特征库:计算逆时静态和动态大小矩阵之间的不同行为 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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视频行为识别检测综述 IDT TSN CNN-LSTM C3D CDC R-C3D

常用数据库【数据集整理】人体行为识别和图像识别行为识别的数据库比较多，这里主要介绍两个最常用的数据库，也是近年这个方向的论文必做的数据库。 1....利用矩阵H的逆矩阵，计算得到当前帧除去相机运动的状态I’= H.inv * I ； e. 计算去除相机运动后的帧I' 的光流。 f....由两边同时左乘 A逆得到： U = A逆 * b 由于A矩阵的逆矩阵可能不存在，可以曲线救国改求其伪逆矩阵...视频分割类似语言识别中的间隔点检测 1) 动态时间规整DTW 博客参考 1) 按b的方法提取训练集和测试集的特征 2) 计算训练集和测试集特征相似度距离 3) 使用动态规划算法为测试机样本在训练集中找出最匹配的一个...以训练视频的最后一帧的特征向量和测试视频的每一帧的特征向量的距离点位起点，使用动态规划的方法，找出一条最优匹配路径，最后计算路径上特征匹配距离之和，找出一个最小的

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KDD 2021 | Neural Auction: 电商广告中的端到端机制优化方法

作为一种“静态”机制，uGSP 严重依赖预估模型的准确性，很难根据流量波动和预估不精准做动态调整，缺乏直接对标终局效果的自适应调控能力。...）生成一个固定大小的聚合特征，最后再通过一个编码器输出这个候选集合的特征表示。...则进一步可以证明当定义时，上述 permutation matrix 可以等价为：其中表示候选集中任意两个广告 rankscore 之间的绝对距离矩阵，即：；表示所有广告个数。...rankscore 与在用户真实行为上计算出的多目标最优排序一致，但由于 revenue 的计算还是依赖于网络 rankscore 的求逆，导致 rankscore 之间的 distance 又会被显式优化...）之间该如何协同，两个可学习agent之间的动态博弈关系是怎样的，异步学习会不会造成效果震荡，这些问题同样值得深入研究。

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按部就班的吴恩达机器学习网课用于讨论（13）

如下是正态分布一些参数与图形对应的关系。其面积为1，并为对称形式。算法详细的算法如下图中，根据数据选择特征后，根据数据计算出mu和sigma^2。sigma^2计算过程直接可以使用矩阵方式。...多元高斯分布的计算过程如下：和一般高斯分布中p的累乘不同，这里计算得到mu后，则计算协方差。其中，x-mu大小为n行1列吧（等号前面的部分）。X-mu为n行m列。...协方差矩阵sigma为n*n的特征大小的矩阵。通过协方差矩阵和mu向量，得到最终的p。多元高斯分布的对应图如下：可以看出多元高斯分布通过协方差，能够自动得到特征之间的相关性。...下两图是原始模型和多元高斯模型的比较，其中，原始模型针对数据特征之间的关系，需要手动处理，如进行特征之间的相除等（之前介绍过），但是其计算成本低。...多元高斯模型通过协方差获得了特征之间的相关性，但是其sigma在进行求逆的过程中，会比较耗时，尤其是在特征n比较大的时候。另外，当数据量m远远大于特征n的时候，多元高斯模型才进行应用。

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Nature Communications:人类大脑的皮层下-皮层的动态状态及其在中风中的损伤

在每个滑动窗口处计算区域间皮尔逊相关系数的z-Fisher变换，以估计动态功能连通性（DFC）。然后，（ii）每个DFC矩阵通过投影到由第一个特征向量vi定义的前导特征空间上来近似。...散点图显示了组合模型的关系（图7a)。第二项分析检验了亚急性静态或动态FC是否解释了行为恢复，以1年与2周时行为评分的差异与2周时行为评分的绝对值之间的比值来衡量。...（a）首先考虑亚急性患者的行为评分。当动态pc作为动态回归变量时，只有行为损伤的全局测量（NIHSStotal）通过静态和动态回归变量的组合比静态回归变量更好地估计。...在每个滑动窗口中计算所有区域对间的皮尔逊相关系数的Fisher-z变换，以估计动态功能连接（DFC）；（ii）每个DFC矩阵通过将其投影到由第一个特征向量vi定义的领先特征空间上来近似，即用矩阵vi×viT...我们使用亚急性期的回归变量（静态和动态）来估计亚急性期的行为评分和行为恢复。以1年和2周时行为得分的差异与2周时得分的绝对值之比来评价恢复情况。

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文本在计算机中的表示方法总结

，无法衡量不同词之间的关系；该编码只能反映某个词是否在句中出现，无法衡量不同词的重要程度；使用One-Hot 对文本进行编码后得到的是高维稀疏矩阵，会浪费计算和存储资源； 2.2 词袋模型（...3.2 共现矩阵（Co-Occurrence Matrix）首先指定窗口大小，然后统计窗口（和对称窗口）内词语共同出现的次数作为词的向量（vector）。...则语料库的共现矩阵如下表所示： ? 从以上的共现矩阵可以看出，单词 like 和 enjoy 都在单词 I 附件出现且统计数目大概相等，则它们在语义和语法上的含义大概相同。...优点考虑到词语的上下文、和全局语料库的信息，学习到了语义和语法的信息；得到的词向量维度小，节省存储和计算资源；通用性强，可以应用到各种NLP 任务中；缺点词和向量是一对一的关系，无法解决多义词的问题...； glove也是一种静态的模型，虽然通用性强，但无法真的特定的任务做动态优化； 3.5 ELMO word2vec 和 glove 算法得到的词向量都是静态词向量（静态词向量会把多义词的语义进行融合

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MATLAB中的矩阵分解技术：从基础到应用

前言嘿，各位数值计算爱好者们！今天我想和大家聊聊MATLAB中一个超级强大但常被低估的功能 - 矩阵分解。很多人刚开始可能觉得这个话题有点抽象（我第一次接触时也是一头雾水！）...当你需要解线性方程组Ax = b时，LU分解可以大大提高计算效率，尤其是当你需要用同一个矩阵A解决多个不同的b向量时。例如，解方程Ax = b可以分为两步：1. 解Ly = b（前向替换）2....伪逆计算：对于非方阵，不能直接求逆，但可以通过SVD计算伪逆。主成分分析(PCA)：SVD是实现PCA的有力工具，用于降维和特征提取。伪逆计算：对于非方阵，不能直接求逆，但可以通过SVD计算伪逆。...D:');disp(D);disp('验证A*V = V*D:');disp(A*V);disp(V*D);特征值分解在许多领域有重要应用：动力系统分析：特征值可以揭示系统的稳定性和动态行为。...7.2 网页排名算法Google的PageRank算法本质上是求解一个特征值问题。网页之间的链接关系可以表示为一个巨大的转移矩阵，该矩阵的主特征向量就给出了各网页的重要性排名。

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算法入门（二） -- 线性代数回顾

一、向量与矩阵 1.向量与矩阵的基本概念向量：向量是具有大小和方向的量，可以用一组有序的数来表示。在机器学习中，数据点常常被表示为向量。...矩阵转置改变了矩阵的行列结构，在一些算法中，如计算协方差矩阵时，需要对数据矩阵进行转置操作以便后续计算。...对于一个数据矩阵，其协方差矩阵，这里就用到了矩阵转置，通过转置将数据矩阵的行向量转换为列向量，以便计算不同特征之间的协方差。 2.3.矩阵的秩、逆、特征值与特征向量 2.3.1.矩阵的秩 1....矩阵求逆在一些机器学习算法的推导和求解过程中会用到，如在线性回归的正规方程求解中，模型参数，这里就需要计算矩阵的逆（假设其可逆），通过求逆得到模型参数的解析解，从而确定线性回归模型的系数。...3.性质设阶方阵的特征值为，则有（是矩阵的迹，即主对角线元素之和），。若 , 是方阵对应于不同特征值 , 的特征向量，则和线性无关。

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矩阵常用理论概念及应用特征

判定条件：所有特征值非负应用：支持向量机中的核函数概率论中的协方差矩阵优化问题中的约束条件 17. 矩阵范数定义：衡量矩阵"大小"的函数，满足非负性、齐次性、三角不等式和相容性。...对称矩阵定义：满足A = Aᵀ的方阵，即aᵢⱼ = aⱼᵢ。性质：特征值均为实数不同特征值对应的特征向量正交应用：二次型分析物理系统中的能量函数表示协方差矩阵 20....应用：数据降维和压缩（如图像压缩）伪逆矩阵计算潜在语义分析推荐系统 28. 特征分解（谱分解）定义：A = QΛQ⁻¹，其中Λ是对角矩阵（特征值），Q是特征向量矩阵。...Jordan标准型定义：任意方阵都相似于一个Jordan矩阵，由Jordan块组成。应用：微分方程组的求解矩阵函数的计算线性动力系统的长期行为研究 33....在工程控制中的应用状态空间表示：系统动态行为的矩阵描述可控性矩阵：判断系统是否可控可观测性矩阵：判断系统是否可观测 37.

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每个数据科学家都应该知道的20个NumPy操作

第一个参数决定了范围的上限。下界默认为0，但我们也可以指定它。size参数用于指定所需的大小。 ? 我们创建了一个由2到10之间的整数组成的3x2数组。 2. 0到1之间的随机浮点数 ?...如果我们在一个6x3数组上应用hsplit得到3个子数组，得到的数组的形状将是(6,1)。 ? 数组合并在某些情况下，我们可能需要组合数组。NumPy提供了以多种不同方式组合数组的函数和方法。...NumPy作为使用最广泛的科学计算库，提供了大量的线性代数运算。 16. Det 返回一个矩阵的行列式。 ? 矩阵必须是方阵(即行数等于列数)才能计算行列式。...Inv 计算矩阵的逆。 ? 矩阵的逆矩阵是与原矩阵相乘得到单位矩阵的矩阵。不是每个矩阵都有逆矩阵。如果矩阵A有一个逆矩阵，则称为可逆或非奇异。 18. Eig 计算一个方阵的特征值和右特征向量。...点积计算两个向量的点积，这是关于它们的位置的元素的乘积的和。第一个向量的第一个元素乘以第二个向量的第一个元素，以此类推。 ? 20. 矩阵相乘 Matmul 矩阵乘法。 ?

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电生理绘图和源成像

因此，对于MEG信号的前向计算，一个具有真实形状的容积导体模型可能是足够的。在实践中，偶尔会使用与受试者头部大小相似的单球体模型。正解方法一旦选择了容积源模型和容积导体模型，就可以唯一地计算正解。...向量ui和vi分别是AAT和ATA的标准正交特征向量。λi是矩阵A的奇异值，它是一个主对角上有奇异值的对角矩阵。...图10 基于空间和时间积分的多模态成像方法的说明空间整合方法的一个主要限制是，与电磁信号的动态演化相比，功能磁共振成像生成的是相对静态的地图，这是由于这两种方式的信号产生和收集的时间尺度高度不同。...因此，单一静态的功能磁共振成像图与同一时期连续的EEG/MEG快照之间的不匹配可能导致有偏差的估计，如功能磁共振额外源(在功能磁共振成像中可见，但不在EEG/MEG中可见)、功能磁共振不可见源(在EEG...另一方面，第二种时域整合方法利用EEG/MEG在时域或频域的动态特征来报告功能磁共振成像的统计映射。

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ZNN的定义与特点；ZNN的应用领域

不依赖于具体的代价函数，而是通过误差函数来驱动系统达到平衡。具有较好的收敛性和稳定性，适用于解决动态问题。ZNN的举例说明以矩阵求逆问题为例，ZNN可以用于求解动态矩阵的逆。...在实际应用中，矩阵可能随时间变化，传统的静态方法可能无法有效处理这类问题。而ZNN通过引入时间导数信息，可以实时更新矩阵的逆，从而满足动态系统的需求。...求解过程：从任意初始状态X(0)开始，通过数值方法（如欧拉法、龙格-库塔法等）求解上述微分方程，得到随时间变化的逆矩阵X(t)。...机械手跟踪：在机器人控制中，用于实现机械手的精确跟踪控制。混沌同步：在混沌系统中，用于实现不同混沌系统之间的同步。多智能体系统一致性：在分布式控制系统中，用于实现多智能体之间的状态一致性。...综上所述，ZNN作为一种专门为求解时变问题而设计的动力学神经网络模型，在多个领域都展现出了其独特的优势和广泛的应用前景。ZNN的定义与特点；ZNN的应用领域

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TF-IDF算法

逆文档频率（IDF）：逆文档频率是一个词在语料库中的重要性的度量。它反映了一个词在所有文档中的普遍性。如果一个词在很多文档中都出现，那么它的IDF值会较低，反之则会较高。...相似度计算：当需要计算文本之间的相似度时，TF-IDF算法可以将文本转换为向量表示。...推荐系统：在推荐系统中，TF-IDF算法可以用来表示用户的历史行为数据，如浏览记录或购买记录。通过计算用户行为数据中各个商品的TF-IDF值，推荐系统可以为用户推荐与其历史兴趣相似的商品。...信息检索：在信息检索领域，TF-IDF算法被用来评估文档与查询词之间的相关性。通过计算查询词在文档中的TF-IDF值，可以确定哪些文档与查询词更为相关，从而提高信息检索的准确率和效率。...权重分配合理：通过结合词频（TF）和逆文档频率（IDF），TF-IDF能够在一定程度上避免常用词对文本特征表示的干扰，更加突出关键信息。

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Numpy中常用的10个矩阵操作示例

我将按照以下顺序讨论每个矩阵操作。内积点积转置迹秩行列式逆伪逆扁平化特征值和特征向量内积 Inner product 内积接收两个大小相等的向量，并返回一个数字(标量)。...如果你试图计算一个奇异矩阵(行列式为0的方阵)的真逆，你会得到一个错误。...在numpy中，可以使用eig()函数同时计算特征值和特征向量。...在numpy中，矩阵和ndarray是两个不同的东西。熟悉它们的最好方法是亲自尝试这些代码。在Scikit-learn机器学习库中，今天介绍的大多数矩阵操作在我们创建和拟合模型时是在后台进行工作的。...例如，当我们使用Scikit-learn PCA()函数时，特征值和特征向量是在幕后计算的。

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动态功能连接组：最新技术和前景

直到最近，FC的动态行为才被揭示，表明在自发fMRI信号波动的相关模式之上，不同脑区之间的连接在一个典型的静息态fMRI实验中表现出有意义的变化。...由于窗口大小有限，协方差矩阵的计算可能很困难，因此有时会施加稀疏性。然而，改善问题条件的一个更常见的方法在于将正则化策略应用于精度矩阵，即协方差矩阵的逆矩阵。...有趣的是，图动态分析捕获的网络忠诚灵活性的程度似乎也以行为相关的方式在个体之间有所不同：实际上，来自突显网络的一组脑区可以与其他外部节点交流的程度与认知灵活性相关。...然而，即使采用了正确的参数，也有必要进行适当的统计检验，其中评估连接性动态行为的检验统计量，并与零分布进行比较，以探索真正的动态连接性，即与静态情况显著不同的连接性变化。...最近，另一种分类尝试将BOLD时间过程水平的聚类与稀疏连接矩阵计算相结合，随后使用局部聚类系数作为输入特征；同样，达到的精度不仅容易胜过静态方法，而且容易胜过不太复杂的动态方法。

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深度学习-数学基础

联结主义的中心思想是，当网络将大量简单的计算单元连接在一起时可以实现智能行为联结主义中的几个关键概念在今天的深度学习中仍然是非常重要的其中一个概念是分布式表示（distributed representation...但是不能使用矩阵逆去求解对于方阵而言，它的左逆和右逆是相等的在机器学习中，经常使用被称为范数（norm）的函数衡量向量大小。...平方 \(L^{2}\) 范数也经常用来衡量向量的大小，可以简单地通过点积 \(x^{⊤}x\) 计算平方 \(L^{2}\) 范数在数学和计算上都比 \(L^{2}\) 范数本身更方便。...长方形的矩阵也有可能是对角矩阵。非方阵的对角矩阵没有逆矩阵，但我们仍然可以高效地计算它们的乘法。...参数 \(\sum\) 给出了分布的协方差矩阵当对很多不同参数下的概率密度函数多次求值时，协方差矩阵并不是一个很高效的参数化分布的方式，因为对概率密度函数求值时需要对 \(\sum\) 求逆。

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图解AI数学基础 | 线性代数与矩阵论

在数学上，范数包括『向量范数』和『矩阵范数』：向量范数（Vector Norm），表征向量空间中向量的大小。向量空间中的向量都是有大小的，这个大小就是用范数来度量。...不同的范数都可以来度量这个大小，就好比米和尺都可以来度量远近一样。矩阵范数（Matrix Norm），表征矩阵引起变化的大小。...同样，我们可以将『矩阵』分解为一组『特征向量』和『特征值』，来发现矩阵表示为数组元素时不明显的函数性质。特征分解（Eigen-decomposition）是广泛使用的矩阵分解方式之一。...使用特征分解去分析矩阵\boldsymbol{A}时，得到特征向量\nu构成的矩阵\boldsymbol{Q}和特征值构成的向量\boldsymbol{\Lambda }，我们可以重新将\boldsymbol...9.常用的距离度量在机器学习里，大部分运算都是基于向量的，一份数据集包含n个特征字段，那每一条样本就可以表示为n维的向量，通过计算两个样本对应向量之间的距离值大小，有些场景下能反映出这两个样本的相似程度

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c++基础知识

因为标准库很庞大，所以程序员在选择的类的名称或函数名时很有可能和标准库中的名字相同，为了避免名字冲突，就把标准库中的一切都被放在名字空间std中。 ... [3] Eigen: C++开源矩阵计算工具 Eigen中关于矩阵类的模板函数中，共有6个模板参数，但是目前常用的只有前三个(分别表示矩阵元素的类型，行数和列数)，如下所示： ...，可以使用动态大小的矩阵 Eigen::Matrix matrix_dynamic; ...（实际上仍是矩阵和矩阵） v_3d << 3, 2, 1; //向量 vd_3d 矩阵 // 但是在Eigen里你不能混合两种不同类型的矩阵...该操作不会去进行动态类型或者静态类型的检测，它仅仅将值强行赋值过去。从某种意义上对编译器进行了一种欺骗，同时也带来了一定的不安全性。所以在使用这个cast的时候，要慎重。

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图卷积神经网络在企业侧网络安全运营中的应用

二、知识图谱构建安全知识图谱主要包含两部分：静态知识图谱和动态图谱。...静态知识图谱是事先构建的安全知识图谱，融合了攻击模式库（CAPEC，ATT&CK），安全隐患（CVE, CCE），恶意代码（MAEC）、攻击目标资产（CPE）等多个知识库，这些知识并不需要实时更新，所以称为静态知识图谱...其中动态图谱与静态知识图谱通过共享实体相关联，比如IP地址与CPE相关联，告警信息与CAPEC、CVE和恶意代码相关联等。...这样就实现了动态图谱的关系构建属性图中的节点属性主要有两类，一类是表示节点的固有特性的属性，如IP所属地理位置和是否内外网、文件名和进程名等，另一类是统计特征和行为，如从告警payload中提取的攻击意图相关的特征...，m表示属性图的属性矩阵非零元素的个数据，d表示属性矩阵的特征的维度，H表示图卷积不同层特征数据之和，n表示属性图中节点的个数据。

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【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降

假设有M个数据，每个数据N个特征方程如下：这里的为矩阵，该矩阵每一行为（为列向量，维度为特征N）的向量转置组成，即任意一行的每一列为其特征矩阵同下图A矩阵：...需要尝试不同的学习率，梯度下降缺点：需要多次迭代下降，计算可能会更慢 x 正规解法缺点:在对于大量的数据来说，梯度学习也可以很好的运行结果，而正规方程求解中这一步中，其维度即为...x的特征维度，由于计算机在计算矩阵的逆的时间复杂度时 ,在特征维度非常大时，运行时间很久，综上所述：可以看到他们二者适用场景不同于数据的大小，那我们怎么定义数据"大"还是"小"...方阵中的两个维度之间存在线性变换关系，导致方阵不满秩 n（特征数量）相较于m（样本数量）过大，导致其产生的齐次方程组Ax=0不只有零解这些不可逆的矩阵我们称为奇异矩阵，逆矩阵在不存在时，我们所求的逆矩阵为伪逆...实际上我们案例对应的情况有如，房价预测多了一些特征值，而这个特征值和所有特征值有线性相关，即出现上述第一种情况在特征n >= 数据集数量m的情况下，例如 10 个数据，每个数据有 100 个特征

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推荐系统中的上下文感知技术

早期的推荐系统主要基于用户的历史行为进行静态推荐，而随着技术的进步和数据的丰富，动态推荐逐渐成为主流。...上下文感知推荐系统不仅考虑用户的历史行为，还结合了用户当前的上下文信息，从而提供更加精准和动态的推荐。...引入上下文信息：动态推荐为了提升推荐的准确性，研究者们逐渐引入了上下文信息。上下文感知推荐系统不仅分析用户的历史行为，还结合用户当前的情境信息，提供动态推荐。...历史数据分析数据来源：通过分析用户的历史行为数据，如浏览记录、购买历史等。实施步骤： 1. 数据收集：收集用户的历史行为数据，并存储在数据库中。 2....天气用户访问景点时的天气状况，如晴天、阴天、雨天等。我们可以使用Python的Pandas库对数据进行预处理，处理步骤包括数据清洗、缺失值填充、特征提取等。

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