WISE

LeakyReLU函数解析

LeakyReLU语法CLASStorch.nn.LeakyReLU(negative_slope:float=0.01,inplace:bool=False)作用Element-wise对于每个x，应用函数如图
Codefmeister·2022-11-23 13:04

深度学习——神经网络 Keras个人学习笔记

activation：激活函数，为预定义的激活函数名（参考激活函数），或逐元素（element-wise）的Theano函数。如果不指定该参数
欧神仙crossover·2022-11-23 12:23

Pixel-wise Anomaly Detection in Complex Driving Scenes

Pixel-wiseAnomalyDetectioninComplexDrivingScenesCVPR2021Code：https://github.com/giandbt/SynBoost摘要最先进的语义分割方法无法检测异常实例，这阻碍了它们在安全关键和复杂应用中的部署，例如自动驾驶。最近的方法集中在利用分割不确定性来识别异常区域或从语义标签图中重新合成图像以发现与输入图像的不同之处。在这项工
yijun009·2022-11-23 11:15

sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix

sklearn.metrics.multilabel_confusion_matrix(y_true,y_pred,*,sample_weight=None,labels=None,samplewise=False)计算class-wise
lizi0403·2022-11-23 09:08

lightgbm的使用和参数说明

importlightgbmaslgb```datainterface设置参数训练、预测模型保存```lightgbm.sklearn.LGBMClassifier()```tuning**ref：****note：**针对Leaf-wise
hellopbc·2022-11-23 08:04

龙志勇：云游戏的量变与质变 | WISE2022峰会演讲实录

元宇宙和游戏，可以被看做是虚拟世界的不同应用领域。在Web3.0概念大行其道之前，元宇宙偏向于交互与协同，而游戏更注重用户的感官体验。当各个行业开始讨论下一个互联网时代究竟何为主流时，“虚实共生”已然成为了产业发展的共识。8月2日-8月3日，36氪在北京成功举办主题为「虚实共生，无尽未来」的年度峰会。本次峰会汇集游戏、元宇宙及Web3.0各领域的专家，共同讨论如何开启人类的下一个数字时代的“无尽未
元境·2022-11-23 07:07

对抗攻击：Robust Superpixel-Guided Attentional Adversarial Attack

RobustSuperpixel-GuidedAttentionalAdversarialAttack文章目录对抗攻防文献记录一、相关概念二、SAI-FGM1.原始图像的超像素点分割2.注意力热图分割3.对抗噪声的产生三、总结一、相关概念"pixel-wise"meanstheseadversarialperturbationsareaddedontoeachpixelin
巡礼之年0v0·2022-11-23 00:33

CRF图像分割简介

这里主要是讲ConditionalRandomFields(CRF)用于pixel-wise的图像标记（其实就是图像分割）。CRF经常用于pixel-wise的label预测。
thesby·2022-11-22 23:10

Transformer-Based Attention Networks for Continuous Pixel-Wise Prediction 基于Transformer注意力网络连续像素级与估计

仅作学习交流~包含重点翻译，要点归纳，部分扩展论文地址GitHub-ygjwd12345/TransDepth:CodeforTransformersSolveLimitedReceptiveFieldforMonocularDepthPrediction目录1摘要2介绍3相关工作4核心TransDepthAGD5实验结果-数据集6.实验结果评估7总结8扩展1摘要虽然卷积神经网络对各种计算机视觉任
MengYa_DreamZ·2022-11-21 03:34

GRN: Generative Rerank Network for Context-wise Recommendation

总结generator:GRU，policygradient优化，selfreward+differentialreward，从粗排到精排evaluator:bi-lstm+self-attention，交叉熵损失，对finallist做rank细节generator把gru当作一个policy，reward有2部分：selfreward+differentialreward。selfreward
KpLn_HJL·2022-11-21 02:52

稀疏卷积 sparse conv

组卷积groupconv，depth-wise深度卷积都属于稀疏卷积。下面三个都属于稀疏卷积。
hxxjxw·2022-11-21 01:24

PyTorch中的matmul函数详解

PyTorch中的两个张量的乘法可以分为两种：两个张量对应的元素相乘（element-wise），在PyTorch中可以通过torch.mul函数（或者∗*∗运算符）实现两个张量矩阵相乘（Matrixproduct
旅途中的宽~·2022-11-20 14:04

提升目标检测模型性能的tricks

提升目标检测模型性能的tricksbagoffreebiespixel-wise调整几何畸变光照变化遮挡RandomEraseCutOutHide-and-SeekGridMask正则DropoutDropConnectDropBlock
入坑&填坑·2022-11-20 13:27

深兰科技获评36氪“2022隐形冠军未来新趋势企业”称号

近日，36氪WISE2022隐形冠军未来新趋势大会举行，深兰科技技术副总裁周丹弟博士围绕人工智能生态进行主题演讲，会上同期发布2022隐形冠军榜单，深兰科技凭借硬核科技实力在会上获评“2022隐形冠军未来新趋势企业
深兰科技·2022-11-20 08:48

【Speaker Recognition】A CHAPTER-WISE UNDERSTANDING SYSTEM FOR TEXT-TO-SPEECH IN CHINESE NOVELS

ACHAPTER-WISEUNDERSTANDINGSYSTEMFORTEXT-TO-SPEECHINCHINESENOVELSAbstract在基于文本转语音TTS的有声读物制作中，多角色配音和情感表达可以显著提高有声读物的自然性。然而，它需要在句子水平上手动标注带有明确的说话者和情感标签的原创小说，这是非常耗时和昂贵的。在本文中，我们提出了一种中国小说的章节理解系统，基于章节级语境自动预测说话
Vincy_King·2022-11-20 02:28

论文阅读《P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregation for Multi-View Stereo》

论文地址：P-MVSNet:LearningPatch-wiseMatchingConfidenceAggregationforMulti-ViewStereo一、摘要  CostVolumes应该是各向异性的，但是传统的方法使用各向同性的方式来处理它（基于方差计算，每个像素都以相同的贡献度参加代价聚合计算），文章使用了一个各向同性的3D卷积和各向异性的3D卷积相结合的代价聚合方式得到更加鲁棒的代
CV科研随想录·2022-11-19 19:23

【深度学习MVS系列论文】P-MVSNet: Learning Patch-wise Matching Confidence Aggregation for Multi-View Stereo

P-MVSNet:LearningPatch-wiseMatchingConfidenceAggregationforMulti-ViewStereoICCV2019Abstractvolume在深度和空间方向应该都是各向异性的，但之前都是各向同性的处理问题本文基于各向同性和各向异性的3D卷积构建网络两大核心模块：patch-wiseaggregationmodule:从提取的特征中聚集像素级别的
doubleZ0108·2022-11-19 19:41

Pytorch教程（十五）：element-wise、Broadcasting

t1=torch.tensor([[1,2],[3,4]],dtype=torch.float32)t2=torch.tensor([[9,8],[7,6]],dtype=torch.float32)我们先创建了两个秩为2，形状为2×22\times22×2的张量，这意味着我们有两个轴，他们都有两个元素的长度，第一个轴的元素是数组，第二个轴的元素是数字。两个张量必须具有相同数量的元素才能执行一个e
vincent_hahaha·2022-11-19 15:37

element-wise multiplication

#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2020/9/2416:50#@Author:zhaoyLi#@FileName:test2.py#@Software:PyCharm#@Blog：https://blog.csdn.net/qq_37405118#@Purpose:验证element-wisemultiplicationimportto
深度菜鸡-达闻西·2022-11-19 14:28

Element-wise Multiplication and Matrix Multiplication

Element-wiseMultiplicationandMatrixMultiplication一、Element-wiseMultiplication:在python通过*实现1.矩阵乘法一个常数2.矩阵乘法一个向量二、矩阵乘法MatrixMultiplication:在python通过@实现
QT-Smile·2022-11-19 14:27

Tensorflow 实现sparse matrix element-wise multiplication 即稀疏矩阵与稠密矩阵的multiply

这里的乘法不是指tensorflow中的tf.matmul而是tf.multiply。但是tf.multiply仅实现了两个稠密矩阵的乘法，如果需要计算稀疏矩阵与稠密矩阵的multiply，则可以采用以下的方法计算。importnumpyasnpimportscipy.sparseasspimporttensorflowastfdefsparse_to_tuple(sparse_mx):defto
hjzgj263446·2022-11-19 14:15

Broadcasting 和 Element-Wise 操作

在这篇文章中，我们将通过学习element-wise的操作来扩展我们的知识，而不仅仅是reshape操作。
dong_learning·2022-11-19 14:45

Pytorch-3:element-wise operation（包括element-wise大小比较）

Element-wiseoperationElement-wise也称为Componet-wise或者Point-wise这种操作在匹配的元素间起作用，“匹配”的含义是:张量有同样的shape元素的“位置
Ztomepic·2022-11-19 14:13

用latex表示element wise multiplication运算符

向量与矩阵运算：符号⊙\odot⊙，表示方法$\odot$向量与向量运算：符号∘\circ∘，表示方法：$\circ$
BierOne·2022-11-19 14:41

【琐碎】element-wise multiplication

element-wiseproduct=element-wisemultiplication=Hadamardproduct含义：两个矩阵对应位置元素进行乘积例如v*w=s表示对每一个输入向量v乘以一个给定的“权重”w向量。换句话说，就是通过一个乘子对数据集的每一列进行缩放。这个转换可以表示为如下的形式：参考：https://www.zhihu.com/question/65866370https
菜菜2022·2022-11-19 14:39

lightgbm pandas安装_Py之lightgbm：lightgbm的简介、安装、使用方法之详细攻略

使用基于学习算法的决策树.它是分布式的,高效的,装逼的,它具有以下优势:速度和内存使用的优化减少分割增益的计算量通过直方图的相减来进行进一步的加速减少内存的使用减少并行学习的通信代价稀疏优化准确率的优化Leaf-wise
weixin_39856208·2022-11-19 08:19

yolov5剪枝实战1: 论文及yolov5剪枝实战项目介绍

如果对element-wise级别的剪枝会导致非结构化的网络剪枝，所以我们研究的重点是结构化的
@BangBang·2022-11-18 08:44

Layernorm反向梯度

表示element-wise乘法则输入的梯度为：当j=i时，j≠i时，虽然是求和，但是只有k=i时有值，所以：同样地，虽然是求和，但是只有k=i时有值所以：
Yan_Yancy·2022-11-17 09:13

[深度学习论文笔记]Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with Transformer

UCTransNet:RethinkingtheSkipConnectionsinU-NetfromaChannel-wisePerspectivewithTransformerUCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接Published:AAAI2022论文：https://arxiv.org/abs/2109.04335代码：https://gith
Slientsake·2022-11-15 12:25

用通俗易懂的方式讲解：lightGBM 算法及案例（Python 代码）

算法以及优缺点1.4启发2什么是lightGBM3lightGBM原理3.1基于Histogram（直方图）的决策树算法3.2Lightgbm的Histogram（直方图）做差加速3.3带深度限制的Leaf-wise
Python数据挖掘·2022-11-15 09:26

opencv c++ 图像像素逻辑操作（位操作）（10）

前置知识：image1image2与或异或000000101110011111101、定义两个空白图像矩阵，并在里面绘制矩形：voidQuickDemo::bit_wise_Demo(Mat&image
lucust·2022-11-10 09:51

DFGCN:Deep Fuzzy Graph Convolutional Networks for PolSAR Imagery Pixel-wise Classification

背景使用图神经网络做的遥感数集的节点分类。遥感数据集数据不同于一般的RGB图像。HongyingLiu,TianwenZhu,FanhuaShang*,YuanyuanLiu,DeruiLv,ShuyuanYang,DeepFuzzyGraphConvolutionalNetworksforPolSARImageryPixel-wiseClassification,IEEEJournalofSel
Starry memory·2022-11-10 07:53

2021机器学习面试必考面试题汇总（附答案详解）

XGBoost的决策树是Level-wise增长。Level-wise可以同时分裂同一层的叶子，容易进行多线程优化，过拟合风险较小，但是这种分裂方式也有缺陷，
julyedu_7·2022-11-09 17:16

首篇Transformer在3D点云中的应用综述（检测/跟踪/分割/降噪/补全）

3Transformer实现3.1操作规模3.2操作空间4数据表示4.1基于体素的Transformers4.2基于点云的Transformers53D任务5.1高级任务5.2低级任务63D自注意力变体6.1Point-wise
奥比中光3D视觉开发者社区·2022-10-28 07:17

科研训练第三周：关于《Learn from Syntax: Improving Pair-wise Aspect and Opinion Terms Extraction with Ric》的论文阅读

上周查完了关于aspect-opinion抽取的2021相关工作，这周是精读其中一篇然后下周一（也就是明天）汇报，不过好像被推迟到下下周啦，所以我今天才开始读没啥问题叭默默吐槽国庆放假三天但是zn专业一堆实验、大作业外加两门课设要肝前天下午写完RRT寻路算法（花了好大时间画图）昨天完成了图形学OpenGL的一个小Demo以及一个数独的简单解法（多解还没有做完555~）另外编译原理好难啊啊啊，写了三
理想国の糕·2022-10-26 16:29

多模态融合2022|TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers

RobustLiDAR-CameraFusionfor3DObjectDetectionwithTransformers会议：CVPR2022单位：香港科技大学，华为1.摘要+intro作者认为目前的坑是在point-wise
Rolandxxx·2022-10-13 09:14

深度理解CNN中的感受野（大杀器）

残差连接改变感受野的原因是通过跨层连接将特征图进行element-wise的加和，很显然这样将两种特征图进行耦合的操作会改变感受野的大小。这时我们通常将较大的感受野作为最终的感受野大小。
Rolandxxx·2022-10-13 09:38

SS-Model【5】：U-Net

文章目录系列文章目录前言1.Introduction2.NetworkArchitecture2.1.Encoder2.2.Decoder3.Training3.1.Overlap-tile3.2.Pixel-wise3.3
zzzyzh·2022-09-26 07:41

Local Attention和动态Depth-wise卷积

©作者|Qer单位|南开大学研究方向|计算机视觉Transformer的文章近两年来可谓是井喷式爆发，大量工作来设计各种任务上的transformer模型，然而，attention作为transformer的核心模块，真的比卷积强吗？这篇文章为你带来了localattention和dynamicdepth-wiseconvolution的新视角，其实设计好的卷积结构，并不比transformer差
PaperWeekly·2022-09-25 19:50

pandas 批量修改列名_详解pandas DataFrame修改行列名

写在前面的话：在做WISE数据处理时，有时候需要将几组数据生成一个DataFrame，然而在生成的过程中我一般不会设置列的名字(因为这种过程可能会有很多步)，所以最后的列名是默认的。
weixin_39602108·2022-09-11 07:51

基于预训练模型 ERNIE-Gram 实现语义匹配-模型搭建

月以来，NLP个领域的任务都通过Pretrain+Finetune的模式相比传统DNN方法在效果上取得了显著的提升，本节我们以百度开源的预训练模型ERNIE-Gram为基础模型，在此之上构建Point-wise
lovealgorithm.·2022-09-02 07:34

第五周作业：卷积神经网络（Part 3）

MobileNetV1网络网络结构Deep-wise卷积MobileNets将一个标准的卷积分解为为一个深度卷积（depthwiseconvolutions）和一个点卷积（pointwiseconvolution
Christine__·2022-07-21 07:07

iPhone会掀起5G换机潮吗？

他告诉「Wise财经」，iPhone12系列虽然骂的人居多，但大家似乎都在用脚投票。“究竟iPhone12系列好不好，用户的脚说了算。”
Unitimes·2022-07-05 09:56

DGL- Message Passing

这个t+1时刻的消息传递框架定义如下的逐边(node-wise)和逐边的计算：Edge-
穿着凉鞋走天下·2022-07-04 07:51

论文导读｜DynGCN:基于时空建模的动态图卷积网络

JingLi,YuLiu,andLeiZou原文《DynGCN:ADynamicGraphConvolutionalNetworkBasedonSpatial-TemporalModeling》收录于WISE2020
PKUMOD·2022-07-02 07:34

图神经网络（二十五）L2-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks

本文收录于CVPR2020，作者来自于德克萨斯农工大学。GCN的性能是不可否认的，但将GCN应用于大图面临着高昂的时间复杂度和空间复杂度，因为计算每个节点的嵌入表示需要递归的从邻居节点那聚合邻居的信息，并且随着层数的增长邻域数量也成倍增长。本文提出了一种新的用于GCN的分层训练框架(L-GCN)，该框架将训练过程中的特征聚合和特征变换分离开来，从而大大降低了时间复杂度和空间复杂度。在后面作者进一步
码匀·2022-07-02 07:02

WISE 2019 | ML-GCN：多标签图节点分类的半监督图嵌入

目录前言1.回顾GCN1.1GCN原理1.2GCN的缺点2.ML-GCN2.1Skip-Gram2.2ML-GCN思想2.3协同优化和负采样3.实验前言题目：Semi-supervisedGraphEmbeddingforMulti-labelGraphNodeClassification会议：InternationalConferenceonWebInformationSystemsEngine
Cyril_KI·2022-07-02 07:04

Apollo Planning规划算法仿真调试(10)：LGSVL与Apollo联合仿真配置方法

官网地址：https://wise.svlsimulator.com/maps/public软件包快速下载地址：https://download.csdn.net/download/nn243823163
自动驾驶Player·2022-06-22 07:28

【特征提取网络】|SENet

卷积核作为卷积神经网络的核心，它使网络能够通过融合每一层的局部感受野内的空间（spatial）和通道信息（channel-wise）来构建信息特征。
rrr2·2022-06-21 07:45

【SCA-CNN 解读】空间与通道注意力：Spatial and Channel-wise Attention

摘要视觉注意已经成功地应用于结构预测任务，如视觉字幕和问题回答。现有的视觉注意力模型一般是空间的，即注意力被建模为空间概率，该空间概率对编码输入图像的CNN的最后一个卷积层特征图进行重新加权。然而，我们认为，这种空间注意并不一定符合注意力机制——一种结合了随时间推移的上下文注视的动态特征提取器，因为CNN的特征是空间的、通道的和多层次的。在本文中，我们介绍了一种新的卷积神经网络，称为SCA-CNN
AI 菌·2022-06-10 22:46
上一页 2 3 4 5 6 7 8 9 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他