目录1.前言2.原理3.实现1.前言使用射线投掷法（Ray-casting)在三维场景中拾取物体时，我们会从观察点，即眼睛所在位置向场景中发射一条射线，射线的方向通常由"鼠标"位置确定。在此类应用中需要解决的一个主要问题是：如何将二维窗口坐标转为三维场景坐标？我们接下来将对此问题进行探讨。2.原理世界坐标系中的点通过视图矩阵和投影矩阵变换到裁剪空间(Clip space)，再通过透视除法变换为标准
1. 原理对于搜索引擎，本质是用户搜一个query， 引擎返回一个结果列表，那么如何衡量这个结果列表的好坏？我们希望把最相关的结果放到排名最靠前的位置，因为大部分用户都是从上往下阅读的， 那么最相关的前面可以最大程度减少用户的阅读时间。我们希望整个列表的结果尽可能的和query相关。第一个条件的满足是首要的，而第二个条件的加入是保证整体结果质量，而这两个条件都体现在了NDCG里面，首先，计算NDC
原文：https://arxiv.org/abs/1910.03151 代码：https://github.com/BangguWu/ECANet 论文题目：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks目录引言一、ECANet结构 二、ECANet代码三、将ECANet作为一个模块加
数据集：凯斯西储实验室的轴承故障诊断（振动加速度采集的）和我的研究对象很很相似，都是一维时间序列的目标，所以拿来练手。平台：jupyter notebook，把每一行代码所表述的意思完全展示出来了，更加容易理解代码执行过程，相较于pyhcarm更加友好，对跑神经网络，因为能够直观的看到运行过程。环境：win10，tensorflow2.1(感觉深度学习，版本可以不要太高，要不然很多不兼容，整着好麻
1. 对深度学习相关神经网络理解深入，如DNN、CNN、RNN、GAN等；2. 有深厚的理论研究背景和数据基础，熟悉EM、MCMC、LR、LDA、PCA、时间序列等数学方法；3. 熟悉一种以上的深度学习的开源框架，如Caffe、TensorFlow、ARM AI Library、SNPE等；DNN长短期记忆神经元（Long short term memory cells）用于克服循环神经元中信息快
最优化原理 1951年美国数学家R．Bellman等人，根据一类多阶段问题的特点，把多阶段决策问题变换为一系列互相联系的单阶段问题，然后逐个加以解决。一些静态模型，只要人为地引进“时间”因素，分成时段，就可以转化成多阶段的动态模型，用动态规划方法去处理。与此同时，他提出了解决这类问题的“最优化原理”(Principle of optimality)：&n
网络中的网络以及 1×1 卷积（Network in Network and 1×1 convolutions）在架构内容设计方面，其中一个比较有帮助的想法是使用1×1卷积。也许你会好奇，1×1的卷积能做什么呢？不就是乘以数字么？听上去挺好笑的，结果并非如此，我们来具体看看。 过滤器为1×1，这里是数字2，输入一张6×6×1的图片，然后对它做卷积，起过滤器大小为1×1×1，结
1. 简介DCN模型（Deep & Cross Network for Ad Click Predictions）是2017年提出的。 出发点： （1）人工探索所有的交叉特征是不现实的； （2）难于推广未曾出现过的交叉特征。DNN能够自动探索交叉特征并推广到未出现过的交叉特征，但是DNN的学习效率不高，且无法显式的学习特征交叉。Deep&Cross Network, DCN 模型保
FM模型想必大家都不陌生，在排序模型刚起步的年代，FM很好地解决了LR需要大规模人工特征交叉的痛点，引入任意特征的二阶特征组合，并通过向量内积求特征组合权重的方法大大提高了模型的泛化能力。但标准FM的缺陷也恰恰是只能做二阶特征交叉，所以与DNN结合可以帮助我们捕捉特征之间更复杂的非线性关系。实际上，强如DIN这类的深度学习模型，在实际业务场景中，往往也要结合LR等简单模型联合训练才能在线上拿到
近年来，卷积神经网络(CNN)在海量数据的物体分类、识别取得了巨大的成功，但是我们对CNN为什么能够取得这么好的效果以及其中间层所计算得到的特征的理解却是远远落后与CNN的应用。更多的时候CNN对于我们来说就像个黑盒子，输入数据和便签进行训练，然后就可以拟合出我们想要的结果。 如果不能弄明白CNN为什么能够工作的这么好，构建一个好的CNN模型就只能靠试错。为了对CNN有个直观
0. 什么是可变形卷积可变形卷积： Deformable Convolutional Networks原文摘要：卷积神经网络（CNNs）由于其构建模块中存在固定的几何结构，因此固有地局限于模型几何转换。在本工作中，我们引入了两个新的模块来增强cnn的转换建模能力，即可变形卷积和可变形感兴趣区域池。两者都是基于用额外的偏移量来增加模块中的空间采样位置，并学习来自目标任务的偏移量，而无需额外的监督。新
DCN全称Deep & Cross Network，是谷歌和斯坦福大学在2017年提出的用于Ad Click Prediction的模型。DCN(Deep Cross Network)在学习特定阶数组合特征的时候效率非常高，而且同样不需要特征工程，引入的额外的复杂度也是微乎其微的。 目录1，DCN的基本结构和特点2，Embedding and Stacking Layer3, Cross
1、格式0用于上行调度。格式1用于下行调度，格式3用于调度上行功控。理解格式之间区别这个地方需要思考：格式0也可用于上行功控调度？为什么又新加了格式3？若格式3用于上行功控，怎么区分pusch和pucch？DCI格式0，若是在TDD配比1，10M 带宽， 那DCI的长度为：1+1+11+5+1+2+3+2+1 = 27bit。DCI3的长度等于这个长度除以2。从下面格式可以看出，DCI0长度只与带
2022-11-17 14:06:17 星期四综述：1D卷积神经网络与应用CNN是具有交替卷积（Conv层）和子采样层（池化层）的前馈人工神经网络（ANN）1. 摘要提炼最近提出了1D CNN（本文2020年online），并立即在一些应用中达到了先进的性能水平，如个性化生物医学数据分类和早期诊断、结构健康监测、电力电子和电机故障检测中的异常检测和识别。1D CNN的简单紧凑的配置，且在实时，低成
——前言：如何把CNN与GAN结合？DCGAN是这方面最好的尝试之一，DCGAN的原理和GAN是一样的，这里就不在赘述。它只是把经典GAN中的G和D换成了两个卷积神经网络（CNN）。但是，并不是直接替换就可以了， DCGAN 对卷积神经网络的结构做了一些改变，以提高样本的质量和收敛的速度。具体有哪些改变，将在本文中看到。 摘要 近年来，深度卷积神经网络（CNN）的监督学习在计算机视觉应用上发挥巨大
神经网络正变得越来越受欢迎，作为机器学习和人工智能的核心领域，它们将在未来几年的技术、科学和工业中发挥重要作用。它的高度流行已经产生了许多框架，这些框架允许你在不知道它们背后的完整理论的情况下非常容易地实现神经网络。为了更加深入地理解神经网络，我们将从头开始实际实现NN，而不使用任何框架。这可能比使用框架困难一些，但您将能够更好地理解神经网络背后的机制。当然，在大型项目中，首选框架实现，
DNN模型这几年在推荐领域已经逐渐成为新的事实标准模型了，相比传统的线性模型和树模型，它在各项指标上都有显著提升。关于DNN效果好的原因，通常认为是两个主要原因，即特征泛化能力强和特征组合表达能力强，在这两者中，后者又是依赖前者的，也就是说正是因为DNN对于特征具有的泛化能力才使其具有了进一步的特征表达能力。更具体地说，是因为DNN引入了embedding的特征泛化方式，以这种新式的特征单元结合M
图像去噪的背景参考：一、什么是图像噪声？噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。在图像的采集、传输和量化编码解码的过程中，会产生噪声，常见的噪声有高斯噪声、泊松噪声、和椒盐噪声。高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分
1. What is DNN? DNN是DotNetNuke(DotNet)的简写。它是在IBUYSPY(IBUYSPY是微软用来推广ASP.NET而推出的范例程序)的基础上发展起来的，是一个免费的、开放的源代码框架， 是一个可扩展的内容管理系统（CMS）。可广泛应用于创建与维护专业的Web应用程序，如商务网站、企
目录摘要一、引言二、相关工作三、我们的方法3.1 边缘卷积Edge Convolution3.2动态图更新3.3 性质3.4 与现有方法比较四、评估4.1 分类4.2 模型复杂度4.3 在ModelNet40上的更多实验4.4 部件分割4.5 室内场景分割五、讨论Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds论文地址：https://arxiv.org
