目录1、文章贡献2、深度残差学习框架3、残差网络分析4、实验分析5、总结 最近在看吴恩达老师深度学习课程中的残差网络结构，一开始没特别懂，于是找了课上提到的残差网络的这篇文献来看。这篇文献中提出的残差网络Resnet是2015年微软实验室的何凯明团队在ImageNet计算机视觉挑战赛中斩获第一名的网络，且在同年的多个图像分类、目标检测竞赛中均获得第一名。1、文章贡献这篇文章主要想解决的是这么一个
结构化概率模型非结构化建模的挑战使用图描述模型结构有向模型无向模型配分函数基于能量的模型分离和d-分离从图模型中采样结构化建模的优势学习依赖关系结构化概率模型的深度学习方法 结构化概率模型使用图来表示概率分布中随机变量之间的直接相互作用，从而描述一个概率分布。由于模型结构是由图定义的，所以这些模型也通常被称为图模型。非结构化建模的挑战深度学习的目标是使机器学习能够解决许多人工智能中亟需解决的挑战
论文名称：Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension论文作者：郑博，文灏洋，梁耀波，段楠，车万翔，姜大昕，周明，刘挺原创作者：郑博论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.599.pdf代码
顾名思义，深度残差收缩网络是由“残差网络”和“收缩”两个部分所组成的，是“残差网络”的一种改进算法。其中，残差网络在2016年获得了ImageNet图像识别竞赛的冠军，目前已成为深度学习领域的基础网络；“收缩”就是“软阈值化”，是许多信号降噪方法的核心步骤。深度残差收缩网络也是一种“注意力机制”下的深度学习算法。其软阈值化所需要的阈值，本质上是在注意力机制下设置的。在本文中，我们首先对残差网络、软
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2024-04-09 20:49:32
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此篇也是作为学习笔记：注意力机制：网络自适应的一个方式注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。通道注意力机制：一般分为注意力机制分为通道注意力机制，空间注意力机制，以及二者的结合。空间注意力机制，实际就是在一个CHW的层中有各种各样的东西的像素点，比如有兔子，乌龟，鸟等，但是我们要去自适应的检测兔子，那么就会去关注兔子。通道注意力机制，关注哪个通道是重要的。实际上是重要的权值比较高
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2024-09-15 11:01:14
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HRFormer: High-Resolution Transformer for Dense Prediction
论文：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码（已开源）：https://github.com/HRNet/HRFormer本文提出了一种高分辨率Transformer(HRT)，它可以通过学习高分辨率表征来完成密集的预测任务，而原来的Vis
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2024-05-27 19:38:18
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0. 前言之前挖的坑还没有填完，又开始挖新坑了。这次是关于概率图模型的读书笔记。先说一下大致规划，读书笔记总共分三部分，分别是概率图的表示、推理与学习。之前准备单独列一章应用的，不过考虑到应用这部分资料应该是最多的，就干脆偷个懒，把常见模型的相关知识分布到三个章节中提一下算了。这系列笔记主要是在读Koller的经典教材《概率图模型》[1]时做的，还有部分内容参考了其他一些书籍或文章。个人非常推荐这
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2024-06-13 21:15:47
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一、人脸检测原理简介人脸关键点检测，是输入一张人脸图片，模型会返回人脸关键点的一系列坐标，从而定位到人脸的关键信息。1.1 图像分类和回归的区别1.2 损失函数图像分类CrossEntropyLoss :信息熵的计算人脸关键点检测: L1Loss、L2Loss、SmoothL1Loss :距离的计算Loss_1:Loss_2:Loss_3:分段loss有利于快速收敛！1.3 评估指标 NME# 环
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2024-10-25 21:57:51
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热图的主要作用是直观展示重点研究对象的差异情况，多用于经济学与工学差异性分析之中，我们常见的多变量相关系数矩阵与混淆矩阵就可以通过热图增加图示的美感，南同学将和大家一起实现一张多样化的热图绘制！ 成图效果展示 绘图三步走 配色重要的事情说三遍：配色、配色、配色！！！好的配色等于成功了一半，第一步也是最重要的一步-提取SCI论文中喜欢的颜色。数据准备热图数据主要来自于大
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2023-10-16 14:25:17
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机器学习-概率图模型 概率图含义 概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布 如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是“优雅”。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在 ...
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2021-10-25 15:03:00
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概率图模型过去的一段时间里，忙于考试、忙于完成实验室要求的任务、更忙于过年，很长时间没有以一种良好的心态来回忆、总结自己所学的东西了。这几天总在想，我应该怎么做。后来我才明白，应该想想我现在该做什么，所以我开始写这篇博客了。这将是对概率图模型的一个很基础的总结，主要参考了《PATTERN RECOG...
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2015-03-15 11:20:00
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概率图模型前置知识概率论基础图论基础表示方式贝叶斯网络马尔可夫随机场因子图推理方法推理问
原创
2023-06-05 16:02:12
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基础知识 概率图是一类用图的形式表示随机变量之间条件依赖关系的概率模型， 是概率论与图论的结合。图中的节点表示随机变量，缺少边表示条件独立假设。根据图中边的有向、无向性，模型可分为两类：有向图、无向图。
G(V,E)：变量关系图
V：顶点or节点，表示随机变量 E：边or弧 两个节点邻接：两个节点之间存在边，记为Xi ~Xj&
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2024-01-30 06:06:19
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在前面的章节里，已经给大家介绍了什么是RNN网络的进阶型——LSTM网络的基本知识，如果不清楚的同学请移步到《Pytorch与深度学习 —— 10. 什么是长短期记忆网络》。在《Pytorch与深度学习 —— 9. 使用 RNNCell 做文字序列的转化之 RNN 入门篇》 这篇文章里，我提前做了一些简单的铺垫，例如独热向量等基础知识后，现在我们就正式开始回答在介绍RNN网络模型一开始便提到的姓名
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2024-06-03 13:32:15
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Tensorflow已经成长为事实上的机器学习(ML)平台，在业界和研究领域都很流行。对Tensorflow的需求和支持促成了大量围绕训练和服务机器学习(ML)模型的OSS库、工具和框架。Tensorflow服务是一个构建在分布式生产环境中用于服务机器学习(ML)模型的推理方面的项目。今天，我们将重点讨论通过优化预测服务器和客户机来提高延迟的技术。模型预测通常是“在线”操作(在关键的应用程序请求路
Res2Net网络摘要Abstract1. Res2Net网络1.1 文献摘要1.2 背景1.3 创新点1.4 网络结构1.5 实验1.5.1 在ImageNet数据集上进行实验1.5.2 在CIFAR数据集上进行实验2. Res2Net代码实现3. 总结 摘要Res2Net是一种神经网络架构，旨在改善类似ResNet的网络在计算机视觉任务中的性能，特别是在图像分类方面，Res2Net的关键思想
代码链接：https://github.com/swz30/Restormer1、研究动机论文的 motivation 非常简单，就是认为CNN感受野有限，因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此，想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。2、主要方法论文整体框架如下图所示，还是类似UNet的结构，按着1/2，1/4, 1/8 下采样，在中间添加skip connection。如图中画
引言机器学习中的许多常见问题是彼此独立数据点的分类。例如，给定图像，预测它是包含猫还是狗，或者给出手写字符的图像，预测它是0到9中的哪个数字。然而，事实证明，许多问题不适合上述框架。例如，给定一个句子“我喜欢机器学习”，用它的词性(名词，代词，动词，形容词等)标记每个单词，这个任务无法通过独立处理每个单词来解决 ，由于“学习”可以是名词或动词。对于更复杂的文本处理，例如从一种语言翻译成另一种语言，
写东西找配图，真的很揪心，虽然从搜索引擎可以搜索很多，但是可能不是免费使用的，今天为大家介绍的这是个网站，所有的图片都是免费高清，你想怎么用就怎么用，强烈建议大家分享给更多的人，这么好的东西，不要一个人独享 PixabayPixabay 是一个免费高清图库网站，而且它的所有图片都是免费使用的，甚至用于商业，你可以通过类别来查找图片，也可以使用搜索来查找图片，它同时还支持筛选结果，你可以
【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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