互相关函数与自相关函数-考研信号与系统复习大全
??自相关函数:信号的自我镜像??自相关函数,顾名思义,是信号与其自身在不同时间点的相似度度量。它描述了信号随时间平移后的相似程度,公式表示为:Rxx(τ)=∫??∞∞x(t)x(t??τ)dt(对于离散信号,则为求和形式)物理意义:自相关函数反映了信号中周期性成分的存在与否,以及信号的能量分布。当...
用相似性匹配的方法,探究滚动轴承剩余寿命的预测的研究
取任意长度区间,在数学坐标系下对两个函数模型进行积分,即可得到它们之间的相似性度量。传统的相似性度量方法通常使用向量的二范数,即基于数据遍历法计算。然而,这种方法在计算过程中受到了前期波动对退化趋势判定的影响。为了降低计算过程中轴承数据局部波动带来的相似性度量误差,我们可以采用优化方法进行优化。最终,S...
NeurIPS 2023 | 对比损失深度刨析!三星研究院提出全新连续性对比...
但这与实际情况不相符合,如下图所示,在标准对比方法中会将同一批次的样本视为严格的正样本或负样本,然而本文提出的CWCL方法会根据所有样本之间的吸引程度来衡量相似性,这样可以实现更细粒度的模态差距计算。2.2CWCL损失函数定义为了解决上述缺点,本文提出了一种新型损失函数,称为连续加权对比损失(CWCL),这里作者...
理解图傅里叶变换和图卷积
也就是说,函数在节点间越平滑,得到的二次型就越小。这种相互作用提供了一种机制来量化图形信号固有的平滑程度。相邻节点之间的相似性二次型也用作评估相邻节点上信号之间相似性的度量。当f(i)与f(j)相差较大时,对应的二次型值成比例增大。相反,如果相邻节点上的信号相似,则二次型趋近于零。这种观察结果与...
AI 与胚胎结合?系统生物学家 Patrick Müller 利用孪生网络对...
·曲线的非峰值区域包含了额外信息,如峰宽度和与远程胚胎阶段的相似性,反映了不同时间点的形态相似性。胚胎年龄预测示意图孪生网络可以对一个胚胎的一组时间序列图像进行识别预测,构建基于预测发育阶段的轨迹,实现准确的胚胎分期。结果2:探究发育速度与温度的函数关系...
为损失函数定个框架,码隆CVPR 2019提出图像检索新范式
如下表1所示,基于样本对的各种损失函数都可以归类到这三种相似性,目前只有该论文提出的MSLoss能同时考虑三种相似性(www.e993.com)2024年7月27日。原论文表1:不同损失函数为样本对加权所采用的相似性度量,其中S、N、P分别表示自相似性、负相对相似性和正相对相似性。作者表示:「其它损失函数之所以没能全部考虑三种相似性,是因为...
为损失函数定个框架,码隆CVPR 2019提出图像检索新范式
如下表1所示,基于样本对的各种损失函数都可以归类到这三种相似性,目前只有该论文提出的MSLoss能同时考虑三种相似性。原论文表1:不同损失函数为样本对加权所采用的相似性度量,其中S、N、P分别表示自相似性、负相对相似性和正相对相似性。
深度| 最优解的平坦度与鲁棒性,我们该如何度量模型的泛化能力
深度网络最优解附近的平坦度一直是我们理解模型泛化性能的重点,通常较为平坦的最优解有更好的鲁棒性。而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度,还涉及两个平坦度指标之间的比率。我看到大家在Twitter和Reddit中谈论这篇论文《VisualizingtheLossLandscapeofNeural...
EMNLP 2017|马里兰大学:一种基于深度神经网络的生物医学文献洞察
所引发的变换过程时,我们的关系相似性建模的目的是迫使变换后的实体在相同的向量空间中被翻译为另一个命名实体(),以使得关系在两个命名实体之间持有。我们在下面展示了我们的关系相似性建模的目标函数:(4)为了建立公式4中的转换过程模型,我们需要知道如何度量三元组...
KNN中不同距离度量对比和介绍
这个'knn_euclidean_distance'函数对于解决分类问题很有用,因为它可以根据'k'个最近邻居中的大多数类进行预测。该函数使用欧几里得距离作为相似性度量,可以识别测试集中每个数据点的最近邻居,并相应地预测它们的标签。我们实现的代码提供了一种显式的方法来计算距离、选择邻居,并根据邻居的投票做出预测。