网络结构论文阅读第10页

大语言模型系列-GPT-1

文章目录前言一、GPT-1网络结构和流程二、GPT-1的创新点总结前言前文提到的ELMo虽然解决了词嵌入多义词的问题，但存在如下缺点：基于RNN的网络结构使得其特征提取能力弱，训练难且时间长预训练模型（

学海一叶·2024-01-19 06:02

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

逆向狄X楼宇对讲机的485控制协议

调查：1、厂商官网产品资料，发现楼宇对讲机，网络结构，设备网络接入的是楼宇间网络，楼下的对讲机。设备还有一个485接口，用于扩展智能家居控制。楼宇对讲接口图2、关键点485接入智能家居控制，

逆向协议风控大师·2024-01-19 02:17

大创项目推荐深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别

laafeer·2024-01-18 23:09

局域网络结构

戏神·2024-01-18 21:20

基于深度学习的时间序列算法总结

长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比，这些模型通常只需要经数据预处理、网络结构设计和超参数调整等

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

YOLOv5-第Y6周：模型改进

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子一、本周任务模型改进：修改YOLOv5的网络结构图，根据网络结构图以及Y1~Y5周的内容修改对应代码

夏伊呀·2024-01-18 19:13

浅析智能家居企业面临的组网问题及解决方案

然而，由于每个点的网络结构各异，运营商也不尽相同，这给本次企业组网任务

企业SDWAN网络@夽谷科技·2024-01-18 17:51

如何用AI提高论文阅读效率？用这个论文解读agent就够了！

今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent，能够大大提高论文阅读的效率。

夕小瑶·2024-01-18 12:14

大语言模型系列-ELMo

文章目录前言一、ELMo的网络结构和流程二、ELMo的创新点总结前言在前文大语言模型系列-word2vec已经提到word2vec的缺点：为每个词汇表中每个分词静态生成一个对应的词向量表示，没有考虑到语境

学海一叶·2024-01-18 09:11

大语言模型系列-word2vec

文章目录前言一、word2vec的网络结构和流程1.Skip-Gram模型2.CBOW模型二、word2vec的训练机制1.Hierarchicalsoftmax2.NegativeSampling总结前言在前文大语言模型系列

学海一叶·2024-01-18 08:39

【论文阅读笔记】Modality-Specific Information Disentanglement from Multi-parametric MRI for Breast Tumor Seg

ChenQ,ZhangJ,MengR,etal.Modality-SpecificInformationDisentanglementfromMulti-parametricMRIforBreastTumorSegmentationandComputer-aidedDiagnosis[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2024.【开源】【核心思想】设计一个名为

cskywit·2024-01-18 08:40

【论文阅读】Deep Graph Contrastive Representation Learning

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、方法论3.1、整体框架及算法流程3.2、Corruption函数的具体实现3.2.1、删除边（RE）3.2.2、特征掩盖（MF）3.3、[编码器](https://blog.csdn.net/qq_44426403/article/details/135443921)的设计3.3.1、直推式学习3.4、损失函数的定义3.5、评估3.6、理论动机3.6.1、

鲸可落·2024-01-18 08:37

【论文阅读】One For All: Toward Training One Graph Model for All Classification Tasks

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点——OneForAll：uniquefeatures3、准备4、具体实现4.1、用TAGs统一来自不同领域的图数据4.2、用NOI（NODES-OF-INTEREST）统一不同图任务4.2.1、NOI子图4.2.2、NOI提示结点4.3、用于图的上下文学习（ICL）的图提示范式（GPP）5、训练和评估过程未完待续0、基本信息会议：2024-ICLR-UNDER

鲸可落·2024-01-18 08:37

【论文阅读笔记】4篇Disentangled representation learning用于图像分割的论文

4篇应用解耦表示学习的文章，这里只关注如何解耦，更多细节不关注，简单记录一下。1.RobustMultimodalBrainTumorSegmentationviaFeatureDisentanglementandGatedFusionChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentangleme

cskywit·2024-01-18 08:06

使用pytorch自带的网络结构

介绍pytorch为我们提供了很多现成的网络结构，我们应该如何去使用呢？

zhuyuyaya·2024-01-18 06:15

国标GB28181安防视频监控EasyCVR级联后上级平台视频加载慢的原因排查

国标GB28181协议安防视频监控系统EasyCVR视频综合管理平台，采用了开放式的网络结构，可以提供实时远程视频监控、视频录像、录像回放与存储、告警、语音对讲、云台控制、平台级联、磁盘阵列存储、视频集中存储

EasyCVR·2024-01-18 06:31

【论文阅读笔记】Contrastive Multiview Coding

ContrastiveMultiviewCoding摘要这篇文章主要探讨人类通过多种感官通道来观察世界，比如左眼观察到的长波长光通道，或右耳听到的高频振动通道。每个观察角度都带有噪音且是不完整的，但一些重要的因素，如物理、几何和语义，往往在所有观点之间共享（例如，“狗”可以被看到、听到和感受到）。文章研究了一个经典的假设，即一个强大的表示应该能够建模与观察角度无关的因素。在多视图对比学习的框架

Kirvin_xia·2024-01-18 06:26

论文阅读 Self-Supervised Burst Super-Resolution

这是一篇ICCV2023的文章，主要介绍的是用自监督的方式进行多帧超分的学习Abstract这篇文章介绍了一种基于自监督的学习方式来进行多帧超分的任务，这种方法只需要原始的带噪的低分辨率的图。它不需要利用模拟退化的方法来构造数据，而且模拟退化的方法又可能存在域差异的问题，可能无法匹配真实场景下的图像分布。另外，它也不同于那种同时拍摄手机和高清单反的弱配对的方法，弱配对的方法，需要进行实际的数据的采

Matrix_11·2024-01-18 05:01

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)分类算法

学习算法3.分类问题4.基于平衡优化器算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用平衡优化器算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:37

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)分类算法

ELM学习算法3.分类问题4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用鸽群算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)分类算法

学习算法3.分类问题4.基于纵横交叉算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用纵横交叉算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:06

基于风驱动算法的极限学习机(ELM)分类算法

ELM学习算法3.分类问题4.基于风驱动算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码摘要：本文利用风驱动算法对极限学习机进行优化，并用于分类问题1.极限学习机原理概述典型的单隐含层前馈神经网络结构如图

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-18 01:35

伪装目标检测模型论文阅读之：Zoom in and out

论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.02688代码;https://github.com/lartpang/zoomnet1.摘要最近提出的遮挡对象检测（COD）试图分割视觉上与其周围环境融合的对象，这在现实场景中是非常复杂和困难的。除了与它们的背景具有高度的内在相似性之外，这些对象通常在尺度上是多样的，外观上是模糊的，甚至严重遮挡。为了解决这些问题，我们提出了一种混合

交换喜悲·2024-01-17 22:37

【论文阅读 CIDR17】Self-Driving Database Management Systems

Self-DrivingDatabaseManagementSystemsMySummaryABSTRACT之前的advisorytools来帮助DBA处理系统调优和物理设计的各个方面，都仍然需要人类对数据库的任何更改做出最终决定，并且是在问题发生后修复问题的反动措施reactionarymeasures。Antruly“self-driving”databasemanagementsystem(

Tototototorres·2024-01-17 19:41

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。

深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

论文阅读：Bayesian GAN

BayesianGAN点击访问paper官方github半监督学习对比算法1.简介贝叶斯GAN（Saatchi和Wilson，2017）是生成对抗网络（Goodfellow，2014）的贝叶斯公式，我们在其中学习生成器参数θg\theta_gθg和鉴别器参数θd\theta_dθd的分布，而不是优化用于点估计。贝叶斯方法的优点包括在参数空间中灵活地建模多模态，以及在最大似然（非贝叶斯）情况下防止模

风尘23187·2024-01-17 19:40

Bootstrap学习总结

Bootstrap网络结构：image...Bootstrap排版：（1）强调文本的几种样式向左对齐文本居中对齐文本向右对齐文本本行内容是减弱的本行内容带有一个primaryclass本行内容带有一个successclass

好好他爸爸·2024-01-17 19:58

论文阅读笔记——Challenges of developing a digital scribe to reduce clinical documentation burden

开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevelopingadigitalscribetoreduceclinicaldocumentationburden原文链接：https://www.nature.com/articles/s41746-019-0190-1文章目录开发数字抄写器（以减轻临床记录文档的负担）的一系列挑战Challengesofdevel

whu_swh·2024-01-17 16:10

快速入门Torch构建自己的网络模型

真有用构建自己的网络模型读前必看刚学完Alex网络感觉很厉害的样子，我也要搭建一个可以看着网络结构实现上面的代码你已经很强了，千万不要再想实现VGG等网络！！！

半度、·2024-01-17 14:02

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课要构建一个完善可用的神经网络，除了设计网络结构以外，还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性，鲁棒性。

絮沫·2024-01-17 08:45

论文笔记（二十）VisuoTactile 6D Pose Estimation of an In-Hand Object using Vision and Tactile Sensor Data

VisuoTactile6DPoseEstimationofanIn-HandObjectusingVisionandTactileSensorData文章概括摘要1.介绍2.背景3.网络结构A.视觉触觉传感器融合

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:40

如何用AI提高论文阅读效率？

已经2024年了，该出现一个写论文解读AIAgent了。大家肯定也在经常刷论文吧。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的，今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent，传送门：赛博马良智能体-AI论文解读达人它不仅可以每天推荐你想看的AI论文，而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候，可以直接丢给我们的agent，它就会给你写一篇详细

夕小瑶·2024-01-17 06:58

【论文阅读】Speech Driven Video Editing via an Audio-Conditioned Diffusion Model

DiffusionVideoEditing：基于音频条件扩散模型的语音驱动视频编辑code：GitHub-DanBigioi/DiffusionVideoEditing:Officialprojectrepoforpaper"SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel"paper：[2301.04474]SpeechDr

李加号pluuuus·2024-01-17 06:57

ImageNet Classification with Deep Convolutional 论文笔记

本文目录标题和作者摘要创新点ReLU多GPUDropout其他网络结构输入层（Inputlayer）卷积层（C1）卷积层（C2）卷积层（C3）卷积层（C4）卷积层（C5）全连接层（FC6）全连接层（FC7

小嗷犬·2024-01-17 06:25

基于深度学习的色情视频鉴定

首先，这个项目是基于Caffe的，使用的网络结构是ResNet网络（可以查看参考文献中的论文）。为了完成对视频的检测，博主使用了F

SimpleUmbrella·2024-01-17 04:58

【论文阅读】Latent Consistency Models (LDMs)、LCM-LoRa

文章目录IntroductionPreliminariesDiffusionModelsConsistencyModelsLatentConsistencyModelsConsistencyDistillationintheLatentSpaceOne-StageGuidedDistillationbySolvingAugmentedPF-ODEAcceleratingDistillationwi

上总介·2024-01-17 03:51

【论文阅读笔记】Multi-modal brain tumor segmentation via disentangled representation learning and region-awa

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning[J].PatternRecognition,2024:110282.本文是杭州师范大学周同雪博士脑瘤分割系列最新论文（国家自然科学基金资助No.62206084），之前已经有多篇

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement and Gated Fusion

ChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentanglementandgatedfusion[C]//MedicalImageComputingandComputerAssistedIntervention–MICCAI2019:22ndInternationalConference,Shenz

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】MedTransformer: Accurate AD Diagnosis for 3D MRI Images through 2D Vision Transformers

arxiv，12Jan2024这篇文章思想较简单，用于诊断阿尔兹莫，这里概述一下。【核心思想】采用2D视觉Transformer分析3DMRI图像。它通过将3D图像切割成多个2D切片，并应用基于2DTransformer的模型，克服了3D模型在复杂性和效率方面的限制。该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

cskywit·2024-01-17 01:20

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整（PromptTuning）方法。这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

Nginx负载均衡

nginx配置7层协议及4层协议方法1.nginx配置7层协议2.nginx配置4层协议6.nginx会话保持1、ip_hashNginx负载均衡1.定义负载均衡（LoadBalance，简称LB），是在现有网络结构之上分摊到多个操作单元上进行执行

Starts️·2024-01-16 22:45

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2

键盘国治理专家·2024-01-16 17:17

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构

键盘国治理专家·2024-01-16 17:40

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读*笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note：本文研究方法不太能理解，后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么？—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题，我们

子曰1884·2024-01-16 16:00

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。

Lyndsey·2024-01-16 16:57

人工智能任务4-读懂YOLOv5模型的几个灵魂拷问问题，深度理解 YOLOv5模型架构

它采用了轻量级的网络结构，能够在保持高性能的同时降低计算复杂度。模型由三个主要部分组成：骨干网络、特征金字塔网络和检测头，分别负责提取多尺度特征、进一步处理特征以及进行目标检测。在训练过程中，YO

微学AI·2024-01-16 14:15

yolov1：背景介绍与算法精讲

目录一、背景介绍1.1yolo发展历史1.2作者介绍二、算法精讲2.1预测阶段2.2训练阶段三、论文细节一、背景介绍其实在写这篇博客的时候yolov1~yolov8的所有网络结构以及算法思想和源码都已经研究很久了

慕溪同学·2024-01-16 14:37

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientViT高效的特征提取网络完爆MobileNet系列(轻量化网络结构)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是主干网络，一个名字EfficientViT的特征提取网络(和之前发布的只是同名但不是同一个)，其基本原理是提升视觉变换器在高效处理高分辨率视觉任务的能力。它采用了创新的建筑模块设计，包括三明治布局和级联群组注意力模块。其是一种高效率的特征提取网络训练速度非常快，推理速度也要比基础版本的要快，其效果完爆之前的MobileNetV3等轻量化网络模型。欢迎大家订阅本

Snu77·2024-01-16 13:17

[VGG团队论文阅读]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation

Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof

王知为·2024-01-16 08:23

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