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查询Tags标签： 特征向量，共有 20条记录-
SIFT算法简介
文章目录 1 算法提出的背景2 算法思想3 SIFT算法实现物体识别主要有三大工序1 算法提出的背景 成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，对环境的适应能力较差，急需提出…
2021/7/30 20:37:35 人评论 次浏览 -
图或网络中的中心性
图或网络中的中心性 一、点度中心性（degree centrality）计算：二、特征向量中心性（eigenvector centrality）计算：三、中介中心性（betweenness centrality）计算：四、接近中心性（closeness centrality）计算：网络由节点（node）和连接它们的边（edge）构成。例如，…
2021/7/17 23:12:13 人评论 次浏览 -
图或网络中的中心性
图或网络中的中心性 一、点度中心性（degree centrality）计算：二、特征向量中心性（eigenvector centrality）计算：三、中介中心性（betweenness centrality）计算：四、接近中心性（closeness centrality）计算：网络由节点（node）和连接它们的边（edge）构成。例如，…
2021/7/17 23:12:13 人评论 次浏览 -
PCA算法原理：为什么用协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值特征向量降维
参考来源：https://www.pianshen.com/article/8345891130/ 1.PCA（Principal Components Analysis）降维： PCA作用：用于数据预处理，降低数据维度 PCA目的：去除无用数据，减少计算量 2.PCA为什么要用协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值特征向量降维 既然是降维，就要考虑…
2021/6/30 22:50:58 人评论 次浏览 -
使用微调后的Bert模型做编码器进行文本特征向量抽取
通常，我们使用bert做文本分类，泛化性好、表现优秀。在进行文本相似性计算任务时，往往是对语料训练词向量，再聚合文本向量embedding数据，计算相似度；但是，word2vec是静态词向量，表征能力有限，此时，可以用已进行特定环境下训练的bert模型，抽取出cls向量作为整个句…
2021/4/14 18:56:19 人评论 次浏览
