Scaling 第12页

【强化学习纲要】4 价值函数近似

【强化学习纲要】4价值函数近似4.1价值函数近似基本原理4.1.1Introduction:ScalingupRL4.1.2梯度下降法4.1.3线性价值函数近似4.2价值函数近似forprediction4.2.1IncrementalVFA

Wwwilling·2022-12-28 01:28

人工智能导论知识点归纳六

ConvolutionalNeuralnetworks卷积神经网络neuron神经元Subsampling下采样Convolution卷积Maxpooling最大磁化flatten扁平化Feedforward正反馈scaling

海盐_焦糖·2022-12-27 08:19

2021-08-19

P6梯度下降学习率featurescalingGD的限制P5误差误差的来源来源于两方面：BiasandVarianceBias它是f*与f^之间的差距bias大是underfitting（训练的就不好）

z7mysun·2022-12-26 15:45

[论文笔记] YOLOv7 阅读笔记

Trainablebag-of-freebiessetsnewstate-of-the-artforreal-timeobjectdetectors（Arxiv2022）动机解决方案模型架构优化Extendedefficientlayeraggregationnetworks（扩展的高效层聚合网络）Modelscaling

吉他A梦·2022-12-26 14:41

python之穿越火线游戏代码_python开发的小球完全弹性碰撞游戏代码

轴速度：Vay圆心：B(x2,y2)半径：RX轴速度：VbxY轴速度：Vby}碰撞的条件是：1.两个小球的圆心距离不大于两小球半径之和(r+R)，即：{(x2-x1)^2+(y2-y1)^2self.scaling_right

weixin_39854867·2022-12-25 11:16

CNN卷积神经网络之Inception-v4,Inception-ResNet

Inception-ResNet前言网络主干结构1.Inceptionv42.Inception-ResNet(1)Inception-ResNetv1(2)Inception-ResNetv23.残差模块的scaling

球场书生·2022-12-24 16:21

【论文阅读总结】inception v4与Inception-ResNet总结

Residualconnections对学习的影响1.摘要2.引言3.文献综述4.体系结构的选择4.1PureInception4.2ResidualInceptionBlocks【残差Inception块】4.3ScalingoftheResiduals

荼靡，·2022-12-24 16:18

【云服务器 ECS 实战】一文掌握弹性伸缩服务原理及配置方法

1.弹性伸缩概述2.实现模式3.基于GRE实现VPC的互联4.弹性伸缩服务的配置使用4.1创建伸缩组4.2伸缩配置4.3创建伸缩规则1.弹性伸缩概述弹性伸缩（AutoScaling）就是自动为我们调整弹性计算资源大小

敬之·2022-12-24 13:48

#今日论文推荐#卷积核扩大到51x51，新型CNN架构SLaK反击Transformer

当你看到neuralnetworkscaling这个词的时候你能想到什么？先不要看下文，把你想到的东西记下来。说不定这个简单的brainstorm能让你找到绝妙的idea。我想大多数人想到的应该

wwwsxn·2022-12-23 13:28

卷积核扩大到51x51，新型CNN架构SLaK反击Transformer

当你看到neuralnetworkscaling这个词的时候你能想到什么？先不要看下文，把你想到的东西记下来。说不定这个简单的brainstorm能让你找到绝妙的idea。

PaperWeekly·2022-12-23 13:55

卷积核大到51x51！SLaK：一种CNN主干新网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：集智书童MoreConvNetsinthe2020s:ScalingupKernelsBeyond51

Amusi（CVer）·2022-12-23 13:54

MORE CONVNETS IN THE 2020S: SCALING UP KER- NELS BEYOND 51 × 51 USING SPARSITY

https://arxiv.org/pdf/2207.03620.pdfcode:https://github.com/VITA-Group/SLaKlinkMORECONVNETSINTHE2020S:SCALINGUPKER-NELSBEYOND51

小小小~·2022-12-23 13:52

Fabric.js 元素中心缩放

如下图所示：如果想将默认缩放操作设置为“中心缩放”，只需将centeredScaling属性设置为true即可。

·2022-12-22 23:59

PointNeXt: Revisiting PointNet++ with ImprovedTraining and Scaling Strategies

PointNeXt:RevisitingPointNet++withImprovedTrainingandScalingStrategiesAbstractPointNet++是理解点云最有影响力的神经架构之一

Torres_9_cfc·2022-12-22 15:26

Parti 水记

Parti水记《ScalingAutoregressiveModelsforContent-RichText-to-ImageGeneration》主页：https://parti.research.google

fishslot·2022-12-22 12:59

Sklearn参数详解—LR模型

sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2',dual=False,tol=0.0001,C=1.0,fit_intercept=True,intercept_scaling

Sciengineerv·2022-12-21 18:04

【论文阅读笔记】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

论文地址：NetworkSlimming论文总结本文提出了一种channel-level的裁剪方案，可以通过稀疏化尺度因子（BN层的scalingfactor）来裁掉“不重要”的channel。

时光机ﾟ·2022-12-21 14:15

K8S集群 (kubeadm搭建方式-单Master-最详细版)

前言：Kubernetes这个单词来自于希腊语，含义是舵手或领航员；Production-GradeContainerOrchestrationAutomatedcontainerdeployment,scaling

Bright1668·2022-12-21 08:14

机器学习-特征归一化

最常用的方法主要有以下两种：1，线性函数归一化,，(Min-MaxScaling)。它对原始数据进行线性变换使得结果映射在[0,1]的范围内，实现原始数据的等比缩放。

AI_王布斯·2022-12-20 17:39

NeurIPS 2022 | 知识蒸馏中如何让“大教师网络”也教得好？

©作者|李新春单位|南京大学研究方向|知识蒸馏本文介绍一篇发表在机器学习顶会NeurIPS2022（CCF-A类会议）的论文《AsymmetricTemperatureScalingMakesLargerNetworksTeachWellAgain

PaperWeekly·2022-12-20 14:07

机器学习100天之旅第一天---数据预处理

机器学习100天之旅第一天---数据预处理前言机器学习初步---数据预处理1导入需要的库2导入数据集3处理丢失数据（MissingData）4解析分类数据5分割数据集6特征缩放（featurescaling

秃头青年Juniors·2022-12-18 18:37

最强Transformer发布！谷歌大脑提出ViT-G：缩放视觉Transformer，高达90.45%准确率！

ScalingVisionTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2106.045601简介视觉Transformer(ViT)等基于注意力的神经网络最近在许多计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果

AI视觉网奇·2022-12-18 07:50

python数据预处理的方法_python中常用的九种数据预处理方法

中常用的九种预处理方法分享本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling

weixin_39922642·2022-12-16 13:46

Class-wise Metric Scaling for Improved Few-Shot Classification (基于类的度量缩放提升小样本分类)

基于度量的小样本分类摘要我们提出了一种基于类的度量缩放(CMS)机制，它可以应用于训练和测试阶段。具体地说，在训练阶段，度量标量被设置为可学习参数，帮助学习更有区别和可转移的特征表示。在测试方面，我们构造了一个凸优化问题来生成一个最优标量向量来改善最近邻决策。此外，我们还涉及到一个低秩双线性池化层，以提升表示能力，这进一步提供了显著的性能增益。1.Introduction最近基于最接近类中心的方法

哈哈哈hhhhhh·2022-12-15 19:31

Keras Preprocesing Layers 中的Resizing、Rescaling

layers.experimental.preprocessing.Resizing(IMG_SIZE,IMG_SIZE),layers.experimental.preprocessing.Rescaling

Alocus_·2022-12-15 16:08

Mujoco模型学习记录

asset连杆纹理配置1name纹理名称,用于跟连杆关联2scale控制纹理在x-y-z方向上的放大缩小，原始是111scale:real(3),“111”Thisattributespecifiesthescalingthatwillbeappliedtothevertexdataalongeachcoordinateaxis.Negativevaluesareallowed

Feisy·2022-12-11 23:25

python图像处理：透视变换

变换矩阵可以拆成4部分，表示线性变换，比如scaling，shearing和ratotion。用于平移

心_kokoro·2022-12-11 13:14

Beyond neural scaling laws: beating power law scaling via data pruning

在这里，我们专注于误差随数据集大小的缩放，并展示了如何在理论和实践中突破幂律缩放并将其减少到指数缩放，而不是如果我们有机会获得高质量的数据修剪指标，该指标对应该丢弃训练示例以实现任何修剪数据集大小的顺序进行排序。然后，我们用修剪后的数据集大小经验地测试了这种新的指数缩放预测，并且确实观察到在CIFAR10、SVHN和ImageNet上训练的ResNets上比幂律缩放性能更好。鉴于寻找高质量修剪指标

你今天论文了吗·2022-12-11 09:29

一文彻底搞懂，为什么数据要做特征归一化和标准化！

写在前面Featurescaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。

数据不吹牛·2022-12-10 13:16

吴恩达《机器学习》笔记——第四章《多元线性回归》

variables（多特征/变量）4.2Gradientdescentformultiplevariables（多元梯度下降法）4.3GradientdescentinpracticeI：FeatureScaling

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-12-10 13:39

机器学习第三章多变量线性回归

文章目录第三章多变量线性回归（MultivariateLinearRegression）多变量梯度下降梯度下降运算中的使用技巧特征缩放（featurescaling）定义新的特征多项式回归正规方程（normalequation

NO.7_·2022-12-10 13:08

sharding-proxy + sharding-scaling实现不停服分库分表数据迁移

sharding-proxy+sharding-scaling实现不停服数据迁移sharding-proxy的相关理论&使用文档参考官网（https://shardingsphere.apache.org

HTslide·2022-12-10 04:10

数据预处理9种方法-sklearn.preprocessing

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法，以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍;1.标准化（StandardizationorMeanRemovalandVarianceScaling

机器人X·2022-12-10 02:50

特征缩放（Feature Scaling）

特征缩放的几种方法：（1）最大最小值归一化（min-maxnormalization）：将数值范围缩放到[0,1]区间里（2）均值归一化（meannormalization）：将数值范围缩放到[-1,1]区间里，且数据的均值变为0（3）标准化/z值归一化（standardization/z-scorenormalization）：将数值缩放到0附近，且数据的分布变为均值为0，标准差为1的标准正态分

weixin_30732825·2022-12-09 08:18

【论文阅读笔记】Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

RepLKNet代码地址GithubRepLKNet论文地址Arixiv有效感受野论文地址Arxiv论文总结本文设计的网络名为RepLKNet（ReparamLargeKernelNetwork），其证明了少量的大kernel卷积可以获得比堆叠小kernel卷积的网络架构设计更好的效果。RepLKNet使用的最大卷积核大小为31∗31\mathbf{31}*\mathbf{31}31∗31，是

时光机ﾟ·2022-12-08 12:56

数值处理--特征工程

常用方法：（1）线性函数归一化（Min-MaxScaling）对原始数据进行线性变换，使结果映射到【0,1】范围，实现对原始数据的等比缩放。

小虾仁芜湖·2022-12-08 10:17

Network slimming，一个比较好用的模型剪枝方法

本文方法其实比较简单：首先，使用L1regularization对BN层的scalingfactor

春枫琰玉·2022-12-08 08:49

解决训练难题，1000层的Transformer来了，训练代码很快公开

ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1000层的Transformer，深得吓人来源：机器之心昨日出炉的论文《DeepNet:ScalingTransformersto1,000Layers

计算机视觉研究院·2022-12-07 19:34

论文笔记——Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs

论文PDF作者一作：丁霄汉谷歌学术主页通讯：张祥雨谷歌学术主页摘要现代卷积神经网络模型普遍倾向于使用多个小卷积核来代替大卷积核，受到ViT的启发，论文重新审视了大卷积核在现代卷积神经网络中的使用情况，指出采用少量大卷积核的设计范式要明显优于目前采用大量小卷积核堆叠的设计范式，并提出了五条设计准则，用于指导高效大卷积核卷积神经网络的设计。根据这些准则，论文提出了一种称为RepLKNet的纯CNN架构

处于并将长期处于科研混子阶段·2022-12-07 12:47

AI周报丨微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA；微软打造Florence模型打破分类、检索等多项SOTA

极链AI云·2022-12-07 11:04

python语音合成需要的库_用PyTorch实现Deep Voice 3语音合成

pytorchPyTorchimplementationofconvolutionalnetworks-basedtext-to-speechsynthesismodels:arXiv:1710.07654:DeepVoice3:ScalingText-to-SpeechwithConvolutionalSequenceLearning.arXiv

weixin_39921224·2022-12-07 05:52

ZFPlayer 设置全屏模式（边框裁剪）

ZFAVPlayerManager*playerManager=[[ZFAVPlayerManageralloc]init];//全屏模式，带裁剪，避免有黑边playerManager.scalingMode

junedeyu·2022-12-06 16:26

李宏毅机器学习 batch normalization

featurescalingw1和w2发生同等的变化，因为x2很大，x1很小，所以w2对结果影响较大，loss在w2方向上斜率较大，w1对结果影响较小，loss在w1方向上斜率较小如果进行featurescaling

lxmm1999·2022-12-06 11:10

Batch Normalization——李宏毅机器学习笔记

paper《BatchNormalization:AcceleratingDeepNetworkTrainingbyReducingInternetCovariateShift》，2015FeatureScaling

我是小蔡呀～～～·2022-12-06 11:01

OpenStack 企业私有云的若干需求（7）：电信行业解决方案 NFV

原文作者：世民谈云计算（微信公众号ID：SammyTalksAboutCloud）专栏地址：随笔分类-Nova本系列会介绍OpenStack企业私有云的几个需求：Nova虚机支持GPU自动扩展（Auto-scaling

北岸冷若冰霜·2022-12-06 03:26

超分辨率概述

1.什么是超分辨率增强Videosuper-resolutionisthetaskofupscalingavideofromalow-resolutiontoahigh-resolution.超分辨率(

LceChan·2022-12-05 20:29

Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf代码地址：https://github.com/MegEngine/RepLKNet目录论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.06717.pdf代码地址：https://github.com/MegEngine/RepLKNetAbstract1.Introduction2.Guidelin

冲冲冲鸭鸭鸭~·2022-12-05 14:38

ResNet-RS：谷歌领衔调优ResNet，性能全面超越EfficientNet系列 | 2021 arxiv

从实验效果来看性能提升挺高的，值得参考来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingStrategies论文地址：https

晓飞的算法工程笔记·2022-12-05 14:32

何恺明团队新作FLIP：通过Masking扩展语言-图像预训练

点击进入—>Transformer微信技术交流群FLIPScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking单位：MetaAI,FAIR(何恺明等人)论文：https:

Amusi（CVer）·2022-12-05 14:29

何恺明团队新作FLIP：MAE助力CLIP更快更高精度！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：AIWalkerScalingLanguage-ImagePre-trainingviaMasking

Amusi（CVer）·2022-12-05 14:59

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