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Ada-kNN及其改进版Ada-kNN2在MATLAB中的实现（含解决类别不平衡问题的全局加权方法）

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简介：
简介：本文介绍了Ada-kNN及其升级版Ada-kNN2算法在MATLAB环境下的实现，重点探讨了用于处理类别不平衡数据集的全局加权策略。 Ada-kNN, Ada-kNN2, Ada-kNN + GIHS 和 Ada-kNN2 + GIHS 的 MATLAB 实现由 Sankha Subhra Mullick 撰写。参考文献：SS Mullick，S.Datta 和 S.Das，“对类不平衡具有适应性的基于自适应学习的 k 最近邻分类器”，发表在 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 上，doi: 10.1109/TNNLS.2018.2812279。该软件包包含七个功能：adaKnn.m 实现 Ada-kNN 算法； adaKnn2.m 实现 Ada-kNN2 算法； adaKnnGIHS.m 结合 GIHS 算法实现不平衡分类中的 Ada-kNN； adaKnn2GIHS.m。

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  • Ada-kNN及其改进版Ada-kNN2在MATLAB中的实现（含解决类别不平衡问题的全局加权方法）
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    简介：本文介绍了Ada-kNN及其升级版Ada-kNN2算法在MATLAB环境下的实现，重点探讨了用于处理类别不平衡数据集的全局加权策略。 Ada-kNN, Ada-kNN2, Ada-kNN + GIHS 和 Ada-kNN2 + GIHS 的 MATLAB 实现由 Sankha Subhra Mullick 撰写。参考文献：SS Mullick，S.Datta 和 S.Das，“对类不平衡具有适应性的基于自适应学习的 k 最近邻分类器”，发表在 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 上，doi: 10.1109/TNNLS.2018.2812279。该软件包包含七个功能：adaKnn.m 实现 Ada-kNN 算法； adaKnn2.m 实现 Ada-kNN2 算法； adaKnnGIHS.m 结合 GIHS 算法实现不平衡分类中的 Ada-kNN； adaKnn2GIHS.m。
     
  • SMOTEBoost算法在MATLAB中的实现：解决数据类别不平衡问题
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    本文介绍了一种基于MATLAB的SMOTEBoost算法实现方法，专注于改善机器学习中常见的数据类别不平衡问题。通过结合过抽样技术和自适应 boosting 方法，该技术有效提升了少数类别的分类精度和模型整体性能。 这段文字描述了SMOTEBoost算法的功能及其工作原理。它旨在解决数据集中的类别不平衡问题，特别是在少数类别的样本较少的情况下。SMOTEBoost结合使用过采样技术（如SMOTE）与提升方法（例如AdaBoost），通过在每次迭代中增加合成的少数类样本的数量来改善模型对这些稀有情况的学习能力。 传统上，在处理类别不均衡的数据集时，标准的boosting算法倾向于关注多数类别的实例。这会导致即使在后续轮次中也难以纠正对于少数类别的偏差学习。然而，通过引入SMOTE技术到每一轮的提升过程中，可以增加训练集中少数类样本的比例，并且改进了对这些类别特征的学习效果。 此外，这种方法不仅有助于改善偏态数据集中的分类性能，还增加了集成模型内部各个分类器之间的多样性。这是因为每次迭代中生成的是不同的合成样本集合，从而避免了过度拟合特定的少数类实例的问题。
     
  • StyleGAN2-ADA：带有自适应判别器增强(ADA)的官方TensorFlow实现
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    StyleGAN2-ADA是NVIDIA推出的基于TensorFlow框架的StyleGAN2升级版，特别加入了自适应判别器增强技术(ADA)，用于提升图像生成的效果和多样性。 具有自适应鉴别器增强（ADA）的StyleGAN2 — TensorFlow正式实施 作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen, Timo Aila 摘要： 在使用有限的数据集训练生成对抗网络(GAN)时，通常会遇到判别器过度拟合的问题，这会导致训练过程不稳定。我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著改善这种情况下的训练稳定性。该方法无需修改损失函数或网络架构，并且适用于从头开始的训练以及在其他数据集上对现有GAN进行微调的情况。我们在几个不同的数据集中展示了使用仅几千张训练图像便能取得良好效果，通常能够使StyleGAN2的结果与更少数量级的图像相匹配。我们希望这可以为GAN开辟新的应用领域。此外，研究还表明广泛使用的CIFAR-10实际上是一个有限的数据基准。
     
  • SMOTE的Matlab实现——解决机器学习中类不平衡问题的方法（含ADASYN等技术）
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现SMOTE算法，并探讨了其在处理机器学习中类别不平衡问题上的应用，同时涵盖了ADASYN及其他相关技术。 在机器学习中处理不平衡数据集是一个常见问题。例如，在银行的信用评估数据集中，97%的客户能够按时还款，而只有3%的客户无法按时付款。如果模型忽略了这3%违约率较高的群体，则尽管整体准确率可能很高，但该模型可能会给银行带来巨大损失。 因此，我们需要采取适当的策略来平衡这类不平衡的数据集。许多研究论文提出了各种技术解决方案，包括过采样和欠采样等方法以应对数据分布不均的问题。这里提到的存储库实现了一些这样的技术手段，并特别提到了一种合成少数类过采样技术（SMOTE）。 **参数：** - sample: 少数类别样本的2D numpy数组 - N: SMOTE生成的新样本数量 - k: 最近邻的数量，必须满足k <= number of minority class samples **属性：** - newIndices: 新合成样本在原始少数类数据集中的索引位置
     
  • BP-Ada和ELM-Ada
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    BP-Ada和ELM-Ada是两种改进型自适应神经网络模型，结合了反向传播（BP）与极限学习机（ELM）算法的优势，增强了模式识别和分类性能。 较好的Adaboost程序代码。只需按照格式输入数据即可运行。
     
  • StyleGAN2-ADA-PyTorch：官方的PyTorch实现
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    StyleGAN2-ADA-PyTorch是基于PyTorch框架的官方实现版本，它提供了高效且灵活的方式来训练和应用StyleGAN2模型，并加入了自适应数据增强功能。 StyleGAN2-ADA——官方PyTorch实施 作者：Tero Karras, Miika Aittala, Janne Hellsten, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen 和 Timo Aila 摘要： 训练生成对抗网络（GAN）时，如果使用的数据量过小，通常会导致判别器过度拟合。这进而导致了模型在训练过程中的不稳定。 我们提出了一种自适应鉴别器增强机制来显著稳定有限数据环境下的训练。该方法不需要对损失函数或网络架构进行任何修改，并适用于从头开始的训练以及现有GAN在其他数据集上的微调操作。 我们在多个数据集中证明，仅使用几千张训练图像就能够取得良好效果；通常情况下，与需要更多数量级图片的传统StyleGAN2相比，我们的模型能够达到相似的效果。我们希望这项技术将为生成对抗网络开辟新的应用领域。 另外值得注意的是，在广泛使用的CIFAR-10基准测试中，实际上它只是一个有限数据集的示例。我们在该数据集中实现了FID分数从5.59显著提高到2.4的成绩。
     
  • StyleGAN2-Ada：用于练习的StyleGAN2-ada
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    StyleGAN2-Ada是一款先进的生成对抗网络模型，专为图像生成任务设计。它通过自适应实例化调整技术优化了训练过程，特别适用于需要高精度图像合成的实践学习场景。 GAN2-ada练习基于最新的StyleGAN2架构，主要面向同行艺术家群体使用。此版本已在Python 3.7与PyTorch 1.7.1环境下进行了测试，并具备序列到视频转换的功能。 该系统支持以下功能特点： - 可以在任意分辨率下进行推理（图像生成），并且无论是在TensorFlow还是PyTorch环境中都能正确填充。 - 多潜伏推理，可以使用分割帧或蒙版混合技术。 - 支持非正方形长宽比的图片处理，系统会自动从数据集中选取合适的比例，并且要求分辨率必须是2^n的倍数（例如512x256、1280x768等）。 - 透明度支持，能够根据数据集中的需要选择性地使用alpha通道。 - 使用普通图像子文件夹作为条件数据集来训练模型，并采用了一些时髦且实用的技术进行推理。 此外，该版本还包括了Windows批处理脚本的实现。
     
  • StyleGAN2-Ada 再现性挑战：StyleGAN2-Ada 的 Reproducibility 分析
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    本项目致力于深入分析并复现StyleGAN2-Ada模型，通过系统性的实验来评估其再现性，并提供详尽的技术报告与代码。 在这个项目中，我尝试使用本段落中的某些数据集和其他一些小型数据集来评估“发布结果的可重复性和可概括性”。 StyleGAN2-ada官方存储库： 入门 1. 克隆此存储库： ``` $ git clone git@github.com:Deep-FAMSADA_Project.git ``` 2. 创建具有所有依赖项和要求的conda环境： ``` $ cd ADA_Project $ conda env create -f environment.yml $ conda activate ada-env ``` 3. 创建您的.env文件： 将`default_env`重命名为`.env` ``` # in .ADA_Project $ mv default_env .env $ nano .env # 或使用任何其他文本编辑器 ``` 4. 编辑文件以将工作目录追加到第一行（例如，WORK=homemy_projects）。 工作目录应该与您要使用的路径一致。
     
  • 采用分解策略解决多分类不平衡问题的方法
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    本文介绍了一种基于分解策略来有效处理多分类不平衡数据集的新方法。通过将多分类任务细化为一系列子任务，该方法能够显著提高模型在少数类上的性能和准确性。 针对多分类不均衡问题，提出了一种新的基于一对一（one-versus-one，OVO）分解策略的方法。首先利用该策略将多分类不均衡问题转化为多个二值分类问题；然后使用处理不均衡数据的算法建立相应的二值分类器；接着采用SMOTE过抽样技术对原始数据集进行预处理；之后通过基于距离相对竞争力加权方法来减少冗余分类器的影响；最后利用加权投票法得出最终结果。实验结果显示，在KEEL提供的多个不均衡数据集中，该方法相较于传统经典算法具有明显优势。
     
  • RUSBoost：一种用于解决类不平衡问题的boosting采样方法 - MATLAB开发
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    RUSBoost是一种专门设计来处理机器学习中类不平衡问题的改进型Boosting算法。通过结合随机欠采样技术，它有效提高了少数类样本的学习效率和分类准确性。此MATLAB代码实现提供了便捷的研究工具。 这段代码实现了RUSBoost算法。该算法用于解决具有离散类标签的数据集中的类别不平衡问题。它结合了随机欠采样（RUS）与标准提升程序AdaBoost，通过移除多数类样本来更好地建模少数类。这类似于SMOTEBoost，后者也整合了boosting和数据采样技术，但声称使用随机欠采样(RUS)可以达到更佳效果。这种策略使得算法更为简洁，并且模型训练时间更快。 目前RUSBoost的实现由作者独立完成并用于研究目的。为了使用户能够利用多种不同的弱学习器进行提升操作，通过Weka API创建了一个接口供其使用。当前，四种Weka算法可以作为弱学习器：J48、SMO、IBk和Logistic。该方法采用10次boosting迭代，并在每次迭代中通过对多数类样本的删除来实现35:65（少数：多数）的比例不平衡比。