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【NLP基础理论】02 N-grams语言模型和Smoothing
注：
Unimelb Comp90042 NLP笔记
相关tutorial代码链接
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时间序列分析方法之 -- 指数平滑（Exponential Smoothing）原理及Python代码示例
目录
原理
适用情况
Python 示例代码
结论 原理
指数平滑（Exponential Smoothing）是一种用于时间序列分析和预测的平滑技术。与简单移动平均（SMA）和加权移动平均（WMA）不同，指数平滑通过对最…
GEE：Whittaker Smoothing 时间序列平滑算法
本文将介绍 Whittaker Smoothing 时间序列数据平滑算法。Whittaker Smoothing 对于一个给定的时空图像集合，它可以生成平滑的时间序列图像。 具体而言，这些函数实现了以下过程： extractBits函数将从一个 QA 图像中提取一些特定的比特位，返回一个新的单波段图像，其中每个像…
指数平滑法（Exponential Smoothing，ES）
目录
1 指数平滑
2 一次指数平滑预测（又叫简单指数平滑，simple exponential smoothing， SES）
2.1 定义
2.2 例题
3 二次指数平滑法（Holt’s linear trend method）
3.1 定义
3.2 例题
4 三次指数平滑…
Additive smoothing
概述
在统计学中，加法平滑（也称为拉普拉斯平滑（不要与图像处理中使用的拉普拉斯平滑混淆）或Lidstone平滑是用于平滑分类数据的技术。鉴于一个观察来自一个具有N次试验的多项分布，数据的“平滑”版本给出了估算器。在公…
光顺＋smoothing)
扩散(Diffusion)光顺＋smoothing
扩散光顺方法使用扩散方程进行网格的拉伸或压缩。其中γ为扩散系数，会对网格运动产生影响。 对于边界距离 对于网格体积 当不勾选remeshing选项时，只是改变了节点的相对位置。光顺方法一般会和remeshing方法共同使用。扩散光顺的方法相较于弹簧光顺适用于…
Label Smoothing分析
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 作者丨王峰知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/302843504 编辑丨极市平台 转自 | 极市平台 导读 Label Smoothing在图像识别中能稳定涨点，但在人脸的…
MATLAB Smoothing Spline 拟合
参考
The Elements of Statistical Learning (chapter 5.4) MATLAB - Smoothing Splines MATLAB - fit
1. 基础
Smoothing Spline 可以用于离散数据的函数拟合。考虑下面的问题：在所有存在二阶连续导数的函数中寻找拟合函数 f ( x ) f(x) f(x)，可以使…
label smoothing
label smoothing
背景:当我们将交叉熵损失函数用于分类任务的时候,我们期望真实的标签为1,而其他虚假的标签为0。换句话来说,我们认为原始数据的标注是准确无误的。但是，真实情况并不是这样，在某些领域，或者使用一些数据增强的方法时,都会存…
font-smoothing
body {-webkit-touch-callout: none;-webkit-overflow-scrolling: touch;-webkit-font-smoothing: antialiased;-moz-osx-font-smoothing: grayscale;
}
font-smoothing
font-smoothing是非标准的css渲染规则，由于不同操作系统对字体渲染不同，不同浏览…
模型优化之Label Smoothing
1. 引言
Label Smoothing 又被称之为标签平滑，常常被用在分类网络中来作为防止过拟合的一种手段，整体方案简单易用，在小数据集上可以取得非常好的效果。 Label Smoothing 做为一种简单的训练trick，可以通过很少的代价（…
标签平滑（Label Smoothing）详解
一、什么是label smoothing？
标签平滑（Label smoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善…
CGAL Smoothing Surface 面平滑处理
使用CGAL计算几何算法库，PMP包 - 多面体网格处理 中的 angle_and_area_smoothing() 函数 进行面平滑处理。以下使用 CGAL - 5.5.3 版为例。
一，函数调用方法
void CGAL::Polygon_mesh_processing::angle_and_area_smoothing
( const FaceRange …
标签平滑Label Smoothing
Lable Smoothing 是分类问题中错误标注的一种解决方法。
对于分类问题，特别是多分类问题，常常把向量转换成one-hot-vector（独热向量） one-hot带来的问题：（对于独热的简单解释：https://blog.csd…
label-smoothing
标签平滑(label-smoothing)在one-hot的基础上，添加一个平滑系数ε ，使得最大预测与其它类别平均值之间差距的经验分布更加平滑。主要用于防止过拟合，增强模型的泛化能力。 Pytorch代码实现
import torchdef smooth_one_hot(true_labels: tor…
分类任务中常用的Label smoothing
目录
1.Label smoothing的原理
2.pytorh中如何使用Label smoothing
3.适用场景 1.Label smoothing的原理
交叉熵损失（softmax cross Entropy）中，常用公式： yi: 表示样本i的label,正类为1，负类为0；
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【简单理解】自然语言处理-平滑方法(Smoothing)
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简单介绍平滑策略
平滑策略的引入，主要使为了解决语言模型计算过程中出现的零概率问题。零概率问题又会对语言模型中N-gram模型的Perplexity评估带来困难。
零概率问题，就是在计算实例的概率时…
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平滑(smoothing)
1 问题的提出
由于在现实生活中，我们的观察尺度有限，我们的样本（输入）很可能没有办法包含所有可能的情况，那么我们怎么去处理先前看不见的事件呢？ 举个例子，莎士比亚使用了30000个双连词(bigra…