原文:图采样

一 引入 . 为什么要图采样 涉及计算的节点随层数增加呈指数增长 . 什么是图采样 子图采样不是随机采样,因为不仅仅需要节点,还需要节点之间的关系。 二 图采样算法 . GraphSAGE . pinSAGE GraphSAGE只能采样真实的邻居节点,但pinSAGE不一定。 PinSAGE通过多次随机游走,按游走经过的频率选取邻居。 快速聚合多阶的信息 ...

2020-11-29 15:04 0 678 推荐指数:

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机器学习 —— 概率模型(推理:采样算法)

  基于采样的推理算法利用的思想是 概率 = 大样本下频率。故在获得模型以及CPD的基础上,通过设计采样算法模拟事件发生过程,即可获得一系列事件(联合概率质量函数)的频率,从而达到inference的目的。 1、采样的做法   使用采样算法对概率模型进行随机变量推理的前提是已经获得CPD ...

Tue Mar 01 05:57:00 CST 2016 0 8487
采样,过采样,欠采样,子采样,下采样,上采样

采样: 2048HZ对信号来说是过采样了,事实上只要信号不混叠就好(满足尼奎斯特采样定理),所以可 以对过采样的信号作抽取,即是所谓的“降采样”。 在现场中采样往往受具体条件的限止,或者不存在300HZ的采样率,或调试非常困难 ...

Sun Feb 05 06:27:00 CST 2017 0 5074
恢复特征分辨率的方式对比:反卷积,上池化,上采样

恢复特征分辨率的方式对比:反卷积,上池化,上采样 文章目录 1.(反)卷积- (反)卷积原理- (反)卷积过程 利用 CNN 做有关图像的任务时,肯定会遇到 需要从低分辨率图像恢复到到高分辨率图像 的问题。解决方法目前无非就是 1)插值,2)反卷积 一般 上采样 ...

Wed Jan 06 22:10:00 CST 2021 0 320
采样/下采样

采样/下采样 样本不均衡时解决方式 在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况,此时可以采用上采样或者下采样方法 上采样upsampling 上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准,把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同,称为上采样。 下采样subsampled ...

Wed Jun 23 23:36:00 CST 2021 0 237
图像的上采样采样

目的 缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的: 1、使得图像符合显示区域的大小; 2、生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示 ...

Fri May 17 00:06:00 CST 2019 0 881
采样与降采样

高斯金字塔 高斯不同 拉普拉斯金子塔 图解 ...

Tue Sep 29 20:07:00 CST 2020 0 612
采样与上采样

缩小图像(或称为下采样(subsampled)或降采样(downsampled))的主要目的有两个:1、使得图像符合显示区域的大小;2、生成对应图像的缩略图。 放大图像(或称为上采样(upsampling)或图像插值(interpolating))的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高 ...

Tue Nov 14 03:46:00 CST 2017 0 2300
采样之Gibbs采样

前面我们讲到了M-H采样已经可以很好的解决蒙特卡罗方法需要的任意概率分布的样本集的问题。但是M-H采样有两个缺点:一是需要计算接受率,在高维时计算量大。并且由于接受率的原因导致算法收敛时间变长。二是有些高维数据,特征的条件概率分布好求,但是特征的联合分布不好求。因此需要一个好的方法来改进M-H采样 ...

Thu Aug 16 06:52:00 CST 2018 0 2574
 
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