nonlinearity estimation gaussian throught
3d gaussian splatting流程记录
使用ffmpeg进行视频抽帧 进入到视频所在文件夹，在cmd打开抽取关键帧 ffmpeg -i input.mp4 -vf "select='eq(pict_type,PICT_TYPE_I)'" -vsync vfr -q:v 2 -f image2 keyframes-%03d.jpeg 将图片 ......
Bias of an estimator
Bias of an estimator Difference between an estimator's expected value from a parameter's true value For broader coverage of this topic, see Bias (stat ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识：【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生 ......
R语言和Python对copula模型Gaussian、t、Clayton 和 Gumbel 族可视化理论概念和文献计量使用情况
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27240 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含一些直观的示例来说明 copula 理论的核心概念。以下是脚本及其各自用途的简短列表： 首先演示如何使用高斯 copula ......
神经网络入门篇：详解为什么需要非线性激活函数？（why need a nonlinear activation function?）
为什么需要非线性激活函数？ 为什么神经网络需要非线性激活函数？事实证明：要让的神经网络能够计算出有趣的函数，必须使用非线性激活函数，证明如下： 这是神经网络正向传播的方程，现在去掉函数\(g\)，然后令\(a^{[1]} = z^{[1]}\)，或者也可以令\(g(z)=z\)，这个有时被叫做线性激 ......
[论文阅读] Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Model
# Learning Semi-supervised Gaussian Mixture Models for Generalized Category Discovery ## Abstract 在本文中，我们解决了广义类别发现(generalized category discovery, GCD ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Aries: Efficient Testing of Deep Neural Networks via Labeling-Free Accuracy Estimation
## Abstract 背景： 1. the de facto standard to assess the quality of DNNs in the industry is to check their performance (accuracy) on a collected set of ......
Extended Kalman Filter vs. Error State Kalman Filter for Aircraft Attitude Estimation笔记
# EKF与ESKF的对比 ***“Engineers can solve exact problems using numerical approximations, or they can solve approximate problems exactly" - Fred Daum.*** 对 ......
[SIGMOD 2022]Lightweight and Accurate Cardinality Estimation by Neural Network Gaussian Process
# Lightweight and Accurate Cardinality Estimation by Neural Network Gaussian Process ## 总结 用无限宽度神经网络和高斯过程来等价贝叶斯过程，并利用主动学习提高精度，实现对某个SQL查询的cost估算 ## 动机 ......
Logistic Regression and its Maximum Likelihood Estimation
# 从 Linear Regression 到 Logistic Regression 给定二维样本数据集 $D = \left\{ (\vec{x}_{1}, y_{1}), (\vec{x}_{2}, y_{2}), \ldots, (\vec{x}_{n}, y_{n}) \right\}$， ......
VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator-翻译
摘要：本文介绍了一种单目视觉惯性系统（VINS），用于在各种环境中进行状态估计。单目相机和低成本惯性测量单元(IMU)构成了六自由度状态估计的最小传感器套件。我们的算法通过有界滑动窗口迭代地优化视觉和惯性测量，以实现精确的状态估计。视觉结构是通过滑动窗口中的关键帧来维护的，而惯性度量则是通过关键帧之 ......
Fourier Analysis and Nonlinear Partial Differential Equations 阅读笔记 (第一章)
# 实分析基础 ## Holder与卷积不等式 首先从经典的Holder不等式入手. **命题: 经典情况下的Holder不等式** >设$(X,\mu)$是测度空间, $(p,q,r)\in[1,\infty]^3$满足 >$$\frac{1}{p}+\frac{1}{q}=\frac{1}{r} ......
Fourier Analysis and Nonlinear Partial Differential Equations 阅读笔记 (第一章)
# 前置知识 在进入对Littlewood-Paley理论的正式学习之前, 需要先了解一些基础的$L^p$空间的知识, 这又以实变函数论的课程为基础. 现在既然实变函数已经结课, 但$L^p$空间尚未开张, 就从周民强著《实变函数论》的第六章开始整理. ##### 定义: $L^p$空间, 本性有界 ......
Density estimation using Real NVP
[TOC] > [Dinh L, Sohl-Dickstein J. and Bengio S. Density estimation using real nvp. ICLR, 2017.](http://arxiv.org/abs/1605.08803) ## 概 一种可逆的 flow, 感觉很 ......
使用 TensorFlow 自动微分和神经网络功能估算线性回归的参数（Estimate parameters for linear regression using automatic differentiation or neural network functions of TensorFlow）
大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......
Feb 2023-Replay Memory as An Empirical MDP: Combining Conservative Estimation with Experience Replay
将 replay memory视为经验 replay memory MDP (RM-MDP)，并通过求解该经验MDP获得一个保守估计。MDP是非平稳的，可以通过采样有效地更新。基于保守估计设计了价值和策略正则化器，并将其与经验回放(CEER)相结合来正则化DQN的学习。 ......
Controllable Guarantees for Fair Outcomes via Contrastive Information Estimation
Gupta U., Ferber A. M., Dilkina B. and Steeg G. V. Controllable guarantees for fair outcomes via contrastive information estimation. AAAI, 2021. 概 本文提 ......
【Unity Shader编程】之十五 屏幕高斯模糊(Gaussian Blur)后期特效的实现
【Unity Shader编程】之十五 屏幕高斯模糊(Gaussian Blur)后期特效的实现 浅墨_毛星云 于 2016-07-10 15:51:33 发布 71645 收藏 73 分类专栏： 【Unity Shader编程】 文章标签： unity3d Shader image effect ......
2020CVPR_Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
1. motivation 收到图像编辑软件的启发 2. Contribution （1）无监督 （2）设计图像高阶曲线适应适合像素级映射，通过迭代自身 （3）设计了四个无参考损失函数 3. Network 3.1 DCE-Net DCE-Net： 是由6个Conv2D（3x3）+ relu，分别输 ......
gaussian噪声
title: gaussian噪声 date: 2023-04-18 20:24:45 tags: - gaussian噪声 categories: - 充电学习 高斯噪声 高斯噪声（Gaussian noise）是一种具有正态分布（也称作高斯分布）概率密度函数的噪声。换句话说，高斯噪声的值遵循高斯 ......
[State Estimation] 2.2.8 Passing a Gaussian throught a Nonlinearity
将高斯 PDF 通过非线性函数，结果使用高斯变换表示。 这涉及到 linearization 。 问题的定义是有 $\mathbf{x}$ 符合高斯噪声（即已知 $p(\mathbf{x})$），有变换 $g(\cdot): \mathbf{x} \to \mathbf{y}$（即已知 $p(\ma ......
[State Estimation] 4.2.8 Bayes Filter
PF 理解不深，若干年前 coursera 上某门课程做了填空式编程题，仅此而已。 重点应该有二： weight 定义方法； Resampling 方法，减少例子数量，维持系统计算量。 Madow Resampling 图示如下，参考 https://youtu.be/DhxRxG5bSrg?t=1 ......
[State Estimation] 4.2.3 Extended Kalman Filter
   通过非线性 observation model 与 motion model ； 噪声是 ......
用 Gaussian Process 建模 state-action 空间相关性，加速 Multi-Fidelity RL
基于 14 年的 MFRL 论文，利用相邻 state-action 的空间相关性来加速学习，用 gaussian processes 建模 env dynamics（model-based）/ Q function（model-free），得到了两种跟 14 年 MFRL 很相似的算法 。 ......
Density estimation using real nvp
Density estimation using real nvp 参考资料： 苏剑林. (Aug. 26, 2018). 《细水长flow之RealNVP与Glow：流模型的传承与升华 》[Blog post]. Retrieved from https://kexue.fm/archives/5 ......
Vins-Mono 阅读笔记——estimator
vins_estimator 概述 基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面，包括IMU数据的处理(前端)，初始化(我觉得可能属于是前端)，滑动窗口(后端)，非线性优化(后端)，关键帧的选取(部分内容)(前端)。我第一次看的时候，总是抱有一个疑问，就是为什么把这么多内容全都放在这一个 ......
随机森林n_estimators 学习曲线
随机森林 单颗树与随机森林的的分对比 # 导入包 from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import Decision ......
Micro-Estimates of Wealth for all Low 数据搜集
Micro-Estimates of Wealth for all Low- and Middle-Income Countries 1. The first test uses data from 15 LMICs that have collected and published census ......