完整代码可以在 我的AI学习笔记 - github 中获取 原理 传统的中值滤波算法在椒盐噪声的去除领域有着比较广泛的应用，其具有较强的噪点鉴别和恢复能力，也有比较低的时间复杂度：其基本思想是采用像素点周围邻接的若干像素点的中值来代替被污染的像素点...假设对一定领域内的所有像素从小到大进行排序，如果存在孤立的噪声点，比如椒盐噪声（椒噪声——较小的灰度值，呈现的效果是小黑点；盐噪声——较大的灰度值，呈现的效果是小白点），那么从小到大排序的这个数组中，那些孤立的噪声一定会分布在两边...如果窗口较小，则能较好地保护图像中的一些细节信息，但对噪声的过滤效果就会打折扣；反之，如果窗口尺寸较大则会有较好的噪声过滤效果，但也会对图像造成一定的模糊效果，从而丢失一部分细节信息。...此处采用改进的自适应中值滤波算法进行图像恢复： 根据图像处理的空间相关性原则，采用自适应的方法选择不同的滑动窗口大小； 在算法中单滤波窗口大小达到最大值时，采用均值滤波； 代码实现 def get_window...-1,k]) listx.sort() return listx def restore_image(noise_img, size=4): """ 使用 你最擅长的算法模型
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...初始收敛速度、时变系统跟踪能力及稳态失调是衡量自适应滤波算法优劣的三个最重要的技术指标。由于主输入端不可避免地存在干扰噪声，自适应滤波算法将产生参数失调噪声。...干扰噪声v(n)越大，则引起的失调噪声就越大。减小步长因子u可减小自适应滤波算法的稳态失调噪声，提高算法的收敛精度。然而步长因子u的减小将降低算法的收敛速度和跟踪速度。...变步长自适应滤波算法的步长调整原则是在初始收敛阶段或未知系统参数发生变化时，步长应比较大，以便有较快的收敛速度和对时变系统的跟踪速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号v(n)有多大，都应保持很小的调整步长以达到很小的稳态失调噪声...，甚至噪声淹没了真实的信号，但是通过我们的LMS自适应滤波器后，可以很好的恢复出真实信号。
选自OpenAI 机器之心编译 参与：黄小天、路雪、李泽南 OpenAI 的研究人员发现，改善强化学习算法参数中的自适应噪声性能可以提升性能。...参数噪声将自适应噪声加入神经网络策略的参数中，而非其运动空间里。传统强化学习（RL）使用运动空间噪声来改变人工智能代理从一个时刻到另一个时刻所采取的每个动作之间相关联的可能性。...动作空间噪声（左），参数空间噪声（右） 参数噪声帮助算法更高效地探索环境，进而获得更高的分数和更优雅的行为。...我们扩展了这种做法，研究证明该技术可以在基于深度神经网络的策略上发挥作用，还能够应用到在策略算法和离策略算法中。 参数空间噪声可帮助在越野摩托车挑战（Enduro）游戏中获得更高分数。...我们引入自适应机制来调整参数空间扰动的大小，解决第二和第三个问题。该调整通过评估扰动对动作空间的影响以及动作空间噪声水平是否大于目标水平来实施。
泛化误差可以分解为3部分，即泛化误差=偏差+方差+噪声。 这里以回归任务为例来说明泛化误差的分解。...噪声则是样本在数据集中的标记与真实标记之间的偏离 ? 对应的期望泛化误差则为 ? 泛化误差的分解推导过程如下(机器学习，周志华) ? 上面公式中的灰色部分为0(假设噪声的期望 ?...首先噪声是模型学习的上限(也可以说是误差的下限)，不可控的错误很难避免，这被称为不可约偏差(irreducible error)，即噪声无法通过模型来消除。...参考Machine Learning Yearning,Andrew Ng 增加算法的复杂度，比如神经网络中的神经元个数或者层数，增加决策树中的分支和层数等。...，比如对决策树的剪枝、减少神经网络的层数等； 优化模型的结构有时候也会有用； K最近邻算法(K-NearestNeighbor)中随着K的增大bias和variance会怎么变化？
test.m function output = test( im ) %UNTITLED2 Summary of this function goes he...
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...但是这有一个问题，就是他对噪声比较敏感，毕竟每一个像素点的取值仅仅依赖于附近区域内的极大极小两个值。因此实际操作中通常不是取极大极小值，而是取整个核的平均值或是加权平均值。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
概念 AEC 回波抵消（AEC）指的是在二线传输的两个方向上同时间、同频谱地占用线路，在线路上两个方向传输的信号完全混在一起，本端发信号的回波即成为本端收信号的干扰信号，利用自适应滤波器可抵消回波以达到较好的接收信号质量...image.png ANS 背景噪声抑制（ANS）指的是将声音中的背景噪声识别并进行消除的处理。...背景噪声分为平衡噪声和瞬时噪声两类，平稳噪声的频谱稳定，瞬时噪声的频谱能量方差小，利用噪声的特点，对音频数据添加反向波形处理，即可消除噪声。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
HDR - 高动态范围成像中，我为你介绍了基础的HDR算法，它的目的是将多张照片合理的融合起来，得到最高的动态范围。...我们之前介绍的HDR算法中有两个缺点： 所用到的权重主要是考虑融合后的图像动态范围尽可能高，但对图像中的噪声并没有太关注，甚至可以说它假设图像是没有带噪声的。...为了做到这一点，这些算法倾向于选择相机的最低有效ISO设置及相应的曝光时长，在保证一定亮度的情况下降低噪声。 它没有考虑到对曝光时间的限制。...而且，一般来说我们会要求在一定的总时间及总的拍摄图像张数的限制下，完成HDR图像的生成动作，这导致忽视了拍摄时间要求的传统HDR融合算法无法得到最佳的结果。...这种方法指出HDR生成算法本质上是一种多帧融合去噪算法，而以前的方法并没有基于噪声模型精确的进行信噪比的优化。
：成批处理、递归处理 自适应滤波器应用 噪声抵消 回音消除 谱线增强 通道均衡 系统辨识 2....自适应滤波器原理 2.1 原理概述 自适应滤波器的原理框图如下图所示，输入信号x(n) 通过参数可调数字滤波器后产生输出信号 y(n)，将其与期望信号d(n)进行比较，形成误差信号e(n)， 通过自适应算法对滤波器参数进行调整...自适应滤波可以利用前一时刻已得的滤波器参数的结果，自动调节当前时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性，从而实现最优滤波。...然而，只有在信号和噪声的统计特性先验已知的情况下，这两种滤波技术才能获得最优滤波。在实际应用中，常常无法得到信号和噪声统计特性的先验知识。...LMS自适应算法直接利用瞬态均方误差对瞬时抽头向量（滤波器系数）求梯度： ? 由此可得传统LMS自适应滤波算法流程如下： ?
柏林噪声是一个非常强大算法，经常用于程序生成随机内容，在游戏和其他像电影等多媒体领域广泛应用。算法发明者Ken Perlin也因此算法获得奥斯卡科技成果奖（靠算法拿奥斯卡也是没谁了666）。...正如图所示，柏林噪声算法可以用来模拟许多自然中的噪声现象。...注意：许多介绍柏林噪声算法的文章都是根据最初版柏林噪声算法来讲解的，其预定义的梯度表不是本文所说的这12个向量。...虽然柏林噪声算法一定程度上模拟了自然噪声，但仍没有完全表现出自然噪声的不规律性。...，我们现在可以使用算法制造噪声了。
活动时间：2022年5月14日 14:00-16:00 活动形式：线上直播（直播地址将在开播前以邮件及短信形式告知） 讲师介绍 毛鑫 斗鱼 资深音频算法工程师 毛鑫，斗鱼资深音频算法工程师，长期专注于音频算法领域...，包括：回声抵消、语音增强、音频事件检测、有源噪声控制、美声变声等。...TOPIC：斗鱼直播深度学习AEC算法的落地实践 在实时音视频互动场景中，回声问题极大的影响用户体验。传统的回声抵消算法会出现双讲吃音、回声泄露、近端语音抑制等问题。...本演讲将梳理回声抵消算法的发展脉络，介绍融合深度学习与经典信号处理算法，优化斗鱼连麦回声的项目实战经验。...第二部分介绍小米对主动降噪前研技术的探索创新，包括场景自适应、智能抗风噪以及耳道补偿等。第三部分，将为大家分享主动降噪相关技术在小米产品上的应用实例。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。...如果我们再使用AdaBoost算法，通过decision stump来做切割。在迭代切割100次后，得到的分界线如下所示。
TLDR：本文针对传统多行为推荐系统存在的数据稀疏（主推荐任务）和噪声（辅助任务）等挑战，提出了一种多行为自监督推荐算法MBSSL。...另外，针对多行为推荐系统存在的主任务与辅助任务优化不平衡问题，提出了一种自适应的多任务优化策略。实验验证了所提出机制的有效性。...首先，主推荐任务中的稀疏监督信号和辅助任务中的噪声交互数据仍然是一个问题，简单的利用对比学习方法只会加剧辅助任务中的噪声信号的负迁移。...最后提出一种自适应的多任务优化策略来通过调整多行为（多任务）间的梯度方向和量纲来更加稳定的训练模型。...为了进一步提高对噪声交互的鲁棒性，行为内自监督学习巩固了目标行为中的自监督信息，以抵消行为间自监督带来的潜在负面迁移。
自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当信号x（k）因噪声n1（k）损坏时，信号n2（k）与噪声相关。当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。...此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
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