Learning公开课第75页

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

Motivation卷积kernel不能对图像特征长距关系进行建模，因此他们只能处理一个局部邻域，无论是空间还是时间。空间信息包含了用于定位的目标表观信息，时序信息包含了目标的变化。本文利用encoder-decodertransformer结构建模全局的时空特征关系。encoder的输入是初始目标、当前图像和一个动态更新的模板，self-attention能够建立起他们空间上的关系，由于模板是动

lightning980729·2023-11-09 02:46

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking（论文翻译）

MJ5513·2023-11-09 02:44

手把手带你实现React+Vite+TS项目的CICD

CSDN主页：爱吃糖的猫我的博客：爱吃糖的猫Github主页:MilesChen支持我：点赞+收藏⭐️+留言介绍：ThemixtureofWEB+DeepLearning+Iot+anything前言CI

爱吃糖的猫·2023-11-09 02:11

两个String案例

我的代码：//User.javapackagecom.stringlearning;publicclassUser{privateStringname;privateStringcode;publicUser

bit_Sakura·2023-11-09 02:28

多智能体强化学习的主要流程是什么？训练方式跟单智能体有什么不同？

多智能体强化学习(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是一种用于处理多个智能体相互作用的强化学习问题的方法。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:46

学习强化学习疑问2023.11.7

1.强化学习代码中都没有test函数吗在强化学习（ReinforcementLearning,RL）的代码中，通常不会有名为“test”的特定函数，但会有用于测试和评估训练后的强化学习代理的代码块或函数

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:11

记一次使用分包和CDN加速的vite打包优化

CSDN主页：爱吃糖的猫我的博客：爱吃糖的猫Github主页:MilesChen支持我：点赞+收藏⭐️+留言介绍：ThemixtureofWEB+DeepLearning+Iot+anything前言本文是一次关于

爱吃糖的猫·2023-11-09 00:46

TreeBERT：基于树的编程语言预训练模型。

TreeBERThttps://arxiv.org/abs/2105.12485Comments:AcceptedbyUAI2021Subjects:MachineLearning(cs.LG);ProgrammingLanguages

Luo_LA·2023-11-08 22:00

SynCoBERT：语法引导的多模态对比预训练用于代码表示。

SynCoBERTIntroductionSynCoBERT1Preliminary2Multi-ModalMaskedLanguageModeling(MMLM)3IdentifierPrediction(IP)4ASTEdgePrediction(TEP)5Multi-ModalContrastiveLearning

Luo_LA·2023-11-08 22:27

我的第一个开源项目——基于Node.js和MongoDB的Bookkeeping在线记账本

开源项目Bookkeeping开发者:LeonardoSyahttps://github.com/LeonardoSya这是我自学开发以来发布的第一个开源项目，项目学习自尚硅谷的Node.js公开课，这也是我做的第一个基于后端后台管理系统的项目

LeonardoSya·2023-11-08 20:39

机器学习练习之多变量线性回归

course=MachineLearning&doc=exercises/ex3/ex3.html。

huiliao·2023-11-08 19:28

【论文下饭】Functional Connectivity Prediction With Deep Learning for Graph Transformation

FunctionalConnectivityPredictionWithDeepLearningforGraphTransformation省流版任务模型数据集评估标准其他贡献AbstractI.INTRODUCTIONII.METHODA.ProblemFormulationB.SF-GANOverallArchitectureC.FCConditionalGenerato

LittleSeedling·2023-11-08 19:14

AI芯片：指令集架构处理器Diannao分析

DianNao:ASmall-FootprintHigh-ThroughputAcceleratorforUbiquitousMachine-Learning一、早期类脑架构（直接映射方案）如图1所示

happyday_gyx·2023-11-08 17:31

代码随想录算法训练营第13天|239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素

239.滑动窗口最大值（一刷至少需要理解思路）题目链接：LeetCode-TheWorld'sLeadingOnlineProgrammingLearningPlatform题目链接/文章讲解/视频讲解

小周小周考虑不周·2023-11-08 16:50

Azure机器学习模型搭建

Azure机器学习模型搭建AzureMachineLearning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属人工智能的一个分支，它技术借助算法让电脑对大量流动数据集进行识别

一什么欧·2023-11-08 16:16

FedAT：分层机制更新的联邦学习

文章链接：FedAT:ACommunication-EfficientFederatedLearningMethodwithAsynchronousTiersunderNon-IIDData发表会议:SC

恭仔さん·2023-11-08 15:40

【机器学习】Kmeans聚类算法

一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息

TwcatL_tree·2023-11-08 14:33

DL-FWI基础入门培训视频学习4——FCNVMB

Deep-learninginversion:anextgenerationseismicvelocity-modelbuildingmethod（2019）面向数据集：SEG盐数据及其模拟。

shengMio·2023-11-08 13:18

计算机中英字幕精品教程合集

计算机中英字幕精品教程合集人工智能【中英双语】机器学习：Python&R实践课程英文名称：MachineLearningA-Z:Hands-OnPython&RInDataScience百度网盘地址：https

IT教程精选·2023-11-08 12:32

Towards Personalized Federated Learning（个性化联邦学习综述）文献阅读

基本内容文章：TowardsPersonalizedFederatedLearning作者：AlysaZiyingTan,HanYu∗,LizhenCui∗,andQiangYang∗机构：AlysaZiyingTaniswiththeSchoolofComputerScienceandEngineering

_RichardYang·2023-11-08 08:14

【联邦学习-论文阅读】Towards Personalized Federated Learning

HanYu,Member,IEEE,LizhenCui,Member,IEEE,andQiangYang,Fellow,IEEE期刊：IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS

一只小maru·2023-11-08 08:42

个性化联邦学习-综述

介绍阅读的三篇个性化联邦学习的经典综述文章ThreeApproachesforPersonalizationwithApplicationstoFederatedLearning论文地址文章的主要内容介绍了用户聚类

jieHeEternity·2023-11-08 08:41

干货| 机器学习模型与算法最全分类汇总！

来源：机器学习实验室机器学习Author：louwillMachineLearningLab本文总共涉及了26种机器学习模型与算法，几乎涵盖了全部主流的机器学习算法。

Python数据之道·2023-11-08 07:02

自监督学习初步认识

自监督学习self-supervisedlearning）目录1、定义2、自监督学习存在的意义以及能work的思考1）利用了自然界中存在的先验信息2）数据之间的连贯性3）数据内部结构信息3、自监督学习的两个阶段思路分析

yzZ_here·2023-11-08 05:54

半监督学习思路学习记录

半监督学习思路整理一、半监督学习思路semi-supervisedlearning（SSL）需要明确的知识点：1、首先确定训练集中包含两种数据：labeled和unlabeled。

yzZ_here·2023-11-08 05:24

面试官：如何保证接口幂等性？一口气说了9种方法！

SpringMVC、SpringBoot、分布式、微服务、设计模式、架构、校招社招分享等核心知识点，欢迎star~Github地址：https://github.com/Tyson0314/Java-learning

程序员大彬·2023-11-08 03:52

架构师必知必会系列：人工智能与机器学习架构

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence，AI）、机器学习（MachineLearning，ML）、深度学习（DeepLearning，DL）和计算机视觉

禅与计算机程序设计艺术·2023-11-08 00:12

基于深度学习的超分辨技术介绍

基于深度学习的超分辨技术介绍DeepLearningforImageSuper-Resolution(SR):ASurvey笔记作者：瀚2023年夏于国防科技大学I.INTRODUCTION超分辨技术简单来说是一种从低分辨率图像中生成高分辨的技术

Glingli·2023-11-07 23:01

MDvsFA-cGAN算法论文阅读笔记Miss detection vs. false alarm: Adversarial learning for small object...

论文来自：H.Wang,L.Zhou,andL.Wang,“Missdetectionvs.falsealarm:Adversariallearningforsmallobjectsegmentationininfraredimages

Glingli·2023-11-07 23:30

十年老程序员分享13个最常用的Python深度学习库和介绍，赶紧收藏码住！

文章目录前言CaffeTheanoTensorFlowLasagneKerasmxnetsklearn-theanonolearnDIGITSBlocksdeepypylearn2Deeplearning4j

python零基础入门小白·2023-11-07 22:23

python快速掌握_掌握python的最佳资源

Pythonisahigh-levelinterpretedprogramminglanguagethatcanbeusedforavarietyofsoftwaredevelopmenttasksincludingscientificcomputing,machinelearning

weixin_26705651·2023-11-07 21:19

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

论文地址：ReinforcementLearningBasedApproachforMulti-VehiclePlatooningProblemwithNonlinearDynamicBehavior摘要协同智能交通系统领域的最新研究方向之一是车辆编队

龙晨天·2023-11-07 20:21

python数字类型分为三类_Python ｜数据类型

成为语言研究的利器Xu&YangPhoneticSan学习参考PythonforLinguistsNaturalLanguageProcessingwithPythonIntroducingPythonLearningPythonPython

weixin_39948439·2023-11-07 20:40

[人工智能-深度学习-60]：生成对抗网络GAN - 结构化学习Structured Learning

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121919215目录第1章关于常见的深度学习问题分类1.1回归问题1.2分类问题1.3结构化学习第2章不同深度学习问题的数学模型2.1线性回归问题的数学模型2.2分类问题的数学模型2.3结构化问

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-07 20:34

重定向：基于神经网络优化的方法

KinematicMotionRetargetingviaNeuralLatentOptimizationforLearningSignLanguage解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1LearningFromDemonstration2.2Optimization-BasedMotionRetargeting2.3Learning-BasedMotionRetargeting3

AIRV_Gao·2023-11-07 19:12

Code of Deep Learning （Based on pytorch)

0.机器学习数据预处理基础One-Hot编码使用Pandas中的value_counts()函数，查看data中的特征Usercontinent的取值类型，并打印输出的内容；使用pandas中的get_dummies()函数对data中的特征Usercontinent进行One-Hot编码，参数prefix为Usercontinent_；将编码后的结果保存在encode_uc中，并输出变量的前5行

WHSINE·2023-11-07 19:30

多模态中各种Fusion方式汇总

多模态中各种Fusion骚操作大噶好，我是DASOU；今天继续写多模态系列文章，对多模态感兴趣的可以看我之前的文章：其实对于多模态来说，主要可以从三个部分去掌握它：如何获取多模态的表示【learningmultimodalrepresentations

weixin_43209472·2023-11-07 17:14

每日一练 | 华为认证真题练习Day126

（多选）A.ForwardingB.DiscardingC.ListeningD.Learning2、如下图所示，所有主机之间都可以正常通行，下列说法正确的有？

HCIE考证研究所·2023-11-07 17:41

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

这些技术都使用一种学习算法（learningalgorithm）确定分类模型，该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系，学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据，还要能够正确的预测未知样本的类标号

iFlyAI·2023-11-07 16:50

Neural Network and Deep Learning-学习笔记2-改进神经网络的学习方法

1.交叉熵代价函数下面这个例子我们可以看到刚开始的学习速度是⽐较缓慢的。对前150左右的学习次数，权重和偏置并没有发⽣太⼤的变化。随后学习速度加快，神经⽹络的输出也迅速接近0.0。为了理解这个问题的源头，想想我们的神经元是通过改变权重和偏置，并以⼀个代价函数的偏导数（∂C/∂w和∂C/∂b）决定的速度学习。所以，我们在说“学习缓慢”时，实际上就是说这些偏导数很⼩。我们⼀直在⽤的是⽅程表⽰⼆次代价函

老师我想当语文课代表·2023-11-07 16:06

计网第三章.数据链路层—MAC地址与ARP协议

以下是来自湖科大计算机网络公开课的笔记目录一、MAC地址1.背景2.两个需要注意的点3.地址格式4.MAC地址上的信息5.MAC地址的发送顺序二、地址解析协议ARP1.先简介下IP地址2.从网络体系结构看

鱼在树上飞·2023-11-07 16:36

【无标题】

conclusionBatchandMomentum在gradientdecent中的运用调节learningrate，Adagrad、RMSProp、Adam等优化策略的机理分类损失函数MSE、cross-entropybatchnormalization

Selvaggia·2023-11-07 14:26

【学习率调整】学习率衰减之周期余弦退火（cyclic cosine annealing learning rate schedule）

1.概述在论文《SGDR:StochasticGradientDescentwithWarmRestarts》中主要介绍了带重启的随机梯度下降算法（SGDR），其中就引入了余弦退火的学习率下降方式。当我们使用梯度下降算法来优化目标函数的时候，当越来越接近Loss值的全局最小值时，学习率应该变得更小来使得模型尽可能接近这一点，而余弦退火（cosineannealing）可以通过余弦函数来降低学习率。

姚路遥遥·2023-11-07 10:44

DeepLearning - 余弦退火热重启学习率 CosineAnnealingWarmRestartsLR

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/134249925CosineAnnealingWarmRestartsLR，即余弦退火热重启学习率，周期性修改学习率的下降和上升，间隔幅度逐渐增大，避免模型的性能抖动。其中核心参数：optimizer的参数，lr学习率，默

SpikeKing·2023-11-07 10:44

【NeurIPS 2020】基于蒙特卡罗树搜索的黑箱优化学习搜索空间划分

LearningSearchSpacePartitionforBlack-boxOptimizationusingMonteCarloTreeSearch目标：从采样（Dt∩ΩA）中学习一个边界，从而最大化两方的差异先使用

PS Ma·2023-11-07 08:20

关于机器学习你需要知道的

转自公众号：新智元机器学习著名研究者PedroDomingos教授写了篇文章《机器学习那些事》（AFewUsefulThingstoKnowaboutMachineLearning）。

夏洛的网·2023-11-07 04:37

端到端的机器学习项目之探索数据（Machine Learning 研习之七）

本篇其实是承接上一篇内容，之所以没在上一篇将它写完，那是有原因的，毕竟，本着学习的态度，篇幅不应过长，方能使你有学习的欲望！探索数据首先，确保你已经把测试放在一边，你只是在探索训练集。此外，如果训练集非常大，您可能希望对探索进行采样设置，使操作在勘探阶段变得容易和快速。在这种情况下，培训集非常小，所以您可以直接处理完整集。由于你要试验完整训练集的各种变换，你应该制作一份原始的所以你可以在之后恢复它

甄齐才·2023-11-07 04:36

为机器学习算法准备数据（Machine Learning 研习之八）

本文还是同样建立在前两篇的基础之上的！属性组合实验希望前面的部分能让您了解探索数据并获得洞察力的几种方法。您发现了一些数据怪癖，您可能希望在将数据提供给机器学习算法之前对其进行清理，并且发现了属性之间有趣的相关性，特别是与目标属性之间的相关性。您还注意到一些属性具有向右倾斜的分布，因此您可能需要转换它们(例如，通过计算它们的对数或平方根)。当然，你的里程会因每个项目而有很大的不同，但大致的想法是相

甄齐才·2023-11-07 04:34

阅读论文：Deep Learning for Sensor-based Activity Recognition: A Survey

一、论文题目：DeepLearningforSensor-basedActivityRecognition:ASurvey1.常用词汇和表述：常用词汇：传感器(sensor)深度学习(deeplearning

是Dream呀·2023-11-07 02:59

SVM的数学原理

我发现Foundationsofmachinelearning(SecondEdition)中第五章有关SVM的部分讲的很

Leo-Ma·2023-11-06 23:03

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