网络结构论文阅读第4页

论文阅读-Transformer-based language models for software vulnerability detection

「分享了一批文献给你，请您通过浏览器打开https://www.ivysci.com/web/share/biblios/D2xqz52xQJ4RKceFXAFaDU/您还可以一键导入到ivySCI文献管理软件阅读，并在论文中引用」本文主旨：本文提出了一个系统的框架来利用基于Transformer的语言模型来检测软件漏洞。该框架包括以下几个步骤：1.源代码翻译：将C/C++高级编程语言的源代码转换

Che_Che_·2024-02-07 04:27

论文阅读-Automated Repair of Programs from Large Language Models

文章主旨：研究了Codex自动生成的程序中的错误，并探讨了现有的程序修复（APR）工具以及新发布的Codex-e是否能够修复自动生成的有缺陷的程序。现在基于大语言模型，输入自然语言，生成代码的应用非常普遍。但是生成的代码正确率很低，文章以GPT-3模型的后代-Codex模型，为例，试图利用自动化程序修复（APR）技术来修复Codex产生的代码错误。自动化修复技术接受一个有缺陷的程序和一个正确性规范

Che_Che_·2024-02-07 04:27

为什么 IP 协议在互联网中非常重要

它使得数据可以在复杂的网络结构中，按照最佳路径进行传输。服务与应用程序的交互：许多互联网服务都需要通过IP协议进行数据传输。无论是浏览网页、发送邮件还是进行实时通信

2301_77578770·2024-02-07 03:00

论文阅读-面向公平性的分布式系统负载均衡机制

摘要当一组自利的用户在分布式系统中共享多个资源时，我们面临资源分配问题，即所谓的负载均衡问题。特别地，负载均衡被定义为将负载分配到分布式系统的服务器上，以便最小化作业响应时间并提高服务器的利用率。在本文中，研究了一个由有限数量的服务器和有限数量的用户组成的分布式系统中的负载均衡问题。这里考虑的负载均衡问题是一个双目标问题，具有两个高度可能冲突的目标：（i）最小化作业响应时间(ii)提供服务器的公平

向来痴_·2024-02-07 02:49

点云transformer算法: FlatFormer 论文阅读笔记

代码：https://github.com/mit-han-lab/flatformer论文：https://arxiv.org/abs/2301.08739[FlatFormer.pdf]Flatformer是对点云检测中的backbone3d部分的改进工作，主要在探究怎么高效的对点云应用transformer具体的工作如下：一个缩写：**PCTs即pointcloudtransformers*

zhaoyqcsdn·2024-02-07 02:49

论文阅读——MP-Former

MP-Former:Mask-PilotedTransformerforImageSegmentationhttps://arxiv.org/abs/2303.07336mask2former问题是：相邻层得到的掩码不连续，差别很大denoisingtraining非常有效地稳定训练时期之间的二分匹配。去噪训练的关键思想是将带噪声的GT坐标与可学习查询并行地送到Transformer解码器中，并训

じんじん·2024-02-07 02:17

论文阅读-通过云特征增强的深度学习预测云工作负载转折点

论文名称：CloudWorkloadTurningPointsPredictionviaCloudFeature-EnhancedDeepLearning摘要云工作负载转折点要么是代表工作负载压力的局部峰值点，要么是代表资源浪费的局部谷值点。预测这些关键点对于向系统管理者发出警告、采取预防措施以实现高资源利用率、服务质量（QoS）和投资收益至关重要。现有研究主要只关注于工作负载未来点值的预测，而没

向来痴_·2024-02-07 02:43

基于平衡优化器算法的极限学习机(ELM)回归预测

.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8.Python摘要：本文利用平衡优化器算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测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）·2024-02-06 23:07

基于鸽群算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于鸽群算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用鸽群算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测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）·2024-02-06 23:06

基于纵横交叉算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理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8.Python摘要：本文利用纵横交叉算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测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）·2024-02-06 23:36

基于哈里斯鹰算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于哈里斯鹰算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用哈里斯鹰算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测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）·2024-02-06 23:04

易 AI - 使用 TensorFlow 2 Keras 实现 AlexNet CNN 架构

原文：https://makeoptim.com/deep-learning/yiai-alexnet-implementation前言网络结构实现SequentialSubclassingDemo小结参考前言上一篇笔者使用如何阅读深度学习论文的方法阅读了

CatchZeng·2024-02-06 17:57

区块链可验证查询论文阅读（一）vChain: Enabling Verifiable Boolean Range Queriesover Blockchain Databases

2019年7月发表在顶会SIGMOD上的论文《vChain:EnablingVerifiableBooleanRangeQueriesoverBlockchainDatabases》，来自香港浸会大学。1论文解决的问题如果想查询区块链中的数据，一种可行的做法是用户可以维护整个区块链数据库，并在本地查询数据。但是，通常区块链中所存储的数据量很大，下载完整的数据到本地需要很大的存储空间和网络带宽。另一

lyhibo·2024-02-06 16:34

基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）4.2长短时记忆网络（LSTM）4.3CNN+LSTM网络结构5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览

简简单单做算法·2024-02-06 14:42

【RT-DETR有效改进】利用SENetV2重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主，全网独家首发)

，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构

Snu77·2024-02-06 10:42

【论文初读】MUFFIN模型

【论文阅读----DDI（1）】MUFFIN:multi-scalefeaturefusionfordrug–druginteractionprediction_杨华霖的博客-CSDN博客论文连接：(PDF

~芜湖~·2024-02-06 05:48

通过神经网络模拟人类大脑的学习过程

CNN能够从原始像素中自动提取高级特征，并通过多层网络结构进行特征融合和抽象表示。

M乔木·2024-02-06 03:05

论文阅读《TRANSITIVE TRANSFER SPARSE CODING FOR DISTANT DOMAIN》

八月啦！小李月更来了！时间过得好快好像一个夏天就要过了！这个夏天因为留校感觉压力比以往来得多也经历了比以往更苦的事只希望努力不会白费都值得！论文名称：《TRANSITIVETRANSFERSPARSECODINGFORDISTANTDOMAIN》论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9415021论文参考阅读：https://blog.csdn.net

LiBiscuit·2024-02-06 02:05

On the Spectral Bias of Neural Networks论文阅读

1.摘要众所周知，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(或训练有限步长)的深度网络天生偏向于表示输入空间上的平滑函数。具体地说，深度ReLU网络函数的特定频率分量(k)的衰减速度至少与O(k

瞻邈·2024-02-06 01:50

读论文：DiffBIR: Towards Blind Image Restoration with Generative Diffusion Prior

网络结构图如下所示：优化的痛点问题：平衡扩散模型内在具有的真实感先验以及图像复原任务所需要的保真度要求。twostage的网络总体架构stageone：去除

木水_·2024-02-05 18:51

循环神经网络（RNN）简介与应用

循环神经网络（RNN）简介与应用一、RNN基本概念二、RNN原理解析2.1RNN网络结构RNN网络主要组件输入层(Input)，隐藏层(HiddenState)，输出层(Output)循环单元(RecurrentUnit

kadog·2024-02-05 17:33

Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 论文阅读

论文题目：通过生成式预训练提高语言理解能力GPT的全称：GenerativePre-trainedTransformer。Generative是指GPT可以利用先前的输入文本来生成新的文本。GPT的生成过程是基于统计的，它可以预测输入序列的下一个单词或字符，从而生成新的文本。【参考自春日充电季——ChatGPT的GPT是什么意思】机翻：自然语言理解包括一系列不同的任务，如文本蕴含、问题回答、语义相

老熊软糖·2024-02-05 15:48

论文阅读-CARD：一种针对复制元数据服务器集群的拥塞感知请求调度方案

论文名称：CARD:ACongestion-AwareRequestDispatchingSchemeforReplicatedMetadataServerCluster摘要复制元数据服务器集群（RMSC）在分布式文件系统中非常高效，同时面对数据驱动的场景（例如，大规模分布式机器学习任务）。然而，考虑到成本效益和系统利用率，实践中通常会限制集群规模。在这种情况下，由于客户端对拥塞不知情的行为和非智

向来痴_·2024-02-05 14:54

AI Infra论文阅读之将流水线并行气泡几乎降到零（附基于Meagtron-LM的ZB-H1开源代码实现解读）

0x0.前言这篇论文对应的链接为：https://openreview.net/pdf?id=tuzTN0eIO5，最近被ICLR2024接收，但不少AIInfra的同行已经发现了这个工作的价值，并且已经开源在https://github.com/sail-sg/zero-bubble-pipeline-parallelism，在一些AIInfra相关的地方也存在一些讨论和介绍。比如https:/

just_sort·2024-02-05 10:27

【论文阅读笔记】InstantID : Zero-shot Identity-Preserving Generation in Seconds

InstantID:秒级零样本身份保持生成理解摘要Introduction贡献RelatedWorkText-to-imageDiffusionModelsSubject-drivenImageGenerationIDPreservingImageGenerationMethod实验定性实验消融实验与先前方法的对比富有创意的更多任务新视角合成身份插值多身份区域控制合成结论和未来工作project：

LuH1124·2024-02-05 10:53

机器学习——网易慕课笔记

1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络（CNN）卷积网络程序卷积网络结构第四章更复杂的图像应用识别马和人准备数据构建并训练模型优化模型参数机器学习笔记说在前面这是我大概一年多以前跟着慕课上的网易有道的课程学下来的笔记

河篱·2024-02-05 10:18

TensorFlow入门实操笔记 3-4

就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章：卷积介绍3.1卷积神经网络3.2卷积神经程序3.3卷积网络结构3.4卷积神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型

七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构

Snu77·2024-02-05 08:17

计算机网络——02网络边缘

网络边缘网络结构网络边缘：主机应用程序（客户端和服务器）网络核心互联着的路由器网络的网络接入网、物理媒体有线或无线通信链路网络边缘端系统（主机）运行应用程序客户/服务器模式（C/S模式）客户端想服务器请求

Aubyn11·2024-02-05 07:48

3D Line Mapping Revisited论文阅读

1.代码地址GitHub-cvg/limap:Atoolboxformappingandlocalizationwithlinefeatures.2.项目主页3DLineMappingRevisited3.摘要提出了一种基于线的重建算法，Limap，可以从多视图图像中构建3D线地图，通过线三角化、精心设计的评分和track构建以及利用线的重合，平行性和正交性等结构先验来实现的，可以与现有的基于点的

瞻邈·2024-02-05 06:03

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（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·2024-02-05 05:52

计算机设计大赛深度学习植物识别算法系统

在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado简介(1)优势(2)关键代码4InceptionV3神经网络4.1网络结构

iuerfee·2024-02-05 02:55

论文阅读_视觉注意力模型生成图片标题

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1502.03044.pdf参考代码：https://github.com/parksunwoo/show_attend_and_tell_pytorch（Reference部分内容更丰富）《Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention》是2016年发表在c

xieyan0811·2024-02-04 22:33

nn图的网络结构就是拓扑结构

LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？-Peace的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/41949741/answer/318771336

conch0329·2024-02-04 20:56

一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率

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摘要Abstract文献阅读：一种通过增强的面部边界实现精确面部表示的多级人脸超分辨率二、使用步骤1、研究背景2、方法提出3、相关方法3.1、FSR网络结构

qq_43314576·2024-02-04 20:57

论文阅读：Learning Lens Blur Fields

这篇文章是对镜头模糊场进行表征学习的研究，镜头的模糊场也就是镜头的PSF分布，镜头的PSF与物距，焦距，光学系统本身的像差都有关系，实际的PSF分布是非常复杂而且数量也很多，这篇文章提出用一个神经网络MLP来进行表征学习，相当于将镜头的PSF分布都压缩在了一个神经网络模型里面。Abstract光学模糊是光学镜头的固有性质，因为实际镜头都存在各种各样的像差，光学模糊与物距，焦距，入射光线的波长都有关

Matrix_11·2024-02-04 14:54

基于YOLOv8算法的照片角度分类项目实践

目录一、任务概述二、YOLOv8算法简介2.1算法改进2.2算法特点2.3网络结构2.4性能比较三、工程实践3.1安装算法框架库ultralytics3.2库存照片预处理3.2.1提取所有图片3.2.2

钱彬 (Qian Bin)·2024-02-04 11:33

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

1.引言该知识点中，我们首先介绍生成对抗网络GAN的主要模型架构——生成器和鉴别器。其次，我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。可以看得出来，GAN存在时间已经很“久远”了，但GAN仍能经久不衰的被人研究和应用也与它的生成对抗学习方式和模型有效性密不可分。与传统的

Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

论文阅读-在分布式数据库环境中对哈希算法进行负载均衡基准测试

论文名称：BenchmarkingHashingAlgorithmsforLoadBalancinginaDistributedDatabaseEnvironment摘要现代高负载应用使用多个数据库实例存储数据。这样的架构需要数据一致性，并且确保数据在节点之间均匀分布很重要。负载均衡被用来实现这些目标。几乎所有负载均衡系统的核心都是哈希算法。自经典一致性哈希引入以来，已经为此目的设计了许多算法。负

向来痴_·2024-02-04 08:51

深度学习的进展

深度学习的进展深度学习的进展包括但不限于以下几个方面：1.算法和模型的改进：随着研究的不断深入，深度学习算法和模型不断得到改进和优化，例如更有效的神经网络结构、新的激活函数、更好的优化算法等。

番茄不是西红柿1·2024-02-04 08:20

完全监督时序动作定位Fully Supervised Temporal Action Localization 论文阅读

proposal+classification目前fullysupervised动作定位算法可以分为两类：top-down和bottom-up。top-down方法通过滑动不同尺度的窗口获取proposals，它的缺陷在于生成的proposals通常在时间上不够精确或不够灵活，无法涵盖不同持续时间动作实例。bottom-up方法分为两个阶段（1)定位时间边界并将边界合并为提案；(2）使用构造的提案

xia.sir·2024-02-04 01:32

基于花授粉算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于花授粉算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用花授粉算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测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）·2024-02-04 00:42

基于回溯搜索算法的极限学习机(ELM)回归预测

回归问题数据处理4.基于回溯搜索算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码8.Python摘要：本文利用回溯搜索算法对极限学习机进行优化，并用于回归预测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