网络结构论文阅读第13页

学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络

目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积

qssssss79·2024-01-13 10:20

两个阅读英文论文的免费AI工具

本文会介绍我平时用到的两个免费的基于GPT的论文阅读平台，很好用，对于有英文阅读困难症的小伙伴(比如我)是真的提效。

董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:35

Enhancing Metadata Transfer Efficiency: Unlocking the Potential of DAOS in the ADIOS context——论文阅读

论文发表于SC-W2023，Paper，元数据论文阅读汇总“AdaptableI/OSystem(ADIOS)”自适应I/O系统“DistributedAsynchronousObjectStorage

妙BOOK言·2024-01-12 21:45

GUFI: Fast, Secure File System Metadata Search for Both Privileged and Unprivileged Users——论文阅读

SC2022Paper元数据论文阅读汇总“High-PerformanceComputing(HPC)”高性能计算背景OakRidge领导计算设施和劳伦斯利物浦国家实验室计算设施描述他们的命名空间包含十亿个文件

妙BOOK言·2024-01-12 21:45

基于深度学习神经网络cnn的外来物种入侵识别系统源码

第一步：准备数据2种数据，即本地物种和外来入侵物种，总共有12031张图片，每个文件夹单独放一种第二步：搭建模型本文选择MobileNetV2，其网络结构如下：由于是2分类问题，直接套用网络肯定是不行，

天竺街潜水的八角·2024-01-12 21:03

基于深度学习神经网络cnn的柑橘病虫害识别系统源码

Fruit-anthrax，Fruit-ulcer，leaf_thyroid，Leaf-anthrax和Leaf-ulcer，总共有3030张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文用的是resnet50模型，其网络结构如下

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:31

2.5G网络变压器POE的主要作用和用途

这种网络变压器可以应用于多种场景，主要作用和用途包括：1.简化网络结构：2.5G网络变压器POE可以消除设备的电源供应线路，只需要一个网线就能同时传输数据和电源，简化了网络结构，降低了设备占用面积和维护成本

Hqst 网络变压器 Andy·2024-01-12 19:04

day116:《分享经济的爆发》

（3）具有群体网络结构，而非中心化或层级化结构：资本和劳动力来自去中心化的人群个体，而不是来自公司或国家组织；商品交易的预期取决于群体分散的市场行为，而不是中心化的第三方

懒兔少女·2024-01-12 18:50

推荐系统论文阅读（二十九)-美团：利用历史交互数据改进对话推荐系统

论文：题目：《LeveragingHistoricalInteractionDataforImprovingConversationalRecommenderSystem》地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3412098这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数

推荐系统论文阅读·2024-01-12 18:49

羊驼2:开放的基础和微调聊天模型--Llama 2论文阅读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd代码地址：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2model问答用了多少个gpu？这篇文档中使用了3.3MGPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但这些计算的功耗估计并不包括互连或非G

andeyeluguo·2024-01-12 17:59

Cylinder3D论文阅读

CylindricalandAsymmetrical3DConvolutionNetworksforLiDARSegmentation（2020年论文）作者：香港中文大学论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf代码链接：https://github.com/xinge008/Cylinder3D摘要为什么做这件事（why）：●目前用于自动驾驶场景的最好的点

zhaoyqcsdn·2024-01-12 15:58

EM planner 论文阅读

论文题目：BaiduApolloEMMotionPlanner0前言EM和Lattice算法对比EMplannerLatticePlanner参数较多（DP/QP，Path/Speed）参数少且统一化流程复杂流程简单单周期解空间受限简单场景解空间较大能适应复杂场景适合简单场景1摘要基于百度Apollo平台提出的一种实时运动规划系统，该规划系统包括顶层的多车道和其中的单车道自动驾驶：（1）系统顶层是

Big David·2024-01-12 15:57

YOLOV5

Yolov5代码：https://github.com/ultralytics/yolov5目录1网络结构图2输入端3Backbone4Neck5输出端1网络结构图解释图，根据自己的理解更新2输入端（1

andeyeluguo·2024-01-12 10:02

NLP论文阅读记录 - 05 | 2023 抽象总结与提取总结：实验回顾

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1提取方法2.2抽象方法2.3数据集三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivevs.ExtractiveSummarization:AnExperimentalReview（2306）0、

yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:59

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning（2211）0、论文摘要人类必须能够

yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一.背景含义项目说明二、数据预处理三.网络结构1.采用残差网络(ResNets)四.损失函数五.具体说明超参数的调节过程六.拟合处理七

猿戴科·2024-01-12 09:18

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统

猿戴科·2024-01-12 09:44

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

术语解释卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要

精英的英·2024-01-12 08:26

论文阅读：TinyGPT-V 论文阅读及源码梳理对应

TODO有待更新QFormer作用？QFormer来自论文BCLI2工作中，用来弥补FrozenImageencoder和FrozenLLM之间的gap。基于Bert作为初始化的。推理结构图Imageblip2_image_evalQFormerLinerLinearget_context_embpromptGivethefollowingimage:ImageContent.""Youwillb

Liekkas Kono·2024-01-12 06:26

论文阅读_训练大模型用于角色扮演

英文名称:Character-LLM:ATrainableAgentforRole-Playing中文名称:角色-LLM：训练Agent用于角色扮演文章: [https://arxiv.org/abs/2310.10158](https://arxiv.org/abs/2310.10158)作者:YunfanShao, LinyangLi, JunqiDai, XipengQiu机构:复旦大学计算

xieyan0811·2024-01-12 03:05

【论文阅读】Deep Graph Infomax

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点2.1、核心思想：2.2、思想推导：3、准备3.1、符号3.2、互信息3.3、JS散度3.4、DeepInfoMax方法3.5、判别器：f-GAN估计散度4、具体实现4.1、局部-全局互信息最大化4.2、理论动机5、实验设置5.1、直推式学习（Cora，CiteseerandPubmed）6、代码实现6.1、DGI6.2、GCNLayer6.3、readout

鲸可落·2024-01-12 02:06

Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)

YOLOV8网络结构由于作者之前的Yolov8复现受到了部分好评，所以决定继续从小白学习路线，进行复现代码，磕代码，学理论知识。

咕哥·2024-01-11 19:28

2024年Flag

深度学习是一种现代机器学习方法，它模仿人类大脑的神经网络结构，能够对大量数据进行分析和处理

Flying_Fish_roe·2024-01-11 17:48

复杂网络传染动力学的深度学习

通过允许在任意网络结构上

ones~·2024-01-11 17:49

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络）

Snu77·2024-01-11 16:58

目标检测-One Stage-YOLOv7

文章目录前言一、YOLOv7的不同版本二、YOLOv7的网络结构二、YOLOv7的创新点三、创新点的详细解读ELAN和E-ELANBoF训练技巧计划型重参化卷积辅助训练模块标签分配LeadheadguidedlabelassignerCoarse-to-fineleadheadguidedlabelassigner

学海一叶·2024-01-11 13:29

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p6MobileNet网络

《pytorch图像分类》p6MobileNet网络结构详解1MobileNetv1网络1.1Depthwiseconvolution（DW卷积）1.1.1Depthwiseseparableconvolution

失舵之舟-·2024-01-11 07:31

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了通过使用

orangerfun·2024-01-11 06:25

论文阅读《Generalizing Face Forgery Detection with High-frequency Features》

高频噪声分析会过滤掉图像的颜色内容信息。本文设计了三个模块来充分利用高频特征，1.多尺度高频特征提取模块2.双跨模态注意模块3.残差引导空间注意模块（也在一定程度上体现了两个模态的交互）SRM是用于过滤图像的高频噪声输入的图像X，共两个分支，一部分是用于输入到SRM获得高频特征Xh，一部分是RGB流，RGB的分支同样也会输入到SRM进行提取高频特征，其结果与已经输入SRM中的结果进行相加得到最后的

一只发呆的猪·2024-01-11 04:51

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

程序员一诺·2024-01-11 02:42

云和云计算

云在勾画网络拓扑或网络结构时常见，过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算怎么理解？1.概述云计算是分布式计算技术的一种，它的原理是通过网络“云”，将所运行的

三千世界灬·2024-01-11 02:59

基于鹰栖息算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于鹰栖息算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于鹰栖息算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-10 21:30

基于猎食者算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于猎食者算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于猎食者算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-10 21:30

基于卷尾猴算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于卷尾猴算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于卷尾猴算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-10 21:29

基于堆优化算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于堆优化算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于堆优化算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-10 21:58

周六 2020-01-11 09:00 - 24:30 多云 02h00m

二〇二〇年一月十一日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力

么得感情的日更机器·2024-01-10 20:37

大创项目推荐深度学习手势检测与识别算法 - opencv python

基于肤色空间的手势检测方法2.1.2基于运动的手势检测方法2.1.3基于边缘的手势检测方法2.1.4基于模板的手势检测方法2.1.5基于机器学习的手势检测方法3手部识别3.1SSD网络3.2数据集3.3最终改进的网络结构

laafeer·2024-01-10 18:08

基于深度学习的视频检测分类综述（3）

3、基于彩色序列图像、光流图像以及声音的视频检测分类在前述的基础上加入了声音信，与之前不同的在于网络结构声音融合的差异。如图所示分别采用不同的网络层，参考文献见最后。

zzw1987·2024-01-10 17:44

论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）

原文连接论文阅读：LanguageModelsareFew-ShotLearners（巨无霸OpenAIGPT32020）-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4

baidu_huihui·2024-01-10 13:23

GB28181视频汇聚平台EasyCVR级联后，部分通道视频无法播放是什么原因？

视频流媒体服务器EasyCVR采用了开放式的网络结构，支持高清视频的接入和传输、分发，平台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·2024-01-10 12:42

目标检测-One Stage-YOLOv6

文章目录前言一、YOLOv6的网络结构和流程二、YOLOv6的创新点总结前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。

学海一叶·2024-01-10 10:56

目标检测-One Stage-YOLOx

文章目录前言一、YOLOx的网络结构和流程1.YOLOx的不同版本2.Yolox-Darknet53YOLOv3baselineYolox-Darknet533.Yolox-s/Yolox-m/Yolox-l

学海一叶·2024-01-10 10:56

【LLM 论文阅读】NEFTU N E: LLM微调的免费午餐

指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被

致Great·2024-01-10 09:16

论文阅读1---OpenCalib论文阅读之factory calibration模块

前言该论文的标定间比较高端，一旦四轮定位后，可确定标定板与车辆姿态。以下为本人理解，仅供参考。工厂标定，可理解为车辆相关的标定，不涉及传感器间标定该标定工具不依赖opencv；产线长度一般2.5米FactoryCalibrationTools：四轮定位+多位姿标定板1、CalibrationBoardSetupTools1）根据传感器安装位姿，生成标定板放置范围2）检测当前环境标定板姿态是否合适2

鸿_H·2024-01-10 09:44

论文阅读：Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

论文链接Abstract密集检索需要学习区分性文本嵌入来表示查询和文档之间的语义关系。考虑到大型语言模型在语义理解方面的强大能力，它可能受益于大型语言模型的使用。然而，LLM是由文本生成任务预先训练的，其工作模式与将文本表示为嵌入完全不同。因此，必须研究如何正确地调整LLM，以便它们能够有效地初始化为密集检索的骨干编码器。在本文中，我们提出了一种新的方法，称为LLaRA（适用于密集检索的LLM），

comli_cn·2024-01-10 09:08

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接

GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

OSI七层模型与五层网络结构的区别

参考文献：图解OSI七层结构模型网络分结构的背景计算机网络是个非常复杂的系统。相互通信的两个计算机系统必须高度协调工作才行，而这种“协调”是相当复杂的。“分层”可将庞大而复杂的问题，转化为若干较小的局部问题，而这些较小的局部问题就比较易于研究和处理。1974年，美国的IBM公司宣布了系统网络体系结构SNA(SystemNetworkArchitecture)。这个著名的网络标准就是按照分层的方法制

JonesZon·2024-01-10 07:01

NLP预训练方法：从BERT到ALBERT详解

1.预训练优点假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的

nnnancyyy·2024-01-10 06:41

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于图像增强的鸟类目标检测（续）

目录SRGAN网络模型改进研究3.1SRGAN超分辨率模型3.1.1SRGAN网络结构3.1.2SRGAN的损失函数

林聪木·2024-01-10 05:58

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