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图论 Graph Theory
Graph Theory 图论 Laplacian matrix Categories of graphs: directed/undirected. homogeneous/heterogeneous. static/dynamic. A dynamic graph is a graph whose topology varies with time. It is a matrix representation of a graph. It can be used: (1) to construct论文解读GALA《Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning》
论文信息 Title：《Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning》 Authors：Jiwoong Park、Minsik Lee、H. Chang、Kyuewang Lee、J. Choi Sources：2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) P拉普拉斯锐化（Laplacian sharpening）
前言 在图像增强中，平滑是为了消除图像中噪声的干扰，或者降低对比度，与之相反，有时为了强调图像的边缘和细节，需要对图像进行锐化，提高对比度。图的边缘是指在局部不连续的特征。原理 拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关，也就是说它的依拉普拉斯平滑（Laplacian smoothing）
概念 零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是 $0$ 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为 $0$ ）。 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing) 是为了解决零概率OpenCV4【21】拉普拉斯算子 进行 模糊检测
原理简介 让图像的单一通道(大概灰度)和以下3 x 3的内核进行卷积 然后取相应的方差。 如果方差低于预先定义的阈值，则认为图像模糊；否则，图像不会模糊。 这种方法有效的原因是由于Laplacian算子本身的定义，它用于测量图像的二阶导数。 拉普拉斯算子突出显示图像中包含快速梯度变化的cv.Laplacian()
函数作用 Laplacian卷积函数。 函数原型 void Laplacian(InputArray src, OuntputArray dst, int ddpth // 输出矩阵数据类型 int ksize=1,// 拉普拉斯核类型 double scale=1,// 比例系数 double delta=0,// 平移系数 intOPENCV FOR PYTHON 学习笔记 - 图像梯度 Laplacian算子
Laplacian算子：类似于二阶sobel导数。实际上，在opencv中通过调用sobel算子来计算拉普拉斯算子。 Laplace函数实现的方法：先用Sobel 算子计算二阶 x 和 y 导数，再求和。 应用层面，我们先看与一下该函数的原型: dst = cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, bordLAP——GAN：
使用对抗网络的拉普拉斯金字塔的深度生成图像模型 Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial NetworksManifold learning流行学习和谱聚类
流形学习是一类借鉴了拓扑流形概念的非线性降维方法。 机器学习中降维方法分为线性降维和非线性降维， 而流形学习一般是用来做非线性降维的： 什么是流行？ 代表方法：Laplacian Eigenmaps 拉普拉斯特征映射 谱聚类过程是基于manifold 的 Laplacian Eigenmaps区域检测——Blob检测
文章首发：xmoon.info 针对Harris无法拟合尺度问题而提出 目标:独立检测同一图像缩放版本的对应区域 需要通过尺度选择机制来寻找与图像变换协变的特征区域大小 “当尺度改变时控制每个圆内的内容不变” Laplacian核 具体的算法是在边缘检测中使用的高斯一阶偏导核转换为高斯二阶偏论文笔记·流形学习：Laplacian Eigenmaps
Abstract • 问题：对于嵌入在高维空间的低维流形数据的表示； • 利用图Laplacian算子、流形上的 Laplacian Beltrami 算子和热方程的对应关系； • 局部保留能力和与聚类的自然联系。 1 Introduction • 传统降维方法如PCA、MDS，非线性映射方法如自组织映射和其它基于神经网络的方法，graph Laplacian 拉普拉斯矩阵
graph Laplacian 拉普拉斯矩阵 拉普拉斯矩阵是个非常巧妙的东西，它是描述图的一种矩阵，在降维，分类，聚类等机器学习的领域有很广泛的应用。 什么是拉普拉斯矩阵 拉普拉斯矩阵 先说一下什么是拉普拉斯矩阵，英文名为Laplacian matrix，其具体形式得先从图说起，假设有个无向图如下Laplacian
Laplacian 参考文献 https://en.wikipedia.org/wiki/Second_derivative 拉普拉斯是将二阶导数推广到高维空间的一种方式。 Another common generalization of the second derivative is the Laplacian. This is the differential operator ∇2\nabla^{2}∇2 defined by ∇2fSC3 | 拉普拉斯矩阵 | Laplacian matrix | 图论 | 聚类 | R代码
最近在看SC3聚类这篇文章，SC3使用了这个工具。 All distance matrices are then transformed using either principal component analysis (PCA) or by calculating the eigenvectors of the associated graph Laplacian (L = I – D–1/2AD–1/2, where I is the identity matrix,