李飞飞团队提出ReKep,让机器人具备空间智能,还能整合GPT-4o
对于每个掩码j,使用k均值(k=5)和余弦相似度度量对掩码特征F_interp[m_j]进行聚类。聚类的质心用作候选关键点,再使用经过校准的RGB-D相机将其投影到世界坐标??^3。距离候选关键点8cm以内的其它候选将被过滤掉。总体而言,该团队发现此过程可以识别大量细粒度且语义上有意义的对象区域。ReKep...
Code:超图表征学习综述,大量软件库|算法|拓扑|显式|傅里叶|大模型...
例如,当超图邻接矩阵被利用来考虑链接模式(例如[23,128,131]),或者被用来计算同一超边内节点的两个嵌入向量的成对相似度时(例如[37,62,146,176]),可以实现这样的连接。团图转化被大多数基于消息传递框架的超图卷积方法隐式使用,详见第5.3节。Incidencegraphs在关联图中,超边被表示为节点,节点...
HDC应用:类似于人类工作记忆(大约存储七个项目)使用从长期记忆中...
结果与项记忆中的向量按海明距离进行比较,最接近的向量被选为召回的值。如果有多个向量具有相同的最小海明距离,则可以随机选择其中一个,或者可以将其计为召回错误。在本研究中,采用了后者。2.1.2.变体S2S2叠加向量的操作类似于S1,但有以下变化:-使用双极向量{??1,+1}作为项记忆,而不是二进...
复杂社会系统的涌现现象——以大数据分析结构与行动共同演化
另一类是嵌入性,包括:(1)关系嵌入性,其假设为两家VC合作频率高、既往合作经验的持续性都与再次合作的可能性正相关;(2)结构嵌入性,其假设为若两家VC过去没有合作经验,那么它们拥有共同合作伙伴数量越多则未来合作可能性越高,而如果没有共同伙伴作中介,即两家VC的网络距离在三步或以上,它们的合作概率为零。这些假...
聚类分析有哪些方法?如何选择合适的聚类方法?
2.R型聚类对变量进行聚类,将具有共同特征的变量归为一类,以便从众多变量中挑选出具有代表性的变量进行进一步分析,比如量表的维度太多,可通过Q型聚类,减少后续分析的变量数。四、常用的聚类分析方法聚类分析方法有多种,使用不同的聚类分析方法,得到的结果会有所不同,但这些结果无法在统计理论上分出优劣,...
【深度报告——金融工程】衍生品量化择时系列专题(八):基于聚类...
3.1、不聚类直接降维首先不进行聚类,直接滚动降维,选取参数滚动窗口为240天,信息保留度为90%,经观察,滚动降维后的数据维度保持在11至14维(www.e993.com)2024年9月8日。接下来根据拟合结果进行回测,模型会在每一次换仓日滚动建模,根据每一次更新后的模型对最新一期的数据进行收益率预测,根据预测收益率的正负进行相应多空操作。
python深度学习——聚类分析
聚类算法中k-means是最常使用的方法之一,但是k-means要注意数据异常:数据异常值。数据中的异常值能明显改变不同点之间的距离相识度,并且这种影响是非常显著的。因此基于距离相似度的判别模式下,异常值的处理必不可少。数据的异常量纲。不同的维度和变量之间,如果存在数值规模或量纲的差异,那么在做距离之前需要先...
【华泰金工林晓明团队】确立研究对象:行业拆分与聚类——华泰中观...
实证结果表明,拆分后的行业划分体系相比于原一级行业体系有显著改善。行业聚类方法:结合蒙特卡洛模拟和最大生成树算法构建行业关联网络基于自上而下的研究视角,投资者通常会从经济结构、产业链出发将各个细分行业进行归并,便于研究宏观环境对大类板块的影响,以及产业链上下游之间的传导规律。鉴于此,我们结合蒙特卡洛模拟...
如何使用 Keras 实现无监督聚类
一个好的聚类方法应该生成高质量的分类,它有如下特点:群组内部的高相似性:群组内的紧密聚合群组之间的低相似性:群组之间各不相同为K-Means算法设置一个基线传统的K-Means算法速度快,并且可以广泛应用于解决各种问题。但是,它的距离度量受限于原始的数据空间。因此在输入数据维度较高时,它的效率就会降低,...
6个常用的聚类评价指标
内部:不需要任何基础事实来评估簇的质量。它们完全基于数据和聚类结果。外部:将聚类结果与真值标签进行比较。(因为真值标签在数据中是没有的,所以需要从外部引入)通常,在实际的应用程序中,外部信息(如真值标签)是不可用的,这使得内部度量成为簇验证的唯一可行选择。