noisy专题

Noisy：一款功能强大的DNS和HTTPS网络流量噪声生成工具

关于Noisy Noisy是一款功能强大的DNS和HTTP/S网络流量噪音生成工具，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员在进行常规网络浏览时，在后台生成随机的HTTP/DNS网络流量噪声，并以此来提升网络通信数据的安全性和隐蔽性。支持的平台 macOS Ubuntu Raspbian Stretch 支持的环境 Python 2.7 Python 3.6

NLP05_noisy channel model、语言模型、马尔科夫假设

给定一个source，转换成text 通过贝叶斯定理，得到如下的公式都是将一个信号来转换成文本信息机器翻译：英译中根据贝叶斯定理， P(英文|中文)表示的是翻译模型，指的是中文对应的英文翻译，这个是提供好的，通过翻译模型得到的是英到中的对照翻译，不考虑语法 P(中文)表示语言模型，用他来保证翻译的语法正确。拼接纠错 P(错误|正确)可以表示编辑距离，也就是正确的和错误的差异 P

noisy labels and label smothing

我要看懂这个代码！！ import numpy as npimport tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(0) # for reproducibilityX = np.random.randint(0, 3, (32*1100, 10), np.int32) # inputsY = np.equal(

[Machine Learning] Learning with Noisy Labels

文章目录随机分类噪声 (Random Classification Noise, RCN)类别依赖的标签噪声 (Class-Dependent Noise, CCN)二分类多分类实例和类别依赖的标签噪声 (Instance and Label-Dependent Noise, ILN) 标签噪声是指分类任务中的标签被错误地标记。这可能是由于各种原因，如数据收集错误、主观偏见

Self-training with Noisy Student

目录 Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification1、数据集简介2、性能3、模型策略4、实验策略5、Other Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification 该篇论文作者之一 Quoc Le 11.13

论文笔记《Robust Federated Learning with Noisy Labels》

读论文：Robust Federated Learning with Noisy Labels 应用背景(问题与挑战)相关工作Federated learningLearning on noisy data 解决方案的局限性(motivation) 方案介绍Problem definition and notationsLocal updateslocal clean setnaive av

The Devil is in the Labels: Noisy Label Correction forRobust Scene Graph Generation阅读笔记

注：标注、标签、关系的意思相同，指都是的主语宾语间的谓词，样本指三元组标题分析 The Devil is inthe Labels：模仿俚语“TheDevil is in the details”概括本文的研究重点：标签。 Noisy LabelCorrection：论文方法，对噪声标签进行修正。 for Robust SceneGraph Generation：论文任务，生成更鲁棒的场景图

《Noisy Activation Function》噪声激活函数

原文：https://arxiv.org/pdf/1603.00391v3.pdf 参考： http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51736830 Noisy Activation Functions是ICML 2016年新发表的一篇关于激活函数的论文，其中对以往的激活函数进行了深入的分析，并提出了训练过程中添加噪声的新方法，效果不错，觉得

【论文阅读】learning with noisy correspondence for cross-modal matching ------ 跨模态匹配，噪声对应

注意，本博客非逐字逐句翻译论文，是作者阅读论文后根据自己的理解所写，预知论文详情，请参阅论文原文。论文标题：Learning with Noisy Correspondence for Cross-modal Matching；作者：Zhenyu Huang，Guocheng Niu，Xiao Liu，Wenbiao Ding，Xinyan Xiao，Hua Wu，Xi Peng； Co

Streaming Principal Component Analysis in Noisy Settings

论文背景：面对来袭的数据，连续样本不一定是不相关的，甚至不是同分布的。当前，大部分在线PCA都只关注准确性，而忽视时效性！噪声？数据缺失，观测有偏，重大异常？论文内容： Section 2 Online Settings Online PCA, 就是在观察到 x 1 , x 2 , x 3 , … , x t − 1 x1, x2, x3, \dots, x_{t-1} x1,x2,

Noisy Channel模型纠正单词拼写错误

本文介绍 Stanford《From Languages to Information》课程中讲到的单词拼写错误纠正。背后的数学原理主要是贝叶斯公式。单词拼写错误纠正主要涉及到两个模型：一个是Nosiy Channel模型，它是贝叶斯公式中的似然函数；另一个模型是Language Model，它是贝叶斯公式中的先验概率。一，问题描述在这句话中“. . . was called a “

【Noise-Label】《Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks》

arXiv-2014 文章目录 1 Background and Motivation2 Advantages3 Innovations4 Method4.1 Bottom-up Noise Model4.2 Estimating Noise Distribution Using Clean Data4.3 Learning Noise Distribution From Noisy

论文推荐-使用 Noisy Student 进行自训练可以提高 ImageNet 分类的表现

教师学生模型、伪标签、半监督学习和图像分类使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie Mellon大学发表在2020 CVPR的论文 Noisy Student在训练时使用相等或更大的学生模型和在学习期间添加噪声（Dropout, Stochastic Depth,和数据增强）扩

深度学习论文: Evaluating You Only Hear Once on noisy audios in the VOICe Dataset及其PyTorch实现

深度学习论文: Evaluating You Only Hear Once on noisy audios in the VOICe Dataset及其PyTorch实现 Evaluating robustness of You Only Hear Once (YOHO) Algorithm on noisy audios in the VOICe Dataset PDF: https://arx

Hybrid attention-based prototypical networks for noisy few-shot relation

Gao [9] 等人提出文本与图像的一大区别在于其多样性和噪音更大，因此提出一种基于混合注意力的原型网络结构，如图 9 所示，首先使用 instance-level 的 attention 从支撑集中选出和 query 更为贴近的实例，同时降低噪声实例所带来的影响。然后 feature-level 的实例能够衡量特征空间中的哪些维度对分类更为重要，从而为每种不同的关系都生成相适应的距离度量函数