mambasmile

# Model. # _________ sum_square part _____________ # get the summed up embeddings of features. nonzero_embeddings = tf.nn.embedding_lookup(self.weights['feature_embeddings'], self.train_features) self.summed_features_emb = tf.reduce_sum(nonzero_embeddings, 1) # None * K # get the...

关于 涟漪效应 的可解释性

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您好！ 整个论文在计算因的潜在得分时，利用的是 涟漪效应的原理，这里基于的理论是：如果属性值是因，则属性值的变化和包含属性值的样本的变化是一致的；即 Province = Beijing 下降60%，则Province = Beijing，ISP = China Mobile 和 Province = Beijing，ISP = China Unicom均会下降60%；然后反过来认为 符合涟漪效应的属性值就是根因；从这里看出，您将 涟漪效应和根因 作为了一对充分必要条件； 这里我们存在疑惑：如果属性值符合涟漪效应，属性值是根因的依据是什么？

error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'cv::resize' 如何解决

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Traceback (most recent call last): File "create_virtual_human.py", line 13, in cvh = FOM(GAN_Config['FOM_INPUT_IMAGE'],GAN_Config['FOM_DRIVING_VIDEO'],GAN_Config['FOM_OUTPUT_VIDEO']) File "E:\python_project\PaddleBoBo\PaddleTools\GAN.py", line 23, in FOM first_order_predictor.run(source_image, driving_video) File "C:\Users\13277\.conda\envs\virtual_human\lib\site-packages\ppgan\apps\first_order_predictor.py", line 190, in run face_image = cv2.resize(face_image,...

hotspot方法：关于PS度量因置信度的可解释性

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大佬您好，PS方法采用RE（涟漪效应）来度量因的置信度，如何理解PS方法的原理  很多人的猜想类似于下面的： 如果属性值是因 ， 属性值的变化和属性值样本的变化符合涟漪效应； 如果属性值的变化和属性值样本的变化符合涟漪效应，则属性值是因 这种理解对么