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Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction

DeepGraphClusteringviaDualCorrelationReduction一、摘要二、简介三.网络符号和问题定义图失真模块1.特征破坏2.边缘扰动3.双重信息相关性减少3.1样本级别相关性减少3.2特征级相关性降低3.3传播的正则化目标函数四.算法一、摘要深度图聚类旨在揭示底层图的结构，并将节点划分为不同的组，近年来引起了人们的广泛关注。但是在编码过程中存在表示崩溃，也就是将所有

友谊路夹老师·2022-11-20 17:47

通道域（channel）注意力机制——SENet

下面是SENet的一个块：可能这幅图更清楚：其对应的公式：SEblock代码：classSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16)

码匀·2022-11-20 12:28

torch.nn.BCELoss用法

PyTorch对应函数为：torch.nn.BCELoss(weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction=‘mean’)计算目标值和预测值之间的二进制交叉熵损失函数

火星种萝卜·2022-11-20 12:25

PytorchAPI - torch.nn

LossFunctions(1)torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction

蜡笔羊驼·2022-11-20 12:52

Pytorch报错 “RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration ... ” 的解决方案

在单卡跑代码的时候没有问题，多卡的时候出现报错信息：RuntimeError:Expectedtohavefinishedreductionintheprioriterationbeforestartinganewone.Thiserrorindicatesthatyourmodulehasparametersthatwerenotusedinproducingloss.Youcanenableu

shaojie_45·2022-11-20 00:29

torch.nn.L1Loss用法

L1LOSSCLASStorch.nn.L1Loss(size_average=None, reduce=None, reduction:str='mean')创建一个标准来测量输入x和目标y中每个元素之间的平均绝对误差

仁义礼智信达·2022-11-19 14:57

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy

tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False,reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO

吃成一个胖娃娃·2022-11-19 08:56

代谢ADMET在线网页预测工具SwissADME 、SOMP 、BioTransformer

药物代谢(DrugMetabolism)指药物在体内多种药物代谢酶（尤其肝药酶）的作用下，化学结构发生改变的过程；包括分解代谢和合成代谢1、概念药物的代谢反应大致可以分为氧化(oxidation)、还原(reduction

loong_XL·2022-11-19 03:39

OpenMP 教程（一）深入剖析 OpenMP reduction 子句

）深入剖析OpenMPreduction子句前言在前面的教程OpenMP入门当中我们简要介绍了OpenMP的一些基础的使用方法，在本篇文章当中我们将从一些基础的问题开始，然后仔细介绍在OpenMP当中reduction

·2022-11-16 22:08

OpenMP深入剖析reduction子句教程

目录前言从并发求和开始解决求和问题的各种办法使用数组巧妙解决并发程序当中的数据竞争问题reduction子句深入剖析reduction子句加法+操作符乘法*操作符逻辑与&&操作符或||操作符MIN最小值

·2022-11-11 15:29

CVPR2021注意力机制：Coordinate Attention——源码

论文链接源码链接SEModuleCBAMModuleCAModuleclassCA(nn.Module):def__init__(self,inp,reduction):super(CA,self).

WeHo·2022-11-08 19:18

人工智能—问题规约法（Reduction）[一]

问题规约表示问题规约（Problemreduction）是另一种基于状态空间的问题描述与求解方法。已知问题的描述，通过一系列变换把此问题最终变成另一个本原问题（事实，定理）集合；这些本原问题的解可以直接得到，从而解决了初始问题。问题规约表示可以由下列三部分组成：（1）一个初始问题描述；（2）一套把问题变换为子问题的操作符；（3）一套本原问题描述。先把问题分解为子问题和子-子问题，然后解决较小的问题

hust_a·2022-10-16 14:42

关于torch.dist(p=2)和nn.MESLoss的区分

nn.MESLoss:使用np实现mes_loss更加深入理解：这是对于不同设置参数的实现defmse_loss(x,y,reduction='mean'):dif=np.square(x-y)ifreduction

Wsyoneself·2022-09-21 10:55

（pytorch进阶之路）交叉熵、信息熵、二分类交叉熵、负对数似然、KL散度、余弦相似度

BCElossCOSINEEMBEDDINGLOSSCElosstorch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction

likeGhee·2022-09-21 10:20

Understanding ISP Pipeline - Noise Reduction

背景下图是使用单反相机在ISO6400条件下拍摄24MP分辨率图片的预览效果。看起来似乎还不错，但是如果将图像放大到100%显示，则真实效果是这样的，原生画面上实际充满了各种颜色杂乱的斑点和斑块，几何线条也不太清晰。这些破坏图像质量的东西就是噪声。噪声（Noise）噪声是图像中不请自来的信号。在数码照相机和摄影机产品中，总的规律是光圈越小、（电子）快门越短、ISO越高，图像噪声就越大。图像中的噪声

sunshineywz·2022-09-18 09:12

java降噪_运动自适应降噪_Motion Adaptive Noise Reduction

运动自适应降噪_MotionAdaptiveNoiseReduction转载于：运动自适应降噪_MotionAdaptiveNoiseReductionCMOS传感器在工作过程中会生成热噪声、散粒噪声等，其中散粒噪声是一种随机噪声，其变化符合泊松分布，它存在严重影响图像的信噪比(SNR)。通常而言，此类噪声会通过软件算法采用多帧平均的方法进行抑制，这种方法即我们常说的3D降噪。本文我们将以Xili

27岁自我认知·2022-08-18 13:11

论文翻译：2020_Lightweight Online Noise Reduction on Embedded Devices using Hierarchical Recurrent Neural

论文地址：基于分层递归神经网络的嵌入式设备轻量化在线降噪引用格式：SchröterH,RosenkranzT,ZobelP,etal.LightweightOnlineNoiseReductiononEmbeddedDevicesusingHierarchical

凌逆战·2022-08-16 21:00

F.binary_cross_entropy_with_logits

torch.nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(input,target,weight=None,size_average=None,reduce=None,reduction

TonyJavierJR·2022-07-29 07:31

pytorch实现的通道注意力机制SENet的代码

SENetDiagramofaSqueeze-and-Excitationbuildingblock实现代码如下importtorchimporttorch.nnasnnclassSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction

梧梨香院·2022-07-17 07:13

PyTorch实现SENet（注意力机制）

importtorch.nnasnnclassSENet(nn.Module):'''input:(batch_size,chs,h,w)output:(batch_size,chs,h,w)'''def__init__(self,chs,reduction

羽初然·2022-07-17 07:32

IOU、GIOU、DIOU、CIOU、EIOU、Focal EIOU、alpha IOU损失函数分析及Pytorch实现

defIou_loss(preds,bbox,eps=1e-6,reduction='mean'):'''preds:[[x1,y1,x2,y2],[x1,y1,x2,y2],,,]bbox:[[x1,

深海的yu·2022-07-12 07:03

pytorch使用——（十）18种损失函数总结

一、损失函数概念损失函数：衡量模型输出与真实标签的差异class_Loss(Module):def__init__(self,size_average=None,reduce=None,reduction

我学数学我骄傲·2022-06-29 07:50

各类损失函数-pytorch

pytorch损失类也是模块的派生，损失类的基类是_Loss,定义如下class_Loss(Module):def__init__(self,size_average=None,reduce=None,reduction

哗啦呼啦嘿·2022-06-23 02:01

机器学习----降低维度（Dimensionality Reduction）算法原理及python实现

通常情况下，在收集数据集时会有很多的特征，这代表着数据是高冗余的表示，但是对于某个工程来说其实可能并不需要那么多的特征。所以就需要给数据进行降维（DimensionalityReduction）。降维可以简化数据，使数据集更易使用，降低时间开销，而且能减少一部分噪音的影响，使最后的效果变好。目前，主要降维方法有：主成分分析法(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、因子分析

刘星星儿·2022-06-12 07:58

机器学习（十）-------- 降维(Dimensionality Reduction)

降维(DimensionalityReduction)降维的目的：1数据压缩这个是二维降一维三维降二维就是落在一个平面上。2数据可视化降维的算法只负责减少维数，新产生的特征的意义就必须由我们自己去发现了。主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。在PCA中，我们要做的是找到一个方向向量（Vectordirection），当我们把所有的数据都投射到该向量上时，我们希望投射平均均方误差能尽可能地小。主成

weixin_30711917·2022-06-12 07:22

机器学习系列 -- 聚类（Clustering）、降维（Dimensionality Reduction）

一、无监督学习无监督学习是机器学习中的一种训练方式或者学习方式。人工智能中机器学习有3中不同的训练方法，分别是监督学习、非监督学习、强化学习。下面跟监督学习的对比来学习无监督学习。监督学习是一种目的明确的训练方式，你知道得到的是什么；而无监督学习则是没有明确目的的训练方式，你无法提前知道结果是什么。监督学习需要给数据打标签；而无监督学习不需要给数据打标签。监督学习由于目标明确，所以可以衡量效果；而

奋起的小渣渣·2022-06-12 07:46

机器学习-白板推导系列(五)-降维（Dimensionality Reduction）

5.降维5.1简介过拟合在机器学习中，我们最关心的是泛化误差，在降低泛化误差的过程中，我们需要克服的最大困难便是过拟合（overfitting）。在线性回归中介绍过，解决过拟合的问题中，我们常用的方法是：增加数据量、正则化和降维。我们也曾用过Lasso和Ridge两种正则化方法，增加penalty使得www趋向于000，来消除一些特征。维度灾难（CurseofDimensionality）Def：

Paul-Huang·2022-06-12 07:05

机器学习课程-第8周-降维(Dimensionality Reduction)—主成分分析(PCA)

机器学习课程-第8周-降维(DimensionalityReduction)—主成分分析(PCA)1.动机一：数据压缩第二种类型的无监督学习问题，称为降维。有几个不同的的原因使你可能想要做降维。一是数据压缩，数据压缩不仅允许我们压缩数据，因而使用较少的计算机内存或磁盘空间，但它也让我们加快我们的学习算法。但首先，让我们谈论降维是什么。作为一种生动的例子，我们收集的数据集，有许多，许多特征，我绘制两

Douzi1024·2022-06-12 07:28

机器学习 --- 降维（Dimensionality Reduction）

一、背景介绍二、样本均值&样本方差的矩阵表示三、主成分分析(PCA)—最大投影方差角度四、主成分分析(PCA)—最小重构代价角度五、主成分分析(PCA)—SVD角度六、主成分分析(PCA)—概率角度(ProbabilisticPCA)总结最后数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！建模指导，比赛协助，有问必答，欢迎打扰

dc_sinor·2022-06-12 07:23

Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十二章：keras中的损失函数之BinaryCrossentropy详解

文章目录1.BinaryCrossentropy实例化参数2.BinaryCrossentropy调用实例化对象时输入的参数3.详解smaple_weight&reduction3.1sample_weight

爱编程的喵喵·2022-05-31 07:02

维数约减--Dimensionality Reduction

维数约减属于无监督学习范畴，我们希望使用维数约减的原因可能有：通过数据压缩以减少数据占有内存的大小，为算法运算提高速度，将数据可视化等。数据压缩-datacompression某个物体的长度以x1厘米为单位，另一个x2是它以英寸为单位的长度。这是一个非常冗余的数据，所以与其用两个特征变量x1和x2，但它们都是测量到的长度，或许我们应该把这个数据降到一维，这样一来只用一个长度的数据。从二维/2D降到

DemonHunter211·2022-05-07 12:25

论文解读（DCRN）《Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction》

论文信息论文标题：DeepGraphClusteringviaDualCorrelationReduction论文作者：YueLiu,WenxuanTu,SihangZhou,XinwangLiu,LinxuanSong,XihongYang,EnZhu论文来

Learner-·2022-04-20 22:00

【CVPR 2021】剪枝篇（二）：Convolutional Neural Network Pruning with Structural Redundancy Reduction

【CVPR2021】剪枝篇（二）：ConvolutionalNeuralNetworkPruningwithStructuralRedundancyReduction论文地址：主要问题：主要思路：理论分析：基本定义：公式和声明：具体实现：基本符号：模型剪枝：图理论：整体架构：建立冗余图：ℓℓ

BIT可达鸭·2022-04-16 07:24

Convolutional Neural Network Pruning with Structural Redundancy Reduction 公式解读

ConvolutionalNeuralNetworkPruningwithStructuralRedundancyReduction公式解读3，Claim3.1引入网络的五种剪枝情况3.2粗略证明文章的中心思想3.3详细比较五种情况3.3.1切比雪夫不等式3.3.2使用切比雪夫不等式4，Methodology4.2Pruningwithstructuralredundancyreduction4.

a578831363·2022-04-16 07:30

torch.nn.BCELoss are unsafe to autocast

torch.nn.BCELossareunsafetoautocast默认初始loss：lobj=torch.zeros(1,device=device)临时解决方法：bce_loss=nn.BCEWithLogitsLoss(reduction

AI视觉网奇·2022-04-01 07:25

AdapLeR——基于Adaptive Length Reduction的BERT推理优化

Paper地址：https://arxiv.org/abs/2203.08991GitHub链接：amodaresi/AdapLeR随着AI软硬件基础设施的日趋完善（包括算法框架、推理引擎、编译器与底层硬件等），从算法或模型视角的性能优化，已经成为降低计算复杂度、节省资源成本的必不可少的技术手段。前言基于生成式自监督训练（GenerativeSelf-supervisedLearning），预训练

Law-Yao·2022-03-28 07:50

CUDA高性能计算经典问题②：前缀和

撰文|WillZhang在上一篇《CUDA高性能计算经典问题①：归约》中，我们讨论了CUDA中如何实现高效Reduction，这次来讨论下一个经典问题PrefixSum（前缀和），也被称为Scan/PrefixScan

OneFlow深度学习框架·2022-03-09 09:10

注意力机制的两种模块SEblock 和 CBAM模块

1.SENet模块defSE_moudle(input_xs,reduction_ratio=16.)

qxq_sunshine·2022-02-25 07:18

概率图模型基础(1)——简介

1.2联合分布与条件分布(ConditionProbabilityDistribution,CPD)的一些计算1.Reduction设置筛选条件：以选取成绩为A的人为例，把所

To_QT·2022-02-13 14:37

ResNest

SE-NetclassSELayer(nn.Module):def__init__(self,channel,reduction=16):super(SELayer,self).

NoneLand·2022-02-10 21:26

文章学习19“Generative Adversarial Networks for Noise Reduction in Low-Dose CT”

本文是IEEETRANSACTIONSONMEDICALIMAGING17年的作品，作者是荷兰的一个医学中心的人用gan来做LDCT的去燥，文章的亮点是体素级的设计，网络总结构如下图所示：生成器是输入低剂量的CT图像，然后经过7个连续的卷积层输出图像中的噪声，然后用输入的低剂量图像减去噪声得到模拟高剂量图像。和普通的网络的不同是作者没有将CT作为图像处理，而是转化为体素值（HU）进行处理，除了最后

Carrie_Hou·2022-02-07 07:37

论文解读（LLE）《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding》and LLE

论文题目：《NonlinearDimensionalityReductionbyLocallyLinearEmbedding》发表时间：Science2000论文地址：Download简介局部线性嵌入(LocallyLinearEmbedding，简称LLE)重要的降维方法。传统的PCA，LDA等方法是关注样本方差的降维方法，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的

希望每天涨粉·2021-11-21 20:00

accustomed color scheme in Seurat FeaturePlot

FeaturePlot(seu.integrated,reduction="pca",features=c("AIF1","CD53","CD68","CD74","CSF1R","FCGR2A","HLA-DRA

为了梦走一遭·2021-11-11 06:54

CUDA高性能计算经典问题①：归约

首先我们不严谨地定义一下Reduction（归约），给N个数值，求出其总和/最大值/最小值/均值这一类的操作，称为Reduction。如果是使用CPU，我们

OneFlow深度学习框架·2021-10-29 11:59

torch.nn.functional.nll_loss用法

torch.nn.functional.nll_losstorch.nn.functional.nll_loss(input,target,weight=None,size_average=None,ignore_index=-100,reduce=None,reduction

鼓鼓06·2021-10-28 11:19

详解MindSpore自定义模型损失函数

目录一、技术背景二、MindSpore内置的损失函数三、自定义损失函数四、自定义其他算子五、多层算子的应用六、重定义reduction一、技术背景损失函数是机器学习中直接决定训练结果好坏的一个模块，该函数用于定义计算出来的结果或者是神经网络给出的推测结论与正确结果的偏差程度

·2021-08-04 16:14

[损失函数]——均方差

2.均方差在pytorch中的用法均方差损失函数在pytorch中的函数为：torch.nn.MSELoss(size_average=None,reduce=None,reduction='mean'

一位学有余力的同学·2021-06-25 05:14

4 损失函数-庖丁解牛之pytorch