论文笔记——网络结构第40页

手写数字识别之网络结构

目录手写数字识别之网络结构数据处理经典的全连接神经网络卷积神经网络手写数字识别之网络结构无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达

ZhangJiQun&MXP·2023-08-28 18:51

BEiT: BERT Pre-Training of Image Transformers 论文笔记

BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers论文笔记论文名称：BEiT:BERTPre-TrainingofImageTransformers论文地址：2106.08254

迪菲赫尔曼·2023-08-28 16:06

1.3.2 手写数字识别之网络结构

文章目录概述数据处理一、经典的全连接神经网络二、卷积神经网络概述前几节我们尝试使用与房价预测相同的简单神经网络解决手写数字识别问题，但是效果并不理想。原因是手写数字识别的输入是28×28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如图1所示。无论是牛顿第二定律任务，还是房价预测任务，输入特征和输出预测值之间的关系均可以使用“直线”刻画（使用线性方程来表达）

一条大蟒蛇6666·2023-08-28 10:32

【手写数字识别】之优化算法

1.前提条件在优化算法之前，需要进行数据处理、设计神经网络结构2.设置学习率学习率代表参数更新幅度的大小，即步长。

m0_60093126·2023-08-28 10:59

【Image captioning】ruotianluo/self-critical.pytorch之2—Newfc网络模型的解析（for image captioning）

网络模型的解析（forimagecaptioning）作者：安静到无声个人主页写在前面：本节详细介绍了ruotianluo/self-critical.pytorch中的Newfc模型，包括代码解析、网络结构和实现细节等方面

安静到无声·2023-08-28 10:49

【论文笔记】最近看的时空数据挖掘综述整理8.27

DeepLearningforSpatio-TemporalDataMining:ASurvey被引用次数：392[Submittedon11Jun2019(v1),lastrevised24Jun2019(thisversion,v2)]主要内容：该论文是一篇关于深度学习在时空数据挖掘中的应用的综述。论文首先介绍了时空数据挖掘的背景和意义，然后详细介绍了深度学习在时空数据挖掘中的应用，包括卷积神

RWLinno·2023-08-28 09:15

5. 线性层及其他层

5.1神经网络结构5.2线性拉平importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportReLUfromtorch.nnimportSigmoidfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdataset

Gosling123456·2023-08-28 07:47

【汽车电子】浅谈车载系统QNX

目录1.概述2.QNX系统介绍2.1.系统特点2.2.系统结构2.3.调度策略3.QNX内核4.QNX网络结构5.QNX网络设备驱动6.网络设备信息的统计2.发展历程3.应用场景4.相关链接1.概述QNX

smartvxworks·2023-08-28 06:58

多模态之论文笔记BEiT, BEiT V2, BEiT V3

文章目录OverviewBEiT1.0.Summary1.1.BEiTVSBERT2.1.TwoViews:visualtokens2.1.TwoViews:imagepatches3.ResultsBEiTV21.0.Summary1.1.Motivation2.1.Methods--VQ-KD2.2.Methods--patchaggregation3.1.Results--imageclas

猴猴猪猪·2023-08-28 05:23

高三二轮复习备考研会心得

结构化的知识是形成能力的前提,知识结构化、网络化,才能在解决问题时迅速地、有效地提取知识,当一条路走不通的情况下,能根据网络结构找到其他的途径。二轮复习过程中老师经常引导学生构建网络,在许

9fecc8d0181b·2023-08-28 04:51

循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战

目录一、循环神经网络全解1.1什么是循环神经网络网络结构工作原理数学模型RNN的优缺点总结1.2循环神经网络的工作原理RNN的时间展开数学表述信息流动实现示例梯度问题：梯度消失和爆炸总结1.3循环神经网络的应用场景文本分析与生成

TechLead KrisChang·2023-08-28 03:23

【YOLOX简述】

YOLOX的简述一、原因1.背景2.概念二、算法介绍2.1YOLOX算法结构图：2.2算法独特点2.3Focus网络结构2.4FPN，PAN2.5BaseConv2.6SPP2.7CSPDarknet2.8YOlOHead

ClownMagize·2023-08-27 23:31

state_dict详解

python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Module模块中的state_dict只包含卷积层和全连接层的参数，当网络中存在batchnorm时，例如vgg网络结构

Wanderer001·2023-08-27 21:28

【论文解读】CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet

25.jpg前言本文主要CNN系列论文解读——GoogLeNet简介、模型结构、网络结构的代码实现等。

Sunflow007·2023-08-27 20:21

作业人员护目镜佩戴自动识别

R-CNN系列检测精度高，但是由于其网络结构是双阶段（two-stage）的特点，使得它的检测速度不能满足实时性，饱受诟

燧机科技·2023-08-27 15:51

AUTOSAR从入门到精通-【应用篇】基于 AES 算法的车载安全 CAN 网络协议 IP 设计

格图素书·2023-08-27 11:30

【论文笔记】Planning and Decision-Making for Autonomous Vehicles

文章目录Summary1.INTRODUCTION2.MOTIONPLANNINGANDCONTROL2.1.VehicleDynamicsandControl2.2.ParallelAutonomy2.3.MotionPlanningforAutonomousVehicles3.INTEGRATEDPERCEPTIONANDPLANNING3.1.FromClassicalPerceptiont

yuan〇·2023-08-27 08:47

深度卷积网络基本模型,深度卷积生成对抗网络

新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上

「已注销」·2023-08-27 06:33

嵌入性视角下的企业集成创新网络演化构成要素

结构性嵌入是指行动者所在的网络是与其他社会网络相联系的，并构成整个社会的网络结构。企

精品资料学习库·2023-08-26 23:31

ResNet 模型原理

ResNet与Vgg的主要区别：1.ResNet相较于Vgg具有更加深的网络结构2.ResNet相较于Vgg引入了残差连接的结构3.ResNet引入了BatchNorm层，使得ResNet能够训练更加深的网络结构

ZhangJiQun&MXP·2023-08-26 15:25

网络通信基础

1.网络结构模式（C/S和B/S）(1)C/S结构模式服务器-客户机，即Client-Server（C/S）结构。

y_bra_ke·2023-08-26 14:32

关于credal set和credal decision tree的一点思考（其实就是论文笔记）

阅读Abellán老师的Credal-C4.5时，发现好难。。。然后又额外补充了一些论文，终于稍微懂一点点了，所以记录如下。credalset在DStheory的定义如下[1]：这句话的意思是（证据理论中的）credalset是一个概率的凸集，这里面的概率p(x)受到上界pl函数和下界bel函数的控制（约束），而p(x)是不定的，从而构成了一个集合。这个东西往外推广，得到如下形式：l(x)≤p(x

网绿눈_눈·2023-08-26 08:37

论文笔记-Simple and Deep Graph Convolutional Networks

论文：https://arxiv.org/pdf/2007.02133v1.pdf代码：https://github.com/chennnM/GCNIIGCN大都在模型很浅的情况下有用，层数加深时会发生过平滑，本文作者提出了GCNII，它是普通GCN模型加上两种简单而有效的技术：初始残差和单位映射。作者提供了理论和经验证据，证明这两种技术有效地缓解了过度平滑的问题。1.介绍基于图的模型，如GCN和

升不上三段的大鱼·2023-08-26 08:41

论文笔记：An iterative framework with active learning to match segments in road networks

CARTOGRAPHYANDGEOGRAPHICINFORMATIONSCIENCE20231intro1.1背景当地理实体以不同的方式表示和存储在不同的来源中时，匹配和整合使得可以获得更详细的空间数据。地图匹配的关键是寻找对象之间的匹配对应关系，并建立在不同数据库中表示相同地理实体的对象之间的关联关系传统的匹配方法主要基于利用对象的几何、属性和拓扑信息的相似性来获取匹配结果尽管这些自动匹配算法在

UQI-LIUWJ·2023-08-26 07:04

【Unet系列】（三）Unet++网络

一、UNet++整体网络结构Unet++主要是探索encoder和decoder需要多大的问题，以此为基础，提出了融合不同尺寸Unet结构的网络。创新点就是把不同尺寸的Uent结构融入到了一个网络里。

lingchen1906·2023-08-26 07:32

论文笔记： One Fits All:Power General Time Series Analysis by Pretrained LM

1intro时间序列领域预训练模型/foundation模型的研究还不是很多主要挑战是缺乏大量的数据来训练用于时间序列分析的基础模型——>论文利用预训练的语言模型进行通用的时间序列分析为各种时间序列任务提供了一个统一的框架论文还调查了为什么从语言领域预训练的Transformer几乎不需要任何改动就可以适应时间序列分析—预训练Transformer中的自注意模块通过训练获得了执行某些非数据相关操作

UQI-LIUWJ·2023-08-26 07:30

深度学习（四）：循环神经网络

一、基本原理循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络，其中神经元不但可以接受其它神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成环路的网络结构。

fromeast·2023-08-26 05:34

《深度学习计算机视觉》书籍分享（包邮送书三本）

深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，它通过多层次的神经网络来模拟人脑的学习过程。深度学习的核心思想是通过输入大量的数据，让机器自己学习和提取特征，从而实现对图像、视频等视

袁袁袁袁满·2023-08-25 11:47

【计算机视觉|生成对抗】用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练用于高保真自然图像合成的大规模GAN训练（BigGAN）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：LargeScaleGANTrainingforHighFidelityNaturalImageSynthesis链接：[1809.11096

远哥挺乐·2023-08-25 11:47

【白话科普】聊聊网络架构变革的关键——SDN

互联网发展以来，企业网络结构的组成和管理对于许多公司来说都是一项巨大

又拍云 UPYUN·2023-08-25 10:07

论文笔记：When Do Contrastive Learning Signals Help Spatio-TemporalGraph Forecasting?

2022SigSpatial1intro1.1背景论文认为数据稀缺是阻碍时空图（STG）预测的一个关键问题在这一领域的公共数据集通常只包含几个月的数据，限制了可以构建的训练实例数量——>学习模型可能会对训练数据过拟合，导致泛化性能较差自监督学习在graph任务中展现出巨大的潜力从数据本身中获取监督信号，通常利用数据的潜在结构大多数表现最佳的自监督方法都基于对比学习基本思想在具有类似语义（posit

UQI-LIUWJ·2023-08-25 05:57

Grounded Language-Image Pre-training论文笔记

Title：GroundedLanguage-ImagePre-trainingCode文章目录1.背景2.方法（1）UnifiedFormulation传统目标检测grounding目标检测（2）Language-AwareDeepFusion（3）Pre-trainingwithScalableSemantic-RichData3.实验（1）数据集简介（2）GLIP消融实验参考1.背景目前的视

Nick Blog·2023-08-25 05:53

论文笔记：从不平衡数据流中学习的综述: 分类、挑战、实证研究和可重复的实验框架

0摘要论文：Asurveyonlearningfromimbalanceddatastreams:taxonomy,challenges,empiricalstudy,andreproducibleexperimentalframework发表：2023年发表在MachineLearning上。源代码：https://github.com/canoalberto/imbalanced-stream

HenrySmale·2023-08-25 05:22

论文笔记：基于概念漂移的在线类非平衡学习系统研究

0摘要论文：ASystematicStudyofOnlineClassImbalanceLearningWithConceptDrift发表：2018年发表在TNNLS上源代码：？作为一个新兴的研究课题，在线类非平衡学习往往结合了类非平衡和概念漂移的挑战。它处理具有非常倾斜的类分布的数据流，其中可能发生概念漂移。它最近受到越来越多的研究关注;然而，很少有研究解决类失衡和观念漂移并存的综合问题。作为

HenrySmale·2023-08-25 05:22

论文笔记： MOGRIFIER LSTM

2020ICLR修改传统LSTM当前输入和隐藏状态充分交互，从而获得更佳的上下文相关表达1MogrifierLSTMLSTM的输入X和隐藏状态H是完全独立的机器学习笔记：GRU_gruc_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客这篇论文想探索，如果在输入LSTM之前，能让输入X和隐藏状态H做交互，那么性能能不能得到提升？——>论文提出了MogrifierLSTMi=0的时候，就是传统LSTM的输入和

UQI-LIUWJ·2023-08-25 05:22

负载均衡四层和七层的区别

一.什么是负载均衡1）负载均衡（LoadBalance）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

qq_43555873·2023-08-25 03:34

【论文笔记】段俊张倩：晋察冀根据地《抗敌报》文艺副刊《海燕》研究（2021年6月） - 草稿

《抗敌报》是《晋察冀日报》的前身，出版时间为1937年12月11日至1940年11月7日。随着报社发展，日军暗中作梗…《抗敌报》在撰文揭露敌人阴谋的同时，谋划报纸改进，1940年11月7日，更名为《晋察冀日报》。《抗敌报》文艺副刊《海燕》确立的“改造灵魂的工作”宗旨，奠定了《晋察冀日报》时期文艺副刊的价值取向。学术界对《抗敌报》的研究现状：研究现状作者对研究现状的分析：作者对研究现状的分析（一）《

小靳姐姐要加油丫·2023-08-25 01:16

AlexNet网络复现

AlexNet学习流程阅读AlexNet论文原文搜集学习资源：视频讲解-博客资源熟悉AlexNet网络结构代码复现，清楚网络结构中层与层之间的操作AlexNet论文原论文：imagenet-classification-with-deep-convolutional-nnCSDN

小哈蒙德·2023-08-24 20:50

论文笔记-粗读-8.22~8.29

01-LearningStructuredSparsityinDeepNeuralNetworks原文：https://arxiv.org/pdf/1608.03665.pdf代码：https://github.com/wenwei202/caffe/tree/scnn文章采用结构化稀疏的方法对不同的结构进行修剪。最终将20层的ResNet修剪至18层，同时精度由92.25%提升至92.60%。f

ywsdxxzj·2023-08-24 20:16

论文笔记-精读-8.22-Manifold Regularized Dynamic Network Pruning

目录总结要解决的问题&解决的情况问题方法的优缺点优点缺点实验结果如何有哪些可以提升正文概要先验知识流型动态剪枝-Maniprune复杂性相似性总结关于本篇文所解决问题的总结写在前面，方便一些朋友阅读，也方便自己从具体的方法中跳脱出来，高屋建瓴、理清思路。要解决的问题&解决的情况问题主要是：staticprune达不到高的剪枝率，文章这是因为他们没有充分发掘输入中的信息；方法的优缺点直觉上，这个基于

ywsdxxzj·2023-08-24 20:16

2019-04-23论文笔记---Modelling Ontology Evaluation and Validation

ModellingOntologyEvaluationandValidation摘要：我们提出了一种全面的本体评估和验证方法，这已成为语义技术发展的关键问题。现有的评估方法通过正式模型集成到一个sigle框架中。该模型首先包括一个名为O2的元生物学，它将本体描述为符号学对象。基于O2和现有方法的分析，我们确定了三种主要的评估方法：结构测量，这是典型的本体表示为图形;功能性措施，与本体及其组件的预期

dsemlina·2023-08-24 17:48

yolov8训练记录

TrueYOLOv8在Python环境中直接使用，不用ultralytics库pipuninstallultralytics原因：安装ultralytics库，只能在虚拟环境中使用，自己修改代码非常麻烦将数据集、网络结构的

Zizizirrr·2023-08-24 06:28

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文笔记

Title：[DETRswithCollaborativeHybridAssignmentsTrainingCode文章目录1.Motivation2.onetooneVSonetomany3.Method（1）Encoderfeaturelearning（2）Decoderattentionlearning1.Motivation当前的DETR检测器中，为了实现端到端的检测，使用的标签分配策略是

Nick Blog·2023-08-24 06:09

An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP

通过比较不同网络结构在分类小目标上的性能，得出CNN对图像目标尺度变化并不鲁棒。基于这个理论，本文提出在相同尺度的图像金字塔上训练和测试检测器。由于小对象和大

_忙中偷闲_·2023-08-24 04:46

DDPG算法

我们首先来看Deep，正如Q-learning加上一个Deep就变成了DQN一样，这里的Deep即同样使用DQN中的经验池和双网络结构来促进神经网络能够有效学习。

58506fd3fbed·2023-08-24 03:47

【网络架构】Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks

文中的网络结构InterleavedGroupConvolutions定义文中提出的网络单元基

EverydayRunning·2023-08-24 00:53

深度学习基础

文章目录1.数学基础1.1标量和向量1.2向量运算1.3矩阵1.4张量1.5导数2.numpy常用操作3.梯度下降算法4.反向传播4.1完整的反向传播过程4.2代码演示5.网络结构--全连接层6.激活函数

@kc++·2023-08-23 20:10

Neo4j

程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态的表中——但是他们可以享受到具备完全的事务特性

轻览月·2023-08-23 16:56

深度学习奠基之作GoogLeNet解读《Going Deeper with Convolutions》(现代卷积神经网络/经典卷积神经网络/网络结构/原理解读)下篇

上篇深度学习奠基之作GoogLeNet解读《GoingDeeperwithConvolutions》(现代卷积神经网络/经典卷积神经网络/网络结构/原理解读)上篇_会害羞的杨卓越的博客-CSDN博客6、

会害羞的杨卓越·2023-08-23 11:28

网络层协议

1.通过路由器交换机进行选择和分组转发2.为不同的网络结构提供网络连接3.选择数据通过网络的最佳路径，完成逻辑地址寻址IP数据包格式知识点：标识符：为数据包分片时分配标识符，便于区分标志：表示最后一个分片发出或者不可以被分割段偏移量

我不道啊；·2023-08-23 06:54

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