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量子 CNN 对数据集的测试准确率高，但存在局限性

，这使得 CNN 能够建立在层之间的信息上，并表示复杂的视觉数据。...按照典型的方法，我们创建了一个训练/测试数据集，并开发了一个由以下层组成的 QCNN： 2个量子卷积层 2 个量子池层 1个量子全连接层 该 QCNN 对数据集的测试集准确率达到了 96.65%，而根据...Papers with Code 的数据进行测试后，该数据集在经典 CNN 中的最高准确度得分可达到 99.91%。...要注意的是，该实验只有两类 MNIST 数据集被分类，这也就意味着将其与其他 MNIST 模型性能完全比较会存在局限性。...4 可行性评估和总结 虽然研究人员在 QCNN 开发了方法，但目前该领域的一个关键问题是，实现理论模型所需的硬件还不存在。

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ASM的备份集在文件系统上恢复测试常见问题

现在我们有了Site A的数据库和控制文件的备份文件，传输到Site B端，使得Site B可以有权限看到这些备份集。...我这里的备份集是在我的NAS存储上，可以在Site B直接看到这些备份集。...参数文件，可以考虑从Site A中备份一个并修改，也可以自己手工写一个，目的是把数据库先启动到nomount状态； 控制文件，在数据库已经nomount的基础上，根据备份集恢复出控制文件，并确认可以mount...数据库； 数据文件，在数据库已经mount的基础上，设定要恢复数据文件的目录，根据备份集恢复数据库，最终确认可以open数据库。...但是很多新手这里由于理解不到位，不理解，甚至直接继续去尝试从备份集中restore数据库，那自然会报错，以为这些ASM的路径，在新的环境根本就不存在。

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    深度学习与神经网络:基于自建手写字体数据集上的模型测试

    在上一篇文章中,我们使用mnist数据集去做了一个识别的小型神经网络,在今天的这篇文章里,我们将要通过使用自建数据集去检验上一篇文章的模型,从而真正的可以去应用神经网络....先解决上一篇文章中一些不完美的地方: 在上一篇文章的backward.py中,我们训练神经网络时,如果中途遇到一些事情,想要结束,回过头来再重新开始的话,我们的模型还得需要从第一步一点点开始算,尽管我们已经保存了模型...想到我们使用的mnist数据集,数据集中的图片为标准的28*28的黑白文件,并且每个文件的输出为10个可能性概率所构成的一维数组....最后我们来测试一下: 这里我自己用画板截图了几张图片进行测试: 屏幕快照 2018-05-15 下午4.50.59.png 屏幕快照 2018-05-15 下午4.52.39.png 从比例看,...从测试的情况来看,情况比较一般,部分可以识别,但是有些不能够识别,可能是因为我训练次数太少,等训练次数多应该会有更好的结果.

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    深度学习与神经网络:基于自建手写字体数据集上的模型测试

    在上一篇文章中,我们使用mnist数据集去做了一个识别的小型神经网络,在今天的这篇文章里,我们将要通过使用自建数据集去检验上一篇文章的模型,从而真正的可以去应用神经网络....先解决上一篇文章中一些不完美的地方: 在上一篇文章的backward.py中,我们训练神经网络时,如果中途遇到一些事情,想要结束,回过头来再重新开始的话,我们的模型还得需要从第一步一点点开始算,尽管我们已经保存了模型...想到我们使用的mnist数据集,数据集中的图片为标准的28*28的黑白文件,并且每个文件的输出为10个可能性概率所构成的一维数组....这里使用的是滑动平均去减少误差.最后载入我们保存的模型.最后计算求得输出 y，y 的最大值所对应的列表索引号就是预测结果。 最后我们来测试一下: 这里我自己用画板截图了几张图片进行测试: ? ?...从比例看,是远远大于28*28的,那让我们看看效果如何? ? 从测试的情况来看,情况比较一般,部分可以识别,但是有些不能够识别,可能是因为我训练次数太少,等训练次数多应该会有更好的结果.

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    使用MLP多层感知器模型训练mnist数据集

    修改mnist数据集从本地导入 找一下 mnist.py，在我这里就这俩，第二个就是 ? 找东西用的软件叫：listary 把原来的 path 改为本地下载的路径 ?...mnist数据集介绍 mnist 数据集分两部分：训练集、测试集 每集又分为：特征、标签，特征就是拿来训练和预测的数据，标签就是答案 使用 mnist.load_data() 导入数据集，可以给数据起个名字...它是一种全连接的模型，上一层任何一个神经元与下一层的所有神经元都有连接 可以看一下 3Blue1Brown 的介绍 数据预处理 现在的数据没法加载到模型中，因为输入层传入的数据只能是一维的那种数组数据，...验证模型准确率 之前说过 mnist 包含了 10000 个用来测试的数据，接下来用这些数据验证模型准确率 model.evaluate 的两个参数分别是测试用的图片跟标签（经过预处理） scores...为了解决这个问题，有一个简单粗暴的方法 Dropout，每次训练都随机忽略一部分神经单元 要先：from keras.layers import Dropout 然后在每层之间添加一个：model.add

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    从零开始制作一个数据集

    整理加工图片 下载完成之后需要人工筛选一下，里面会夹杂一些乱七八糟的图片，以及主体不是目标的图片，筛选两三遍，最后可能也就找几百张，像前面别人做好的数据集那样一下 60000 张可麻烦了，可以用一些方法让他们翻倍...读取 list.txt 中的图片，作为数据，后面的作为标签，保存为 npz 数据集 import os from PIL import Image, ImageEnhance import numpy...) np.savez('Wisteria_Roses_DataSet_64.npz', train_image = data_image, train_label = data_label) 最后生成的数据集...处理数据 之前保存出来的数据集可以这样导入 dataset = np.load('Wisteria_Roses_DataSet_64.npz') image = dataset['train_image...'] label = dataset['train_label'] 首先我们要分出一些来作为训练数据跟测试数据，现在我们有 18000*2，可以每种分出15000 作为训练数据，剩下的 3000 作为测试数据

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    测试数据科学家聚类技术的40个问题（能力测验和答案）（上）

    然后，从根本上来说，对同一集群的用户进行相似的推荐。 在某些情况下，电影推荐系统也可以归为分类问题，将最适当的某类电影分配给特定用户组的用户。...在K均值的连续迭代中，对簇的观测值的分配没有发生改变。这种可能性是否存在？...实际上，这是一个很好的做法，在结合迭代次数的同时保证了K均值的终止。 Q9. 以下哪种算法会受到局部最优的聚焦问题的影响？...在聚类分析中有28个数据点 被分析的数据点里最佳聚类数是4 使用的接近函数是平均链路聚类 对于上面树形图的解释不能用于K均值聚类分析 答案：D 树形图不可能用于聚类分析。...具有异常值的数据点 具有不同密度的数据点 具有非环形的数据点 具有非凹形的数据点 选项： 1 2 2 3 2 4 1 2 4 1 2 3 4 答案：D 在数据包含异常值、数据点在数据空间上的密度扩展具有差异

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    DHVT：在小数据集上降低VIT与卷积神经网络之间差距，解决从零开始训练的问题

    VIT在归纳偏置方面存在空间相关性和信道表示的多样性两大缺陷。所以论文提出了动态混合视觉变压器(DHVT)来增强这两种感应偏差。...该操作对输入特征进行了缩放和移位，其作用类似于归一化，使训练性能在小数据集上更加稳定。 SOPE的整个流程可以表述如下。 这里的α和β为可学习参数，分别初始化为1和0。...DAFF 在 FFN 中集成了来自 MobileNetV1 的深度卷积 (DWCONV)。由于深度卷积带来的归纳偏差，模型被迫捕获相邻特征，解决了空间视图上的问题。...它极大地减少了在小型数据集上从头开始训练时的性能差距，并且比标准 CNN 收敛得更快。还使用了与来自 SENet 的 SE 模块类似的机制。 Xc、Xp 分别表示类标记和补丁标记。...需要说明的是：论文和模型的重点是在小数据集上从零开始训练。 结果展示 1、DomainNet & ImageNet-1K 在DomainNet上，DHVT表现出比标准ResNet-50更好的结果。

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    开源 | Pseudo-LiDAR将立体图像转换成激光数据的格式，经过在kitti的数据集上的测试表现效果优异

    对于精确并且昂贵的激光点云数据来说当前的3D检测算法具有很高的检测精度。...然而到目前为止，使用廉价的单目相机或者立体相机数据的检测算法仍然很难达到较高的精度，出现这种差距的主要原因是基于图像数据算法在深度估计上存在较大的误差。...然而，在这篇论文中，认为造成这种差异的主要原因不是数据的质量，而是数据的表现形式。考虑到卷积神经网络的内部工作原理，建议将基于图像的深度映射转换为伪像素表示——本质上是模拟激光雷达信号。...经过在当前广泛应用的Kitti数据机上进行测试，本文算法有效的改进了当前最好的基于图像的3D目标检测算法，并且在30m的检测范围内，检测精度从过去的22%，提升到74%。...算法提交时本文算法在kitti的基于立体图像的3D目标检测排行榜排名第一。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?

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    xDeepFM架构理解及实现

    首先，我在做论坛帖子推荐的时候遇到这么一个问题（问题真实，问题内容纯属虚构），用户A：带有如下标签[篮球、足球、健身]，用户B：带有如下标签[篮球，电脑，蔡徐坤]，在使用deepfm做精排的时候，常常会把...A和B所看的内容互相推荐，很明显，A是运动达人，而B是二次元达人，这样推荐是存在很大问题的。...去记忆的时候进行权重倾斜 Memorization通常为低阶特征交互，那我就升高阶数，svm告诉我们，在越高的维度上我们越有可能把数据集进行越离散的切分，XDeepFM就相当于把DeepFM中的1维+2...), self.hparams.dim]) 我们知道，无论是deepfm还是XDeepFM在初始化的时候，都会把feature进行onehotencoding后向量化，然后再压缩成一个[batch,dim...我司实际项目的效果下XDeepFM在离线数据集上目前也只有0.1%的提升，但是代码量及code review的压力却大了很多。

    1.1K20

    【目标检测】开源 | 解决了锚盒与轴向卷积特征之间的错位问题，在航空目标数据集(DOTA和HRSC2016)上性能SOTA！

    武汉大学，上海航天电子通讯设备研究所 论文名称：Align Deep Features for Oriented Object Detection 原文作者：Jiaming Han 内容提要 航空影像中存在着尺度变化大...、方位任意的问题。...近十年来，在该领域的目标检测技术取得了进展。但现有的方法大多依赖于不同尺度、不同角度、不同纵横比的启发式定义的锚点，而锚盒与轴向卷积特征之间往往存在严重的错位，导致分类分数与定位精度普遍不一致。...为了解决这个问题，我们提出了一个单稳对准网络(S2A-Net)，它由两个模块组成:特征对准模块(FAM)和面向检测模块(ODM)。...大量的实验表明，我们的方法可以在保持高效率的同时，在两个常用的航空目标数据集(即DOTA和HRSC2016)上实现最先进的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

    3.3K40

    Stream 对于流处理技术的谬见

    从性能方面说，不对数据进行缓冲是不可取的，因为通过网络逐个发送记录不会带来任何性能上的好处。所以我们得承认在物理层面根本不存在类似一次一条记录这样的情况。...完全不可能 这个缪见包含了几个方面的内容： 从根本上说，Exactly once是不可能的 从端到端的Exactly once是不可能的 Exactly once从来都不是真实世界的需求 Exactly...使用任意一种模型来处理任意一种数据集是完全可能的，虽然这不是最优的做法。例如，批次处理模型被长时间地应用在无边界的数据集上，特别是间歇性的无边界数据集。...有状态的流处理器更适合用来处理无边界数据集，不管数据集是持续生成的还是间歇生成的。使用流处理器只是个锦上添花的事情。 6. 缪见6：不管怎么样，流仍然很复杂 这是最后一个缪见。...代码比数据变化更频繁 数据比代码变化更频繁 对于数据比代码变化更频繁的情况，例如在经常变化的数据集上执行一个相对固定的查询操作，这样会出现流方面的问题。

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    Ubuntu 18.04下部署MongoDB复制集（副本集）

    测试数据同步 执行如下命令，在主节点上插入一条数据 use test db.test.insertOne({"name": "kenny"}) 进入任何一个从节点，查看数据是否被同步。...同任何其它数据库一样，MongoDB的副本集也是为了增强数据的安全性，避免因为服务器出现异常时，而导致数据服务不可用的情况出现。...同时，数据被完整的保存在多个节点中，任何一台服务器的硬盘出现问题，都不会丢失数据。...但是这里也存在风险，那就是数据同步存在时间差，如果还没有等到数据被同步到从节点，主节点就当机的话，那么这部分数据是无法找回的。 　　官方建议的副本集节点数量是3个，1个主节点+2个从节点。...仲裁节点的作用是在主节点不可用时，通过算法找到最适合的从节点成为新的主节点。不建议将仲裁节点和数据节点放在同一个服务器上。

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    Kaggle | 如何解决提交错误

    老肥近期参加Kaggle平台的比赛，因为比赛类型为Code Competition，测试数据并不可见，我们需要将notebook代码在线提交进行推理，而因为测试集不可以见经常会遇到提交Error，同时报错完整的日志并不返回...Notebook Threw Exception 因为比赛所给出的sample_test文件仅包含极少量数据，最后线上用来预测的测试集可能和公开的数据集有差异的情况，这便是导致异常的罪魁祸首。...举个曾经遇到过的例子，当我们使用Label Encoder对类别变量进行编码时，测试集中可能存在未曾出现过的类别，导致异常抛出。我们需要提高代码的健壮性，以应对未知测试集可能带来的异常情况。 2....Notebook Exceeded Allowed Compute 出现这种计算资源耗尽的问题通常有两种情况，一是显存在推理时超出16G爆掉，二是内存在推理时超出13G。...我近期遇到的主要是使用内存超过容量，我们可以通过训练集制作与测试集大小相仿的数据，模拟进行推理，（模拟推理的时候可以采用输出与模型推理生成的结果形状尺度相同的随机数以节约宝贵的GPU时间），并时刻检查notebook

    2.6K20

    LightGBM、CatBoost、XGBoost你都了解吗？

    而GOSS就是基于梯度的单边采样技术，它保留了所有大梯度样例，并在小梯度样例上采取随机抽样。...例如，假设现有10万个数据样本，其中 1 万行数据的梯度较大，那么算法就会选择这 1万行梯度最大的样本+x% 从剩余 9 万行中随机抽取的结果。...假设 x 取 5%，那么最后选取的结果就是从 10 万行中抽取的 1.45万行的数据样本确定最终的分隔点结果。 ?...二、分类变量处理 我们知道，XGBoost算法在进行模型训练时要先对分类变量进行数值化预处理，通常是用 LabelEncoding 或 OneHotEncoding方法。...2、通过执行有序地增强操作，可以更好地处理过度拟合，尤其体现在小数据集上。

    1.5K30

    逻辑回归实战：从疝气病症预测病马的死亡率

    另外需要说明的是，除了部分指标主观和难以测量外，该数据还存在一个问题，数据集中有30%的值是缺失的。首先在使用Logistic回归预测病马的生死之前，需要处理数据集中的数据缺失问题。 1....准备数据：处理数据中的缺失值 对于有些存在缺失的数据来说，扔掉和重新获取是不可取的，所以有以下这些方法来解决数据缺失的问题： 使用可用特征的均值来填补缺失值 使用特殊值来填补缺失值，如-1 忽略有缺失值的样本...测试数据集中发现一条数据的类别标签已经缺失，那么应将这条数据丢弃，这是因为类别标签与特征不同，很难确定采用某个合适的值来替换 机器学习中如何处理缺失数据这个问题没有标准答案，取决于实际应用中的需求。...原始的数据集经过预处理之后保存为了两个文件：horseColicTest.txt和horseColicTraining.txt。这两个数据集和原始数据集见文末给出的链接。 2....用Logistic回归进行分类 使用Logistic回归方法进行分类，所需要做的就是把测试集上的每个特征向量乘以最优化方法得来的回归系数，再将该乘积结果求和，最后输入到Sigmoid函数中，如果对应的函数值大于

    1.8K10

    R语言从入门到精通：Day16（机器学习）

    -- 测试数据和代码见文末客服二维码 在上一次教程中，我们介绍了把观测值凝聚成子组的常见聚类方法。其中包括了常见聚类分析的一般步骤以及层次聚类和划分聚类的常见方法。...数据分析的目的是根据细胞组织细针抽吸活检所反映的特征，来判断被检者是否患有乳腺癌）的下载已经包含在代码中，并随机划分了训练集和测试集（两个数据集的样本数之比为7:3）。...（详细过程见代码，对三种方法采用相同的数据集，因此可以直接比较各个方法的结果。）...下面我们用函数svm()对示例数据进行了建立SVM模型。最终结果如图1所示。从结果来看，SVM的预测准确率还不错。 图1，SVM模型在测试集上的表现。 ?...模型比较 在已经接触了包括逻辑回归以及上述的三种分类方法之后，不可避免的一个问题出现了：在实际数据分析中，应该选择哪种分类器或者说哪种分类方法是最准确的呢？

    1.1K11

    学界 | 一文概览语音识别中尚未解决的问题

    该测试集于 2000 年收集，包括 40 个电话录音，每段对话都发生在随机抽取的两个英语母语者之间。...最直接的原因就是：绝大多数训练数据都由具有高信噪比的美式英语组成。例如，Switchboard 对话语音训练和测试集都是英语母语者（大部分是美国人）在几乎无噪声的环境中录制的。...但是，更多训练数据本身也没有克服这个问题。很多语言都是有方言和口音的。对每一种情况都收集足够多的标注数据是不可行的。开发一款仅仅针对美式英语的语音识别器就需要 5 千多个小时的转录音频数据！ ?...不同类型的语音数据上，百度 Deep Speech 2 模型和人类听写员的词错率对比。我们注意到在非美国口音的语音上，人类听写员表现得要差劲一些。这可能是因为听写员大多数是美国人。...在我们宣称语音识别器的性能达到人类水平之前，它需要对这些问题足够鲁棒。 语境 你会注意到人类水平的错误率在类似于 Switchboard 的基准测试集上实际是很高的。

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