(www.e993.com)2024年7月28日。但是由于公式(9)中,F2项的系数并不总是为正,所以可能出现任务之间的相似性增加模型的遗忘性能也增加的情况。3)任务训练顺序·在早期阶段将差异大的任务相邻训练,将有助于降低遗忘...
论文相似度检测算法是怎么样的?
2.算法方面,论文相似度检测算法是怎么样的?亲测各种paper的测重结果往往比知网偏高,如果仔细分析报告,会发现其中包含很多不相关内容的标红。我当年的论文查重中,paperpass重复率比知网高16%。由于我的论文中没有检测出与上述大学生论文联合比对库中的资料重复,姑且可以作为二者在公用数据集下,由于算法差异导致不同结果...
ACM MM 2021 | VSAL:局部视频拷贝检测中的视频对齐和相似度学习
3.4时空相似度度量和对齐得到MM和SM之后,按照相似度的大小选取片段的起点,并且定义片段的截止条件之后,很容易沿着SM的方向指示得到PP。具体做法如算法1:得到P之后,可以根据第3.1章中的公式得到最后视频相似度。四、实验结果4.1SOTA对比使用无标数据训练,在公开的PVCD基准数据集VCDBcore和我们在FIVR-200k...
干货| 算法工程师入门第三期——黄李超讲物体检测
第二,物体检测整个的框架是怎么样的?它一般包含了图像的分类和物体检测的定位。第三,介绍物体检测的历史发展,从传统的人工设计的一些图像特征加上分类器到现在的深度学习。▼What’sComputerVision介绍物体检测之前,我们首先要知道什么是计算机视觉。计算机视觉是计算机科学的一个分支领域,旨在构造智能算法和程序...
微信是怎么做到亿级用户的异常检测的?
通过对整个异常用户检测流程进行细致的分析,我们发现我们并不需要对子空间内所有用户对进行相似度计算,通过前期实验我们发现当用户可疑度超过0.7时,基本就可以判定该用户是恶意用户。根据用户可疑度计算公式反推,当节点关联边的权重超过18.2时,其在最后结果中的权值就会超过0.7,基于这一想法,我们引入了动态...