INR

二叉树研究小结

建立二叉树首先先明确节点结构：structnode{intdata;node*lchild;node*rchild;};当前二叉树的后序序列区间为[postL,postR],中序序列区间为[inL,inR
无敌未央様·2023-01-29 06:39

Transformer中self-attention、RNN、CNN的性能对比

,xn)(x_1,x_2,...,x_n)(x1,x2,...,xn)输出序列(z1,z2,...,zn)(z_1,z_2,...,z_n)(z1,z2,...,zn)xi,zi∈Rdx_i,z_i\inR
Yolo_C·2023-01-26 22:09

Pytorch-Geometric 中的 Message Passing 解析

MessagePassing图中的卷积计算通常被称为邻域聚合或者消息传递(neighborhoodaggregationormessagepassing).定义xi(k−1)∈RF\mathbfx^{(k-1)}_i\inR
泊柴·2023-01-21 21:25

pytorch矩阵相乘详解

矩阵相乘详解已知三个矩阵A,B,CA,B,CA,B,C数学上的矩阵相乘C=A×\times×B数学表示程序表示多维矩阵：torch.matmul(A,B)if:A∈Rn×m,B∈Rm×nA\inR^{n
自然语言处理CS·2023-01-16 11:21

cv2.cvtColor()和cv2.inRange()的物体跟踪应用

cv2.inR
IWestGatePark·2023-01-15 08:50

四舍五入函数round_如何在R中使用round（）将数字四舍五入

四舍五入函数roundRoundingoffthenumberscanbeachievedwithround()inR.Roundisoneofthebestwaystomakenumericalvaluesmoremeaningfulandtogetmorepreciseresultsintheanalysis
cunchi4221·2023-01-14 18:05

python实现机器学习示例——线性回归

线性回归1模型定义线性回归是个非常简单的模型，它的形式如下：y=Ax+by=Ax+by=Ax+b其中x∈Rn，A∈Rm×n，b∈Rm，y∈Rmx\inR^n，A\inR^{m\timesn}，b\inR
Razors_·2023-01-13 00:05

矩阵对矩阵求导，标量对矩阵求导，链式法则

Z∈R,Ym∗n,Xa∗bZ\inR,Y_{m*n},X_{a*b}Z∈R,Ym∗n,Xa∗bdZdX=dZdY∗dYdX\frac{dZ}{dX}=\frac{dZ}{dY}*\frac{dY}{dX
防搞活机·2023-01-12 21:03

如何判断多项式是否不可约

令环RRR上的nnn次多项式为：a(x)=∑i=0naixi∈R[x]a(x)=\sum_{i=0}^na_ix^i\inR[x]a(x)=i=0∑naixi∈R[x]复数域上复数域是的代数封闭的。
山登绝顶我为峰 3(^v^)3·2023-01-09 10:28

SINCO: A Novel structural regularizer for image compression using implicit neural representations

0abstract1introduction2background3proposedmethod3.1networkarchitecture3.2trainingstrategy4numericalexperiments4.1setupandcomparison4.2implementationdetails4.3resultconclusion0abstract隐式神经表示(INR
attacking tiger·2023-01-09 06:22

交叉熵损失函数与最大似然估计的关系理解

一、softmax分类对于一般的分类问题，已知一共mmm组样本(sample)，每组样本nnn个特征(feature)，令每组样本为列向量x(i)∈Rn\boldsymbol{x}^{(i)}\inR^
天山没有长寿茶·2023-01-05 14:24

高等数学笔记(上)

高等数学笔记函数与极限基本初等函数双曲函数函数的极限微分中值定理与导数的应用费马引理罗尔定理拉格朗日中值定理导数不定积分定积分微分方程函数与极限基本初等函数幂函数：f(x)=xμ(μ∈R是常数)f(x)=x^{\mu}(\mu\inR
zhshuai1·2023-01-03 18:33

梯度下降法(GD，SGD)总结

一.梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法假设f（x）为一阶连偏导数的函数minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值
761527200·2023-01-01 11:42

矩阵的广义逆

矩阵的广义逆Penrose方程对于矩阵A∈Rm×nA\inR^{m\timesn}A∈Rm×n，Penrose给出了四个条件：AGA=AGAG=A(AG)T=AG(GA)T=GAAGA=A\\GAG=A
再归来已雪满白头·2022-12-30 17:05

python实现Dijkstra算法

used=[Falsefor_inr
whutfan·2022-12-30 11:22

【论文翻译】HyperSound: Generating INR of Audio Signals with Hypernetworks

GeneratingINRofAudioSignalswithHypernetworks(arxiv2022)2022/11/05:今日咳嗽加重，不知何时能好Paper:http://de.arxiv.org/abs/2211.01839Abstract隐式神经表示（INR
倘若我问心无愧呢丶·2022-12-29 14:09

梯度下降法推导：线性回归

的梯度下降参考文献数据集格式在机器学习里数据集格式一般如下:第iii个样本特征和标签写作：xi=(x1i,x2i,x3i,...,xdi)T∈Rdyi∈Rx^i=(x_1^i,x_2^i,x_3^i,...,x_d^i)^T\inR
Walden-2020·2022-12-29 12:15

状态反馈极点配置控制器设计学习笔记

一、状态反馈调节器设计问题对于被控对象：x˙=Ax+Bu,x(0)=x0\dotx=Ax+Bu,x(0)=x_0x˙=Ax+Bu,x(0)=x0其中，x∈Rn,u∈Rpx\inR^n,u\inR^px∈
一饮丶一啄·2022-12-23 16:02

线性回归（Linear Regression）中的数学推导--到损失函数求导

1.假设条件x1,x2,…,xN,xi∈Rnx_1,x_2,\ldots,x_N,x_i\inR^nx1,x2,…,xN,xi∈Rn（x为样本，RnR^nRn表示样本的维度为n，此小n是一个方程中未知数的个数的
peastarrt·2022-12-23 07:53

【矩阵论】6. 范数理论——非负/正矩阵

6.5非负/正矩阵6.5.1定义a.非负/正矩阵定义一个实矩阵A=(aij)∈Rm×nA=(a_{ij})\inR^{m\timesn}A=(aij)∈Rm×n若对每一iii和jjj，aij≥0a_{ij
AmosTian·2022-12-22 15:06

「ViT」An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

MethodVisiontransformer标准的Transformer的输入是1Dsequence的tokenembeddings，图片数据集x∈R(H∗W∗C)x\inR^{(H∗W
-江户川-·2022-12-21 09:17

正交匹配追踪算法（OMP）

一、信号模型和逆问题对于非齐次线性方程组Ax=bAx=bAx=b式中b∈Rm,A∈Rm∗n,x∈Rmb\inR^m,A\inR^{m*n},x\inR^mb∈Rm,A∈Rm∗n,x∈Rm。
七味老友·2022-12-21 08:39

Pytorch - einsum爱因斯坦求和约定标记法

Pytorch-einsum爱因斯坦求和约定标记法einsum标记法矩阵相乘比如，两个矩阵相乘，A∈RI×KA\inR^{I\timesK}A∈RI×K和B∈RK×JB\inR^{K\timesJ}B∈
发呆的比目鱼·2022-12-19 10:19

运筹学 | 线性规划求解算法 | 单纯形法的python实现

存在由线性等式和不等式构成的多面体P={X∈Rn∣∑j=1nPjxj=b,X≥0}P=\{X\inR^n|\sum_{j=1}^nP_jx_j=\boldsymbolb,X\geq\boldsymbol0
yoaiko·2022-12-18 10:01

Pytorch中Balance binary cross entropy损失函数的写法

原理比如一个预测结果，记作P∈RH×WP\inR^{H\timesW}P∈RH×W,对应的label是R，尺寸一样。R中的1和0，即正负样本比例很不协调。我们想给这两个类别一个权重系数，乘在每一
咆哮的阿杰·2022-12-15 15:39

SKNet：自适应感受野

split对于input：x∈RH′×W′×C′x\inR^
村口烫头张师傅·2022-12-14 13:48

2.2 logistic 回归

=1∣x),where0≤y^≤1Givenx,\hat{y}=P(y=1|x),where0\leq\hat{y}\leq1Givenx,y^=P(y=1∣x),where0≤y^≤1x∈Rnxx\inR
Claroja·2022-12-12 19:40

无监督对比学习之假装自己有监督的SwAV

简要步骤每个batch输入数据为x∈RN∗C∗H∗Wx\inR^{N*C*H*W}x∈RN∗C∗H∗W,分别经过不同的Aug，得到x1,x2x_1,x_2x1,x2将x1,x2x_1,x_2x1,x2输入网络中
我想静静，·2022-12-10 23:58

非线性最小二乘--Levenberg-Marquadt

非线性最小二乘从一个简单的问题引入：mxin12∥f(x)∥22\underset{x}min\frac12\parallelf(x)\parallel_2^2xmin21∥f(x)∥22其中：x∈Rn,fx\inR
wangqy3811457·2022-12-08 07:07

矩阵论(四)——矩阵的广义逆

广义逆矩阵2.减号广义逆3.极小范数广义逆4.最小二乘广义逆5.加号广义逆6.方程通解与最小二乘解6.1相容方程的通解6.2矛盾方程的最小二乘解1.广义逆矩阵∀A∈Rm×n，∃G∈Rn×m\forallA\inR
YSQ是我的·2022-12-08 05:57

伪逆总结

参考书籍方保镕,周继东,李医民.矩阵论.第2版[M].清华大学出版社,2013.7714Convexoptimization[M].2013.加号逆的定义矩阵A∈Rm×n\textbf{A}\inR^{
加菲猫的传说·2022-12-08 05:54

详解主成分分析PCA

\\x_n\\\end{bmatrix}X=⎣⎢⎢⎡x1x2...xn⎦⎥⎥⎤,X∈RnX\inR^nX∈Rn。我们希望XXX
霞客环肥·2022-12-05 08:53

论文阅读《CVP-MVSNet: Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo》

二、网络结构  记I0∈RH×WI_{0}\inR^{H\timesW}I0∈RH×W
CV科研随想录·2022-12-04 07:12

关于自注意力机制的思考

自注意力是Transformer中的核心，但我们大多时候都忽略了其中的Q∈RN×d,K∈RN×d,V∈RN×dQ\inR^{N\timesd},K\inR^{N\timesd},V\inR^{N\timesd
tzc_fly·2022-11-28 23:19

从奇异值分解SVD到主成分分析PCA

从SVD到PCA1.奇异值分解（singularvaluedecomposition，SVD）简介1.1矩阵A(A∈Rm×nA\inR^{m\timesn}A∈Rm×n)的奇异值分解1.2SVD的紧凑形式
L1_Zhang·2022-11-28 10:02

非负矩阵分解 NMF 总结

1.非负矩阵分解假定非负矩阵X∈Rd×nX\inR^{d\timesn}X∈Rd×n,A∈Rd×kA\inR^{d\timesk}A∈Rd×k,B∈Rn×kB\inR^{n\timesk}B∈Rn×k为矩阵分解后的非负子矩阵
ygzyrz·2022-11-27 10:35

抄书——最优化理论与方法（6）——凸集的分离和支撑

定理1.3.17设S∈RnS\inR^nS∈Rn是非空闭凸集，y∉Sy\notinSy∈/S，则存在唯一的点xˉ∈S\barx\inSxˉ∈S，它与yyy距离最短。
田神·2022-11-25 11:25

最优化——凸集

直线与线段给定两个点x1,x2∈Rnx_1,x_2\inR^nx1,x2∈Rn，且x1≠x2x_1\neqx_2x1=x2，如何表示一个直
愤怒的可乐·2022-11-25 11:23

山东大学 计算机学院 机器学习与模式识别课程 2019-2020学年 第二学期试卷真题

(T/F)假设我们有N个样本，x1x_1x1,x2x_2x2…xNx_NxN.每个样本xi∈Rdx_i\inR^dxi∈Rd.则该样本集合的协方差矩阵S的维
CG matters·2022-11-24 13:28

隐式神经表示

可以考虑使用一个连续函数来表示图像的真实状态，然而我们无从得知这个连续函数的准确形式，因此有人提出用神经网络来逼近这个连续函数，这种表示方法被称为“隐式神经表示“（ImplicitNeuralRepresentation，INR
川河w·2022-11-23 22:47

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记 || 线性分类模型之判别函数的几何建模

线性分类模型之判别函数的几何建模文章目录线性分类模型之判别函数的几何建模1.判别函数1.1两类问题1.2多类问题1.3Fisher线性判别LDA算法1.3代码实现1.4结果输出**注释：**2.感知机方法3.小结分类问题是将输入向量x∈Rd\mathbf{x}\inR
Mr_LeeCZ·2022-11-23 08:23

将隐式神经表示（INR）用于2D图像

©PaperWeekly原创·作者|张一帆学校|中科院自动化所博士生研究方向|计算机视觉以图像为例，其最常见的表示方式为二维空间上的离散像素点。但是，在真实世界中，我们看到的世界可以认为是连续的，或者近似连续。于是，可以考虑使用一个连续函数来表示图像的真实状态，然而我们无从得知这个连续函数的准确形式，因此有人提出用神经网络来逼近这个连续函数，这种表示方法被称为“隐式神经表示“（ImplicitNe
PaperWeekly·2022-11-22 05:29

最优化建模、算法与理论（二）—— 典型优化问题

》文章目录1线性规划2最小二乘问题3复合优化问题4随机优化问题5半定规划6矩阵优化7整数优化附录常用软件包、库或软件1线性规划一般形式min⁡x∈RncTx，s.t.Ax=b，Gx≤e\min_{x\inR
奶盖加芝士·2022-11-21 08:22

基于卷积神经网络的KBC

ANovelEmbeddingModelforKnowledgeBaseCompletionBasedonConvolutionalNeuralNetwork摘要本篇文章是将图片卷积的概念扩展并应用于知识图谱点的嵌入表示，简单来说，是对知识图谱中的每一个三元组组合而成的嵌入矩阵(vh,vr,vt)∈Rk×3,(v_h,v_r,v_t)\inR
ruichuang2·2022-11-21 01:32

概率论-随机变量与分布(基础概念）

2.分布函数的概念设XXX是随机遍历，xxx是任意实数，称函数F(x)=P(X≤x)(x∈R)F(x)=P(X\leqx)(x\inR)F(x)=P(X≤x)(x∈R)为随机变量XXX的分布函数，或称XXX
黄连福·2022-11-21 01:48

Softmax分类器

假设zl∈RKz^l\inR^Kzl∈RK是最后一层的输出，于是可得：P(y=i)=ezi∑j=0K−1ezj,i∈{0,…,K−1}P(y=i)=\frac{e^{z_{i}}}{\sum_{j=0}
1100dp·2022-11-19 22:24

朴素贝叶斯法（python实现）

一、基本方法设输入空间χ∈Rn\chi\inR^nχ∈Rn是n维向量集合，输出空间y={c1,c2,⋯ ,cK}y=\{c_1,c_2,\cdots,c_K\}y={c1,c2,⋯,cK}为类标记集合。
梅小白的进阶之路·2022-11-17 13:08

坐标变换（平移、旋转与缩放）

一、坐标系与广义坐标系1.1坐标系旋转变换向量v∈R3v\inR^3v∈R3可以用一组基向量v1,v2,v3v_1,v_2,v_3v1,
大强强小强强·2022-11-16 17:08

非线性最优化问题求解器Ipopt介绍

min⏟x∈Rn   f(x)s.t.gL≤g(x)≤gUxL≤x≤xU(0)\underbrace{min}_{x\inRⁿ}\,\,\,f(x)\\s.t.g_L≤g(x)≤g_U\\x_L≤x≤x_U
小作坊钳工·2022-11-04 13:01

机器学习SVM算法原理

4举例5小结1定义输入数据假设给定一个特征空间上的训练集为：T={(x_1,y_1),(x_2,y_2)…,(x_N,y_N)}T={(x1,y1),(x2,y2)…,(x**N,y**N)}x_i\inR
赵广陆·2022-10-25 08:33
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