论文笔记——网络结构第20页

can通信笔记

can通信正如字面意思，利用can的硬件来实现收发，一切工作都是为了接收和发送；目录can的基本特性和简介can的一般说明can网络结构图can的框图一个完整的can必备寄存器要素（如框图示）can的工作模式流程分析工作模式流程睡眠模式初始化模式正常模式进入初始化的目标

我的老子姓彭·2023-11-21 23:33

论文笔记：Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks

ACL20151Intro1.1背景LSTM能够处理序列信息，但是无法处理带有树结构的数据依存句法分析树(DependencyTree)成分句法分析树(ConstituencyTree)1.2论文思路为了解决将树结构的数据作为输入训练RNN的问题，论文中提出了两种结构的Tree-StructuredLSTM：Child-SumTree-LSTMs(DependencyTree-LSTMs)适用于子

UQI-LIUWJ·2023-11-21 23:33

神经网络结构图绘图软件,大脑神经网络结构图片

如何画出神经网络的结构图谷歌人工智能写作项目：爱发猫人工神经网络评价法人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络好文案。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，

「已注销」·2023-11-21 19:05

论文笔记2：Deep Attention Recurrent Q-Network

DeepAttentionRecurrentQ-Network（本篇DARQN）[1507.06527v3]DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs（DRQN,可参见我上一篇笔记）目前网上我搜到的论文笔记参考

uuummmmiiii·2023-11-21 18:03

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ReNet:ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN中的convolutionallayer（即：卷积+Pooling的组合）。通过在前一层的feature上进行四个方向的扫描，完成特征学习的过程。Therecurrentla

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

【论文笔记】Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting

最近在看一些关于图像修复的文献，针对最近看的文献分享一些自己的认识，不足之处还请在评论区指出。《RecurrentFeatureReasoningforImageInpainting》这是一篇2020年CVPR上的文献。原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Recurrent_Feature_Reasoning

woxinfeiyang6032·2023-11-21 18:58

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。现有的插补方法通常对基础数据生成过程进行强假设，例如状态空间中的线性动态。在本文中，我们提出了一种名为BRITS的新方法，该方法基于递归神经网络，用于时间序列数据中的缺失值插补。我们提出的方法直接学习双

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记：DCRNN （Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting）

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN)使用图上的双向随机游走来捕获空间依赖性使用具有计划采样（scheduledsampling）的编码器-解码器架构来捕获时间依赖性1introduction1.1交通预测的挑战性复杂的

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记1：SummaRuNNer: A RNN based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents

引言自动文摘(autotextsummarization)在信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)领域有很多应用，自动文摘主要分成extractive，抽取式，从原文中找到一些关键的句子，另一种是abstractive，摘要式，这需要计算机读懂原文内容，并用自己的意思将其表达出来。现在大多数的研究是基于抽取式的自动文摘，传统的抽取式自动文摘可分为三类：基于贪心算法的(greedyapproach

Jayson365·2023-11-21 17:46

PyTorch实现LeNet-5网络模型

一、参考资料pytorch-models【pytorch】（七）卷积网络：LeNet-5二、LeNet-5相关介绍1.LeNet-5网络结构三、代码实现1.搭建LeNet-5模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet5

花花少年·2023-11-21 17:11

网络安全（黑客）自学笔记

一、网络安全基础知识1.计算机基础知识了解了计算机的硬件、软件、操作系统和网络结构等基础知识，可以帮助您更好地理解网络安全的概念和技术。

「已注销」·2023-11-21 14:44

深度学习-卷积神经网络代码详解

model=models.Sequential()Sequential()方法是一个容器，描述了神经网络的网络结构，在Sequential()的输入参数中描述从输入层到输出层的网络结构。第一层卷积

AI_王布斯·2023-11-21 09:15

Week T7 - 咖啡豆识别（VGG-16）

文章目录1.导入数据2.加载数据3.可视化数据4.配置数据集5.构建VGG-16网络结构(1)VGG优缺点分析：(2)调用方式：官方模型调用，or自己写代码搭建(3)网络结构：6.训练(1)设置loss

m_Molly·2023-11-21 08:04

文章学习30“Deep Image Demosaicking using a Cascade of Convolutional Residual Denoising Networks”

这篇文章是ECCV2018年的作品，一个去噪-去马赛克的级联作品，看这篇paper的原因是他的网络结构和我目前所用的RES基本一模一样。

Carrie_Hou·2023-11-21 04:00

【ing 】CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

zhaoyuyu_nudt·2023-11-20 22:32

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>科言君每周六提供一份高质量回答。首先，我感觉不必像@李Shawn同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连

weixin_34378969·2023-11-20 21:59

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

【导师不教？我来教！】同济计算机博士半小时就教会了我五大深度神经网络，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次学会，简直不要太强！_哔哩哔哩_bilibili了解的五大神经网络，整理笔记如下：视频是唐宇迪博士讲解的，但是这个up主发的有一种东拼西凑的感觉，给人感觉不是很完整一、卷积神经网络（优势：计算机视觉）1、卷积的作用：特征提取，本质就是提取卷积核那个大小区域中的特征值2、

张志翔的博客·2023-11-20 21:23

【AI绘图】 ControlNet教程,ControlNet v1.1来了，更新更精细的模型

之前比较重要的消息就是ControlNet的模型已经更新了,增加了一些新的更有趣有用的功能.当然这里再介绍一下ControlNet作用知识再现ControlNet是一个神经网络结构，通过添加额外的条件来控制扩散模型

procoder338·2023-11-20 15:58

RepVgg: 网络结构重参化

CVPR2021截至目前1004引论文连接代码连接文章提出的问题大多数的研究者追求的是设计一个好的网络结构，这种“好”体现在网络具有复杂的网络设计，这种网络虽然比简单的网络收获了更加高的准确率，但是网络结构中的大量并行分支

cvyoutian·2023-11-20 13:27

19 GRE VPN（理论+实验）

VPN可以在不改变现有网络结构的情况下，建立虚拟专用连接。因其具有廉价、专用和虚拟等多种优势，在现网中应用非常广泛。VPN（VirtualPrivateNetwork）简介VP

Metkey·2023-11-20 12:01

GCN论文笔记

1.SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵，Λ是特征值对角矩阵，U为拉普拉斯矩阵L的特征值矩阵。L=D−AL=D−1/2LD−1/2=D−1/2(D

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

具有mDNS功能的串口服务器

图1mDNS网络结构图当具有mDNS的服务的设备接入网络的时候，首先设备每隔1秒发送一个询问，如果3次没有其它设备应答，则表明没有同名服务，则设备通告自己的服务信息。

卓岚物联·2023-11-20 08:05

Java web的笔记

b/sc/sbs浏览器/服务器的模式，web出现后兴起的一种网络结构模式，这种模式统一了客户端，让核心的业务处理在服务端完成，你只需要在自己电脑或手机安装浏览器就可以了。

我的代码没错·2023-11-20 08:33

【论文笔记】SimplE Embedding for Link Prediction in Knowledge Graphs

摘要张量因子分解方法已被证明对此类链路预测问题很有前途。1927年提出的正则多元分解（CP）是最早的张量分解方法之一。CP通常在链路预测方面表现不佳，因为它为每个实体学习两个独立的嵌入向量，而它们实际上是并列的。我们提出了一个简单的CP增强（我们称之为SimplE），允许独立地学习每个实体的两个嵌入。背景一种张量因子分解方法是正则多变量（CP）分解。该方法为每个关系学习一个嵌入向量，为每个实体学习

CodingJazz·2023-11-20 08:16

【论文笔记】Holographic embeddings of knowledge graphs

github代码摘要提出全息嵌入（HOLE）来学习整个知识图的组合向量空间表示。背景现有的能够捕获关系数据中丰富交互的嵌入模型通常在可伸缩性方面受到限制。反之亦然，可以有效计算的模型通常表达能力要低得多。1.本文引入全息嵌入（HOLE），它使用实体嵌入（向量表示）的循环关联来创建二进制关系数据的组合表示。通过使用相关性作为组合运算符，HOLE可以捕获丰富的交互，但同时保持计算效率高、易于训练、可扩

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】Relation Embedding with Dihedral Group in Knowledge Graph

摘要提出了一个新的模型称为二面体，以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入，可以自然地捕获关系组合。此外，我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模，从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是，在许多情况下，它可以是非交换的。例如，在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系（父母与法律中的父母）。我们认为，为了在链接预测任务中学习关系组合，这种非交换属性应该被显式地建模。在本文中，

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】EMBEDDING ENTITIES AND RELATIONS FOR LEARN-ING AND INFERENCE IN KNOWLEDGE BASES

摘要提出了一个准确率更高的双线性公式，一个利用学习到的关系嵌入来挖掘逻辑规则的方法。背景在可扩展到大型知识库的关系学习方法上有张量因子分解和基于神经嵌入的模型两种流行的方法。它们学习使用实体与关系的低维来表示编码关系。本文重点研究了基于能量目标的神经嵌入模型。最近的嵌入模型TransE比RESCAL等张量因子分解方法预测性能更好。本文贡献：(1)提出了一个通用的多关系学习框架，该框架统一了过去开发

CodingJazz·2023-11-20 08:45

Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review（自动驾驶图像点云融合深度学习综述）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.05224.pdfII.深度学习的简要回顾B.点云深度学习本文将点云深度学习方法分为5类，即基于体素、基于2D视图、基于点、基于图以及基于索引/树的方法。（2）基于索引/树的方法引入树状数据结构（如kd树、八叉树），自适应地划分分辨率，减小计算量。通过建立不平衡的树，可以根据点云密度划分区域。这样，点密度低的区域可以有低分辨率。根据树

byzy·2023-11-20 07:35

图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2

ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:23

PatchMatchNet笔记

PatchMatchNet笔记1概述2PatchmatchNet网络结构图2.1多尺度特征提取2.2基于学习的补丁匹配3性能评价PatchmatchNet:LearnedMulti-ViewPatchmatchStereo

知识推荐号·2023-11-20 03:42

MVSNet论文笔记

知识推荐号·2023-11-20 03:40

生成对抗网络详细介绍

生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）是深度学习中的一种神经网络结构，旨在解决生成模型中的问题，如图像、声音和自然语言处理等。

GeekyGuru·2023-11-20 01:54

卷积神经网络（VGG-16）海贼王人物识别

如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集5.归一化三、构建VGG-16网络1.官方模型（已打包好）2.自建模型3.网络结构图四

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

通过 SD-WAN 异地局域网组网的方式实现办公室和家里的网络互通

我的需求是能在任何可联网地方都能访问到办公室的k8s集群和家里的NAS服务器，而且不能改变我现有的网络结构，还有最重要的一点是成本不能太高，否则就得不偿失了。

极客点儿·2023-11-19 21:55

网络空间安全论文笔记3——缺陷

Asystematicliteraturereviewonsoftwaredetectpredictionusingartificialintelligence:Datasets,DataValidationMethods,Approaches,andTools软件缺陷预测的系统文献综述：从数据集、数据验证方法、缺陷检测和预测方法、工具以及对未来研究人员的建议几个角度展开缺陷预测方法框架发现缺陷的

TARO_ZERO·2023-11-19 21:53

师书说阅读练习239《链接：商业、科学与生活的新思维》

20220801第二本书读速2000字每分钟>>人类大部分坚实科学分支的发展都需要经历从解释到预测，再到人工干预这三部曲，一切对于网络结构、演化和功能的认识是否正确，都需要预测来进行检验，进一步地，对网络进行人为干预是把理论研究转化为实际应用至关重要的一步

师从书·2023-11-19 21:26

CTF-AWD入门手册

AWD赛制由安全竞赛专家及行业专家凭借十多年实战经验，将真实网络安全防护设备设施加入抽象的网络环境中，模拟政府、企业、院校等单位的典型网络结构和配置，开展的一种人人对抗的竞赛方式，考验参赛者攻防兼备的能力

哈喽沃德er·2023-11-19 21:07

【论文阅读】Swin Transformer Embedding UNet用于遥感图像语义分割

SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割一、相应介绍二、相关工作2.1基于CNN的遥感图像语义分割2.2Self-Attention机制2.3VisionTransformer三、方法3.1网络结构

川川子溢·2023-11-19 20:57

【时间序列综述】Transformer in Time Series：A Survey 论文笔记

文章全名：TransformersinTimeSeries:ASurvey文章链接：[论文地址]([2202.07125v2]TransformersinTimeSeries:ASurvey(arxiv.org))来源：IJCAI2023完成单位：阿里巴巴达摩院、上海交通大学摘要Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了诸多成果，Transformer的捕获长距离依赖和交互的能力

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

【RL+Transformer综述】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记

文章题目：ASurveyonTransformersinReinforcementLearning论文地址：论文地址来源：arxiv完成单位：清华大学、北京大学、BAAI、腾讯IntroductionTransformer结构能够建模长期的依赖关系，并且具有良好的伸缩性（可处理不同长度的序列数据）最初将Transformer运用到强化学习，是通过将自注意力应用到表征学习，来提取实体间的关系，从而更

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:56

竞赛题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1数据集3.4.2图像预处理3.4.3构建卷积神经网络结构

iuerfee·2023-11-19 10:35

【论文笔记】OCR

github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hourshttps://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8029668.html《转载OCR技术系列》https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12600905.html《字符识别OCR原理及应用实现》01基于传统算法的OCR技术传统的OCR技术通

zoroooooo·2023-11-19 08:43

CV综述图像超分辨率整理---目录

任务视频任务之SR任务OCR任务图像分类目标检测图像分割正文：图像增强之SR任务学习SR文档：参考博客:典型应用常见挑战比赛/数据集经典SR方法插值法SRCNN:FSRCNN:VDSR首次提出了残差学习的网络结构

慕一Chambers·2023-11-19 08:39

论文笔记之DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction目标：CTR预估文中指出以前的CTR预估模型仅考虑low-order的特征交互或者仅考虑high-order的特征交互，或者需要手工设计特征。文中提出了DeepFM来同时学习low-order和high-order的特征交互，并且不需要手工设计特征。DeepFMDeepFM

小弦弦喵喵喵·2023-11-19 07:13

SENET论文笔记注意力机制

SENet论文笔记注意力机制Squeeze-and-ExcitationNetworks2019Abstract传统卷积都是在特征层级上通过提高空间编码质量提高表示能力SENet注重通道关系，自适应地调整通道方向特征图权重

B1CK·2023-11-19 06:10

锐捷练习-ospf虚链路及rip路由相互引入

它支持可变长度子网掩码（VLSM）和类别无关路由（CIDR），能够适应复杂的网络结构。O

Meaauf·2023-11-19 03:08

轻量级网络--MobileNet V1、V2、V3(学习记录；完善ing)

超参数2.1宽度超参数2.2分辨率超参数3.MobileNetV23.1线性瓶颈层（LinearBottleneck）3.2逆残差结构(Invertedresiduals)3.3MobileNetV2网络结构

Colinnnn2·2023-11-19 02:30

轻量化网络--MobileNet V1

文章目录depth-wiseseparableconvolutions普通卷积depthwiseconconvolutionspointwiseconvolutions网络结构进一步分析网络训练方式两个重要的超参数

新兴AI民工·2023-11-19 02:54

实现MQTT协议的服务器端和客户端的双向交互

网络结构服务器实现constaedes=require('aedes')();constaedesServer=require

!chen·2023-11-19 01:39

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