Imu_PreIntegrate_08 Position bias update 零偏更新后位置预积分量对零偏的偏导

10月前作者：陈君豪分类：Toy博客阅读(35) 违法举报

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拟合神经网络函数过程中会出现两种误差：偏差 ( bias )和方差 ( variance ) 欠拟合(underfitting) 当偏差(bias)过大时，如左图，拟合图像存在部分不符合值，称为欠拟合(underfitting) 过拟合(overfitting) 当方差(variance)过大时，如右图，拟合图像过于特殊，不够集中(即方差过大)，称为过

2024年01月17日
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深入理解机器学习——偏差（Bias）与方差（Variance）

分类目录：《深入理解机器学习》总目录偏差（Bias）与方差（Variance）是解释学习算法泛化性能的一种重要工具。偏差方差分解试图对学习算法的期望泛化错误率进行拆解，我们知道，算法在不同训练集上学得的结果很可能不同，即便这些训练集是来自同一个分布，对测试样

2024年02月05日
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Bias in Emotion Recognition with ChatGPT

本文是LLM系列文章，针对《Bias in Emotion Recognition with ChatGPT》的翻译。本技术报告探讨了ChatGPT从文本中识别情绪的能力，这可以作为交互式聊天机器人、数据注释和心理健康分析等各种应用程序的基础。虽然先前的研究已经表明ChatGPT在情绪分析方面的基本能力，但它在更细微

2024年02月07日
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DIP: Spectral Bias of DIP 频谱偏置解释DIP

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2024年02月13日
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On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读

众所周知，过度参数化的深度神经网络(DNNs)是一种表达能力极强的函数，它甚至可以以100%的训练精度记忆随机数据。这就提出了一个问题，为什么他们不能轻易地对真实数据进行拟合呢。为了回答这个问题，研究人员使用傅里叶分析来研究深层网络。他们证明了具有有限权值

2024年02月22日
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论文阅读 - Neutral bots probe political bias on social media

论文链接：Neutral bots probe political bias on social media | EndNote Click 试图遏制滥用行为和错误信息的社交媒体平台被指责存在政治偏见。我们部署中立的社交机器人，它们开始关注 Twitter 上的不同新闻源，并跟踪它们以探究平台机制与用户交互中出现的明显偏见。我

2024年02月12日
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使用kaliber与imu_utils进行IMU、相机+IMU联合标定

目录 1 标定工具编译 1.1 IMU标定工具 imu_utils 1.2 相机标定工具 kaliber 2 标定数据录制 3 开始标定 3.1 IMU标定 3.2 相机标定 3.3 相机+IMU联合标定 4 将参数填入ORBSLAM的文件中标定IMU我们使用imu_utils软件进行标定：首先我们安装标定软件的依赖项：Eigen、Ceres

2024年02月07日
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imu的静态标定过程-使用imu_utils

IMU标定使用imu_utils工具包，开源见https://github.com/gaowenliang/imu_utils[1]，通过该工具包完成标定可以提供IMU的随机误差——noise和random walk。 imu_utils 测量结果：零偏随机噪音 1.安装imu_utils git clone --recursive https://github.com/gaowenliang/imu_utils 注意：这个是ros版本，在Ros的catkin_ws空间

2024年02月09日
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LEA: Improving Sentence Similarity Robustness to Typos Using Lexical Attention Bias 论文阅读

KDD 2023 原文地址文本噪声，如笔误(Typos), 拼写错误(Misspelling)和缩写(abbreviations), 会影响基于 Transformer 的模型. 主要表现在两个方面: Transformer 的架构中不使用字符信息. 由噪声引起的词元分布偏移使得相同概念的词元更加难以关联. 先前解决噪声问题的工作主要依赖于数据增强

2024年02月15日
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RuntimeError: Input type (unsigned char) and bias type (float) should be the same错误

这个错误通常是由于输入数据类型与模型参数的类型不匹配导致的。在PyTorch中，当输入的张量类型与模型的参数类型不匹配时，PyTorch会尝试将它们转换为相同的类型，但是当它们的类型不可转换时，就会出现这个错误。解决办法是确保输入的张量类型与模型的参数类型相同

2024年02月15日
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