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深度学习之对象检测_深度学习时代您应该阅读的12篇文章，以了解对象检测

深度学习之对象检测前言(Foreword)Asthesecondarticleinthe“PapersYouShouldRead”series,wearegoingtowalkthroughboththehistoryandsomerecentdevelopmentsinamoredifficultareaofcomputervisionresearch

weixin_26752765·2022-11-26 22:45

通过FNN算法进行特征组合的商品推荐详细教程有代码+数据

CTR表示Click-Through-Rate点击率，CTR=点击量/展示量。方法概述：本教程包括以下内容：从原始的数据文件中加载数据、缺失值填充、特征

数学是算法的灵魂·2022-11-26 18:47

Mega-Nerf学习笔记

Mega-NeRF:ScalableConstructionofLarge-ScaleNeRFsforVirtualFly-Throughs主页：https://meganerf.cmusatyalab.org

ACxz·2022-11-26 18:05

生成扩散模型漫谈：一般框架之ODE篇

PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络上一篇文章《生成扩散模型漫谈：一般框架之SDE篇》中，我们对宋飏博士的论文《Score-BasedGenerativeModelingthroughStochasticDifferentialEquations

PaperWeekly·2022-11-26 12:59

生成扩散模型漫谈：一般框架之SDE篇

PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络在写生成扩散模型的第一篇文章时，就有读者在评论区推荐了宋飏博士的论文《Score-BasedGenerativeModelingthroughStochasticDifferentialEquations

PaperWeekly·2022-11-26 12:29

极大似然参数估计

张教授在大作“AFlexibleNewTechniqueforCameraCalibration”中的原话如下：”Theabovesolutionisobtainedthroughminimizinganalgebraicdistancewhichisnotphysicallymeaningful

waeceo·2022-11-26 11:47

IROS 2022 | 自动驾驶感知/定位/融合/规划方向论文汇总！

SLAMPFilter:BuildingPersistentMapsthroughFeatureFilteringforFastandAccurateLiDAR-basedSLAMLearningtoCompleteObjectSh

自动驾驶之心·2022-11-26 10:56

Deformable Convolutional Networks v2 可变形卷积v2版翻译

AbstractThesuperiorperformanceofDeformableConvolutionalNetworksarisesfromitsabilitytoadapttothegeometricvariationsofobjects.可变形卷积网络的优越性能源于其对目标几何变化的适应能力Throughanexaminationofitsadaptivebehavior

Fm镄·2022-11-26 08:11

【损失优化】pytorch中多优化器参数分配与多损失回传(解决报错：RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time)

优化器参数分配采用itertools.chain()多损失回传除最后一个loss.backward()，其余需要添加retain_graph=True测试：importtorchimportitertoolsimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclasstest_model(nn.Module):def__init__(self):super

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:34

Springboot2.0整合neo4j出错

org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException:Errorcreatingbeanwithname'demoController':Unsatisfieddependencyexpressedthroughfield'demoService

teenwolf_man·2022-11-25 17:19

Multi-hop Reading Comprehension through Question Decomposition and Rescoring 论文笔记

Multi-hopReadingComprehensionthroughQuestionDecompositionandRescoring2019年的一篇在Hotpot数据集上进行实验的文章，由UW和AllenAI

lzk_nus·2022-11-25 15:57

增量学习综述

数据增量与类别增量二、常见增量学习结构三、增量学习方法分类四、总结及论文链接4.1总结4.2相关论文链接相关论文链接无监督增量学习UnsupervisedClass-IncrementalLearningThroughConfusion

有害诗篇·2022-11-25 11:32

ERNIE: 2.0带来了什么

目录前言一、ERNIE:EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegrationKnowledgeMaskingStrategies对话语言模型成绩二、ERNIE2.0

luv_dusk·2022-11-25 11:10

ERNIE1.0 与 ERNIE2.0 论文解读

1.ERNIE1.0EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegrationMotivationBERT那种预测随机mask的方式忽略了句子中的实体信息以及实体与实体之间的关系

lwgkzl·2022-11-25 11:30

现代大学英语精读第二版（第三册）学习笔记（原文及全文翻译）——5B - The ABCs of Global Warming（全球变暖基本情况）

Unit5B-TheABCsofGlobalWarmingTheABCsofGlobalWarmingRuthGambergEverythinginnaturechanges,includingtheclimate.Thisisauniversallawofnature.Throughtheprocessofevolution

预见未来to50·2022-11-25 11:59

详细介绍百度ERNIE 2.0：A Continual Pre-Training Framework for Language Understanding

若年封尘·2022-11-25 11:23

轻量级模型设计与部署总结

前言一些关键字定义及理解计算量FLOPs内存访问代价MACGPU内存带宽LatencyandThroughput英伟达GPU架构CNN架构的理解手动设计高效CNN架构建议一些结论一些建议轻量级网络模型部署总结轻量级网络论文解析文章参考资料文章同步发于

嵌入式视觉·2022-11-25 07:06

重参数 (Reparameterization)

Contents基本概念连续情形离散情形GumbelMaxGumbelSoftmaxStraight-ThroughGumbel-SoftmaxEstimator背后的故事:梯度估计(gradientestimator

连理o·2022-11-25 07:33

第三天了

Adreamdoesn’tbecomerealitythroughmagic;ittakessweat,determinationandhardwork.梦想不会奇迹般地实现，它需要汗水、决心和努力去实现

野地百合_35b6·2022-11-25 07:58

（中英）计算机网络层概述 computer network

Anetworkismadeupofseveralcomputersconnected.Theycanbeconnectedthroughdifferentprotocols.AProtocolisasetofrulesthatallowtwo

TranSad·2022-11-25 05:45

视频转图片序列 java,将图像序列转换为视频文件android java

IknowthisisanoldquestionandIhaveresearchedalotthroughthisbutseemsliketherearenopropersolutions.TherearesomewaystodosowhichIhavealreadyseensuchas

Running Tree·2022-11-25 02:40

HBU-NNDL 作业9：分别使用numpy和pytorch实现BPTT

目录6-1P：推导RNN反向传播算法BPTT.RNN前向传播沿时反向传播BPTT(BackpropagationThroughTime)设计简单RNN模型，分别用Numpy、Pytorch实现反向传播算子

不是蒋承翰·2022-11-24 17:04

movielens推荐_电影推荐系统movielens grouplens

theavailabilityofmoviesisendlesstothepointthatapersoncouldwatchanewmovieeverywakinghour.However,weoftenendupfindingourselvessearchingthroughthemovieselectionthatourstrea

weixin_26642481·2022-11-24 13:05

【Datawhale组队学习记录】through-pytorch-task2

Datawhale组队学习学习记录task2本文仅记录在学习过程中遇到的部分问题，Datawhale教程：DATAWHALE-一个热爱学习的社区(linklearner.com)。3.3数据读入PyTorch数据读入通过Dataset+DataLoader的方式完成。Dataset定义好数据的格式和数据变换形式，可以定义自己的Dataset类来灵活读取数据，定义的类需要继承PyTorch自身的Da

cccdsn·2022-11-24 06:25

图卷积节点分类_在节点分类任务上训练图卷积网络

图卷积节点分类ThisarticlegoesthroughtheimplementationofGraphConvolutionNetworks(GCN)usingSpektralAPI,whichisaPythonlibraryforgraphdeeplearningbasedonTensorflow2

weixin_26713521·2022-11-24 04:15

论文笔记| 后门攻击|Composite Backdoor Attack for Deep Neural Network byMixing Existing Benign Features

Abstract背景PretrainedDNNsmaycontainbackdoorsthatareinjectedthroughpoisonedtraining.Thesetrojanedmodelsperformwellwhenregularinputsareprovided

henulqr·2022-11-24 02:24

[论文阅读] Unsupervised Domain Adaptive Salient Object Detection Through Uncertainty-Aware Pseudo-Label

论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.13170代码：https://github.com/Kinpzz/UDASOD-UPL发表于：AAAI22Abstract深度学习的最新进展大大提升了显著目标检测(SOD)的性能，但却牺牲了更大规模的逐像素标注的标签。为了减轻劳动密集型标注的负担，人们提出了深度无监督的SOD方法，以利用手工制作的显著性方法产生的噪声标签。然而，从粗

xiongxyowo·2022-11-24 00:49

A Survey on Malicious Domains Detection through DNS Data Analysis

3.1DNS数据从哪收集：由于DNS基础结构的分布式特性，可以考虑使用多个位置来收集有关DNS查询和答复的信息。在所有涉及的服务器中，解析器（如第2节中的定义）是唯一的，因为它是唯一可以访问直接来自客户端机器的查询的位置。因此，在以下内容中，我们区分了数据来源的两种具体情况。我们将第一个程序称为“Host-Resolver”。它是指通过观察终端主机与其解析器之间的通信而获得的DNS数据。第二种数据

m0_38110128·2022-11-24 00:48

inception of Mars plan

lhopewe’vegetafeelforthespacestationaswefeelthroughsolidaritycooperationcanmakeimpossiblepossible.wecanstarttolearnmoreaboutthehistoryofMarsexplorationbystudyingMarsmissionhasattractedactiveparticipat

人工智能之三维内存·2022-11-23 22:52

Mars migration has a long plan

afamousexperimentseekingtoreplicatethecreationoflifeonearthrananelectriccurrentthroughamixofwaterandcommongases

人工智能之三维内存·2022-11-23 22:51

DQN（Deep Q-Network）简单理解

NIPS2013PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningNature2015Human-levelControlthroughDeepReinfor

qq_39429669·2022-11-23 22:08

Linux系统安装OpenCV

IntroductionThispostintroducestwowaysofinstallingOpenCVontheLinuxsystem(Ubuntu).Option1:InstallOpenCVthroughthesourceStep1

此人姓于名叫罩百灵·2022-11-23 18:15

联邦学习论文阅读三：ChainFL

联邦学习论文阅读三：ChainFLSecureandEfficientFederatedLearningThroughLayeringandShardingBlockchain论文地址：https://

一步一个脚印ッ·2022-11-23 15:16

[论文笔记] DeepReflect: Discovering Malicious Functionality through Binary Reconstruction

DeepReflect:DiscoveringMaliciousFunctionalitythroughBinaryReconstruction[USENIX2021]EvanDowningGeorgiaInstituteofTechnologyYisroelMirskyGeorgiaInstituteofTechnology

fa1c4·2022-11-23 14:56

php ml 使用_使用ML在朋友中找到最有趣的朋友

phpml使用AtechnicalwalkthroughofhowtofindthefunniestFriendinFRIENDS如何在朋友中找到最有趣的朋友的技术演练AfterfinishingAndrewNg

weixin_26726011·2022-11-23 11:22

从示范中学习

LearningfromDemonstrationReinforcementLearningfromDemonstrationthroughShaping,IJCAI2015,Brussel此文章考虑了如果

CQUT-115·2022-11-23 11:16

Managing Supply and Demand Balance Through Machine Learning-笔记

ManagingSupplyandDemandBalanceThroughMachineLearningAtDoorDash,wewantourservicetobeadailyconvenienceofferingtimelydeliveriesandconsistentpricing.A

SnailTyan·2022-11-23 11:43

Reinforcement learning from demonstration through shaping(Wiewiora 2003)

摘要强化学习中的一个重要问题是如何以有原则的方式整合专家知识，尤其是当我们扩展到现实世界的任务时。在本文中，我们提出了一种在不改变最优策略的情况下将任意建议纳入强化学习agent的奖励结构的方法。该方法将Ng等人(1999)提出的基于势能的塑形方法扩展到基于状态和动作的塑形函数的情况。这允许使用更具体的信息来指导agent——选择哪个动作——而不需要agent仅从状态的奖励中发现这一点。我们开发了

难受啊！马飞...·2022-11-23 11:10

Go Through an ML project

GoThroughanMLproject1.Lookatthebigpicture.FrametheProblemwhatexactlyisthebusinessobjectiveSelectaPerformanceMeasureRootMeanSquareError

東方海竹·2022-11-23 11:10

【文献阅读】ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration

SunY,WangS,LiY,etal.Ernie:Enhancedrepresentationthroughknowledgeintegration[J].arXivpreprintarXiv:1904.09223,2019

九筒-·2022-11-23 10:41

ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration（百度）论文翻译

paper：https://arxiv.org/pdf/1904.09223.pdfcode：https://github.com/PaddlePaddle/LARK/tree/develop/ERNIE文前总结ERNIE相比于BERT，做出了如下改进：1.mask策略。BERT只使用了字级别的随机masking，但是ERNIE使用了字、实体、短语三个级别的masking，旨在使模型学习到更多高级

睡熊猛醒·2022-11-23 10:10

论文解读 | 百度 ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration

作者：王琴单位：燕山大学摘要本文受Bertmask策略的启发，提出一种新的语言表示模型，称为ERNIE(EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegration

期待成功·2022-11-23 10:08

【论文笔记】ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration

ERNIE:EnhancedRepresentationthroughKnowledgeIntegrationCreatedtime:July26,20211:50PMLasteditedtime:July30,20219

Swaggie·2022-11-23 10:35

Human-level control through deep reinforcement learning-2015 DQN论文研读

Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning-2015DQN论文研读DQN是强化学习的代表算法之一，它的原文是发表在Nature上的Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning

念一千遍蝴蝶·2022-11-23 05:05

DQN论文阅读

PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningHuman-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning0介绍从深度学习角度看

风可。·2022-11-23 05:30

联邦学习--数据攻击(2)

参考论文：SeethroughGradients:ImageBatchRecoveryviaGradInversion（CVPR2021）源代码：核心思想：解决了DeepLeakagefromGradients

HenrySmale·2022-11-23 05:28

#Reading Paper# Learning Graph Meta Embeddings for Cold-Start Ads in Click-Through Rate Prediction

#论文题目：LearningGraphMetaEmbeddingsforCold-StartAdsinClick-ThroughRatePrediction（基于图神经网络和元学习的冷启动推荐算法）#论文地址

堇禤·2022-11-23 03:28

Slimming剪枝方法

bilibilizhttps://github.com/foolwood/pytorch-slimming一、模型剪枝理论说明论文：LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming

benben044·2022-11-22 18:54

deep learning(coursera) week1 Introduction to deep learning

A.AIispoweringpersonaldevicesinourhomesandoffices,similartoelectricity.B.Throughthe“smartgrid”,AIisdeliveringanewwave

ncst·2022-11-22 18:51

深度学习第一周Introduction to Deep Learning习题整理

l8947943·2022-11-22 18:45

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