论文笔记——网络结构第7页

深度学习之卷积神经网络

这训练量是很惊人的.卷积神经网络使用权值共享网络结构,降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积网络的“前世今生”卷积网络是一个生物神经网络.其的结论来源于一只猫.D.H.Hubel和T.N.Wi

懒猫gg·2024-01-31 10:35

数通基础笔记

1企业网络架构小型企业、大型企业优点，缺点扁平网络结构：便宜、简单、灵活、易维护;单点故障分层网络结构：昂贵、复杂、冗余、易扩展2.大型企业网络设计的基本思想是？

Gnana_L·2024-01-31 08:33

信息隐藏| HiNet: Deep Image Hiding by Invertible Network

三、网络结构四、实验五、总结摘要&引言容量、不可见性和安全性是图像隐藏任务面临的三大挑战。本文提出了一种新的基于可逆神经网络（INN）的框架HiNet，以同时克服图像隐藏中的三个挑战。

csq7·2024-01-30 23:08

CNN之Lenet5

LeNet-5是YannLeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，主要用于手写数字识别LeNet5的网络结构如下所示：[图片及描述来源：LeCun,Y.;Bottou,L.

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

[论文笔记] PAI-Megatron 源码解读之Mistral的滑动窗口sliding window

这段代码是_make_causal_mask函数中处理滑动窗口局部注意力的部分。这里的目的是创建一个额外的掩码，以便在自注意力机制中只考虑每个位置附近的一定数量的位置，而不是所有之前的位置。这通常用于减少计算复杂性和提高长序列处理的效率。代码分析如下：diagonal=past_key_values_length-sliding_window+1:这里计算的是上三角矩阵（triu）的开始对角线的索

心心喵·2024-01-30 20:08

ChatGPT发展至今的一些宏观想法！

其底层技术依赖于Transformer网络结构和自然语言处理技术，通过预测下一个词的方式生成对话。与小爱同学这样的预设回答式聊天机器人不同，ChatGPT能自由生成回答

赵闪闪168·2024-01-30 20:07

深度学习：机器学习的革命性突破

一、深度学习的基本原理和算法深度学习的基本原理基于人工神经网络，通过构建多层的神经网络结构来学习复杂的数据表示形式。这些神经网络由许多神经

wd90119·2024-01-30 20:35

大语言模型的未来进化路径及其影响

在技术层面，未来的语言模型将不断优化深度神经网络结构，实现更深层次的

TechCreator·2024-01-30 12:49

大创项目推荐题目：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

laafeer·2024-01-30 09:48

论文笔记：多任务学习模型：渐进式分层提取（PLE）含pytorch实现

整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations）论文的阅读笔记背景模型代码论文地址：PLE背景多任务学习（multi-tasklearning，MTL）：给定m个学习任务，这m个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同。简单地说就是一个模型

图学习的小张·2024-01-30 07:09

深度学习之卷积神经网络进阶版

我们来介绍两种比较复杂的神经网络结构：同时我们要思考，当我们遇见一个比较复杂的结构的时候，我们想要实现它，我们要怎么办？首先回顾一下上节课的知

丘小羽·2024-01-30 07:45

Redis面试题35

深度学习模型通常由多个隐藏层组成，每一层都有多个神经元节点，形成一个深层的神经网络结构。这种结构可以使模型更加复杂和灵活，能够学习和表示更高层次的抽象特征。

CrazyMax_zh·2024-01-30 01:08

JavaScript版数据结构与算法（二）图、堆、搜索排序算法、算法设计思想

一、图（一）图是什么图是网络结构的抽象模型，是一组由边连接的节点。图可以表示任何二元关系，比如道路、航班…JS中没有图，但是可以用Object和Array构建图。

一棵开花的树，枝芽无限靠近你·2024-01-29 20:18

MODNet matting

F+(1-\alpha)*BI=α∗F+(1−α)∗B二、创新点无绿幕、无trimap人像端到端抠图SOC模型泛化迁移，OFD视频抠图增强ValidationBenchmark三、具体细节MODNet网络结构如上图所示

只星若晨·2024-01-29 19:00

对 MODNet 网络结构直接剪枝的探索

文章目录1写在前面2遇到问题3解决方案4探索过程4.1方案一4.2方案二4.3方案三5疑惑与思考5.1Q15.2Q21写在前面在前面的文章中，笔者与小伙伴们分享了对MODNet主干网络部分以及其余分支分别剪枝的探索历程，即先分解、再处理、后融合的手法。然而，马克思曾深刻地思考社会的全面性，强调社会是一个复杂而相互关联的整体。在他的《资本论》中，他突显了社会结构的总体性，认为理解社会现象需要考虑各个

Maitre Chen·2024-01-29 19:29

人机协同的自组网

个体之间通过社交关系建立相互联系，形成一个复杂的网络结构。这些社交关系可以通过面对面的交流、社交媒体平台、电话等多种形式来建立和维系。

人机与认知实验室·2024-01-29 16:36

eNSP学习——华为交换机STP配置和选路规则

目录原理概述实验内容实验目的实验步骤实验拓扑实验步骤基本配置配置网络中的根交换机理解根端口的选举理解指定端口的选举（首先比较根路径开销）原理概述STP是用来避免数据链路层出现逻辑环路的协议，使用BPDU传递网络信息计算出一根无环的树状网络结构

TXFBAP·2024-01-29 15:17

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸卷积核来说并不充分。因此，我们提出了一种名为感受野注意力（Receptive-FieldAttention，简称RFA）的新型注意力机制。现有的空间注意力，如卷积

程序员半夏·2024-01-29 13:06

【YOLOv8改进】Inner-IoU: 基于辅助边框的IoU损失(论文笔记+引入代码)

介绍摘要随着检测器的迅速发展,边框回归取得了巨大的进步。然而，现有的基于IoU的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛，忽视IoU损失项其自身的限制。尽管理论上IoU损失能够有效描述边框回归状态，在实际应用中，它无法根据不同检测器与检测任务进行自我调整，不具有很强的泛化性。基于以上，我们首先分析了BBR模式，得出结论在回归过程区分不同回归样本并且使用不同尺度的辅助边框计算损失能够有效加速边框

程序员半夏·2024-01-29 13:06

【YOLOv8改进】骨干网络： SwinTransformer (基于位移窗口的层次化视觉变换器）(论文笔记+引入代码)

文章目录介绍摘要创新点文章链接基本原理HierarchicalFeatureMapsPatchMergingSwinTransformerBlock基于窗口的自注意力移位窗口自注意力核心代码官方代码非官方可用代码YOLOv8引入下载YoloV8代码

程序员半夏·2024-01-29 13:36

【YOLOv8改进-论文笔记】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积

文章目录介绍摘要创新点文章链接基本原理空间重构单元（SRU）分离操作重构操作通道重构单元（CRU）分割操作转换操作融合操作核心代码YOLOv8引入下载YoloV8代码直接下载

程序员半夏·2024-01-29 13:59

计算机网络网际协议实验报告,计算机网络课程网际协议IP地址实验报告.doc

计算机网络实验题目：网际协议IP姓名：专业：学院：指导老师：时实验三网际协议IP实验目的：掌握IP数据报的报文格式掌握IP检验和计算方法掌握子网掩码和路由转发理解特殊IP地址的含义理解IP分片过程实验环境配置采用网络结构二实验原理

春草池塘梦·2024-01-29 11:42

京东广告算法架构体系建设高性能计算方案最佳实践

算法最初是基于Wide&Deep相对简单的网络结构进行建模，容易满足高实时、高并发的推理性能要求。

京东零售技术·2024-01-29 10:25

小世界网络 | 小世界网络（Python）

小世界网络模型试图解释人际关系网络、社交网络以及其他一些网络结构的特点。在小世界网络中，节点之间的连接既有局部的聚集性，又有全局的短路径连接。

算法如诗·2024-01-29 07:52

论文笔记：TimeGPT-1

时间序列的第一个基础大模型1方法最basic的Transformer架构采用了公开可用的最大时间序列数据集进行训练，包含超过1000亿个数据点。训练集涵盖了来自金融、经济、人口统计、医疗保健、天气、物联网传感器数据、能源、网络流量、销售、交通和银行业等广泛领域的时间序列具有多种季节性、不同长度的周期和各种趋势类型的序列还在噪声和异常值方面有所不同2结果3一点私货时间论文并没有怎么说明不同时间序列在

UQI-LIUWJ·2024-01-29 06:56

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加

麦兜ppig·2024-01-29 02:11

STP笔记总结

运行STP协议的设备通过彼此交互信息发现网络中的环路，并有选择地对某些端口进行阻塞，以最终实现将环路网络结构修剪成无环路的树型网络结构，从而防止报文在环路网络中不断增生和无限循环，避免设备由于重复接收相同的报文所造成的报文处理能力下降的问

空暝·2024-01-28 22:37

SeisInvNet

SeisInvNet算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码

outragee·2024-01-28 22:51

孪生网络（Siamese Network）是一种具体的网络结构还是一种通用的框架结构？

孪生网络（SiameseNetwork）1.介绍2.用途总结1.介绍孪生网络（SiameseNetwork）是一种网络的框架，而不是具体的某种网络。它基于两个人工神经网络建立的耦合构架，以两个样本为输入，输出其嵌入高维度空间的表征，以比较两个样本的相似程度。狭义的孪生神经网络由两个结构相同，且权重共享的神经网络拼接而成。广义的孪生神经网络，或“伪孪生神经网络（pseudo-siamesenetwo

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 论文笔记

前言生成模型现在主要分为两类，分别是GAN和DiffusionModel，但是GAN存在一个很棘手的问题就是训练不稳定，这也是DiffusionModel相比之下的优势。DDPM是基于Markovian扩散过程的模型，虽然在生成模型上取得了不错的效果，但是同时也存在一个大缺点，就是由于在重建生成阶段是需要一步步进行，步数通常为2000，导致推理时间非常长，需要多次迭代才能产生高质量的生成样本。基于

Unsunshine_Bigboy_?·2024-01-28 20:59

【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)

article/details/885945501.扩张卷积的提出Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutionsDilatedResidualNetworks论文笔记

华仔168168·2024-01-28 19:47

Caffe SSD编译、训练及测试

SSD网络结构SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征以用于检测。

埋没随百草·2024-01-28 16:04

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

参考网址百度安全验证https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer

wanghua609·2024-01-28 14:12

使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一（UsingTensorFlow）：代码地址：https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明：TheFirstStep-by-

ThreeS_tones·2024-01-28 13:43

自然语言处理：transfomer架构

介绍transfomer是自然语言处理中的一个重要神经网络结构，算是在传统RNN和LSTM上的一个升级，接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处模型整体架构原论文中模型的整体架构如下，接下来我们将层层解析各层的作用和代码实现该模型架构主要包含的基本层有嵌入层

Nowl·2024-01-28 12:34

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性

风筝超冷·2024-01-28 08:33

【论文笔记】GPT，GPT-2，GPT-3

参考：GPT，GPT-2，GPT-3【论文精读】GPTTransformer的解码器，仅已知"过去"，推导"未来"论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习：无标签数据集预训练模型，有标签数据集微调BERTTransformer的编码器，完形填空，已知“过去”和“未来”，推导中间值论文地址：BERT:Pre-tr

爱学习的卡比兽·2024-01-28 06:44

Arxiv网络科学论文摘要16篇(2020-10-23)

网络中随机游走的大偏差揭示了广义最优路径和权重分布;图的半监督分类中节点属性和邻近度的联合使用;状态图核的密度;使用RoBERTa检测COVID-19信息性推文;评估社会网络结构对冠状病毒疾病（COVID

ComplexLY·2024-01-28 06:07

AlexNet，ZFNet详解

1AlexNet网络结构对于AlexNet网络来说，因为当时资源环境受限，他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

LN，IN，GN，SN归一化原理详解

2BN的计算过程中需要保存某一层神经网络batch的均值和方差等统计信息，对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合，但是对于不定长度的RNN的，训练比较

圆圆栗子君·2024-01-28 04:16

数学建模论文笔记

一、概述1.数学建模论文组成论文电子版：摘要页、正文、参考文献、附录支撑材料：源程序代码以及调用说明、中间结果、支撑数据等首页：论文题目、摘要、关键词论文正文：问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立与求解、模型检验/模型改进与推广、模型优缺点评价、参考文献、附录论文格式：论文题目–黑体3号、居中；摘要标题–黑体四号、居中；摘要内容–宋体、小4号；关键词–黑体小4号；正文一级标题–黑体四号

VaIOReTto1·2024-01-28 00:07

论文笔记：Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

2022Neurips1intro无监督与训练在NLP和CV领域的应用越来越多他们大多基于合适的，在所有数据上都一致的先验假设例如在NLP中，一个先验假设是不管是什么领域的文本，或者什么语种的文本，都遵循相同的语法规律在时间序列中，之前并没有找到一个在不同数据集上都一致的先验假设——>本文找到了一种不论在什么样的时间序列数据集中都存在的规律，那就是一个时间序列的频域表示和时域表示应该相似——>提出

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:17

论文笔记：Influence of geographical determinants on the spatial distribution of positioning uncertainties

TransactionsinGIS.20211intro1.1背景手机定位（MPL）数据的质量，尤其是空间准确性或不确定性，直接关系到人类移动性研究结果（交通、城市规划、流行病学、社会学）的可靠性空间准确性主要取决于移动定位技术基站源（COO）、到达角、差分到达时间。。。COO方法原理简单，不消耗大量计算和网络资源原理是以给定时间服务于手机的蜂窝塔的地理坐标作为用户位置的近似值——>MPL数据的空

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:46

论文笔记：Urban visual intelligence: Uncovering hidden city profiles with street view images

pnas20221方法介绍基于计算机视觉和街景图像来探索城市环境与居民生活的关系2研究区域美国的七个大都市区3实验结果3.1使用SVF（谷歌街景）估计健康、犯罪、交通和贫困街景变量被聚合到不同的空间分辨率，即人口普查区域（CT）和人口普查街区组（CBG）(A)模型拟合R²比较的散点图。仅使用SVF的模型在估计大多数变量时通常表现优于使用POI特征的模型(B)使用SVF估计与交通相关变量的R²。SV

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:16

Stable Diffusion 笔记一：网络结构拆解

SD由三大组件组成：VAE，CLIP，Unet。一VAE：VAE是VariationalAutoencoder的缩写，中文名变分自编码器，是一种基于深度学习的生成模型。１潜空间图片与像素图片：像素图片是正常使用的图片，通常包含主体的物体人物角色，和多余的部分空白背景等与主体无关的噪声。潜空间图片可以理解为是像素图片在高维空间的另一种表达，是像素图片的一种压缩表示。SD生成的图片是潜空间图片（Lat

朱小丰·2024-01-27 21:00

深入了解Go语言中的HTTP代理处理机制

HTTP代理是一种网络结构，位于客户端和目标服务器之间，能够接收客户端的请求，并将其转发给目标服务器，再将服务器的响应返回给客户端。在Go语言中，可以通过标准库中的net/htt

华科℡云·2024-01-27 20:50

神经网络模型u-net 、VGG

【理论】神经网络模型u-net、VGG文章目录【理论】神经网络模型u-net、VGG一、人脑视觉处理机理人脑视觉机理二、U-net网络1.定义编码解码结构上采样、下采样、长连接2.构成3.网络结构4.优点

mingyuewu·2024-01-27 18:15

大创项目推荐题目：基于LSTM的预测算法 - 股票预测天气预测房价预测

文章目录0简介1基于Keras用LSTM网络做时间序列预测2长短记忆网络3LSTM网络结构和原理3.1LSTM核心思想3.2遗忘门3.3输入门3.4输出门4基于LSTM的天气预测4.1数据集4.2预测示例

laafeer·2024-01-27 17:46

深度学习简介与应用

人工神经网络结构输入层：接收数据的第一层，每个

jcfszxc·2024-01-27 15:53

网络安全等级保护等级测评方案模板

目录1概述1.1项目简介1.2测评依据2被测信息系统情况2.1定级情况2.2承载的业务情况2.3网络结构2.4被测对象资产2.5上次测评问题整改情况说明3测评范围与方法3.1测评指标3.1.1安全通用要求指标

瓯雅爱分享·2024-01-27 15:39

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