来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体，它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构，可以提高处理数据效率。实验表明，CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。近些年，多智能体强化学习取得了突破性进展，例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中击败了职业
2. **长距离依赖**：在长序列中，RNN 和 LSTM 容易遇到梯度消失或梯度爆炸的问题，从而难以捕捉长距离依赖。而 Transformer 的自
原创
2024-05-06 11:36:04
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0 前言常言道，温故而知新，那有没有什么东西是每一次看到都像是接触了一种新的知识呢？或许机器学习相关技术发展太过迅速，或许是我之前每次接触都未深入，我总感觉机器学习相关的技术我并不能建立一个完整的概念，或者说并不深入研究的话，对于机器学习的概念都太过零碎了。几次想要开始整理，但是因为我对机器学习的某些方面还是欠缺了解，总感觉整理不下去，初步定下以下话题吧。卷积神经网络DNN和CNN循环神经网络RN
系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论 CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&华为&鹏城)1.框架概述2.方法3.CNN分支4.Transformer分支5.FCU单元（Feature Coupling Unit6.实验结果7.总结二、Mobile-Form
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2024-03-07 21:24:55
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编辑：LRS【导读】在Transformer当道的今天，CNN的光芒逐渐被掩盖，但Transformer能否完全取代CNN还是一个未知数。最近北大联合UCLA发表论文，他们发现Transformer可以在一定限制条件下模拟CNN，并且提出一个两阶段训练框架，性能提升了9%。Visual Transformer（ViT）在计算机视
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2024-05-29 09:59:18
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四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）1、全卷积网络（FCN）的简单介绍1.1、CNN与FCN的比较2、FCN上采样理论讲解2.1、双线性插值上采样2.2、反卷积上采样2.3、反池化上采样2、 FCN具体实现过程3、 FCN模型实现过程3.1、模型训练3.2、FCN模型的简单总结 1、全卷积网络（FCN）的简单介绍1.1、CNN与FCN的比较CNN: 在传统的CNN网络中，在最后
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2024-10-25 13:31:06
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前言EEMD在 EMD 算法 基础上加入了白噪声，以集合平均的方式消除模态重叠现象，但是这种算法的实时性不好。一方面，EEMD 算法需要进行多组 EMD 分解求平均，而在一次 EMD 分解过程中需要 经过很多次迭代才能分解出 IMF，这就需要进行大量的计算，使得 CPU 的执行效率很慢；另一方面，EEMD 算法的参数选择主要依靠经验确定，主观性大，该算法中包含两个重要的参数：添加的辅助 白噪声的大
Slipstream的优势:微批模式和事件驱动模式的(创建Stream的方式和简表语句基本相同，随心所欲) * 一体化极高的易用性（低门槛，只要会SQL就可以） * 性能提升（无需编码） * 产品化程度高（封装程度高） * 迁移成本低（基本不需迁移，Stream里面的数据可以直接通过查询insert到另一张表中）创建Stream及触发StreamJob的形式： 1.首先登入集群中的任意一
右图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。knn的思想比较简单，从训练样本中找出K个与其最相近的样本，然后看这k个样本中哪个类别的样本多，则待判定的值（或说抽样）就属于这个类别。 公式表示为：1，对所有的
torch.autogradtorch.autograd是pytorch最重要的组件，主要包括Variable类和Function类，Variable用来封装Tensor,是计算图上的节点，Function则定义了运算操作，是计算图上的边。1.Tensor tensor张量和numpy数组的区别是它不仅可以在cpu上运行，还可以在GPU上运行。 tensor其实包含一个信息头和一个数据存储类型to
2月2日-9日，2021年度AAAI国际人工智能会议将线上举行。AAAI是国际AI领域历史最悠久、涵盖内容最广泛的国际顶级学术会议之一，每年都会吸引众多世界级科学家、研究人员及从业者参会。 近年来，随着中国AI业界国际交流日渐频繁及研发实力提升，中国在AI领域的话语权也在逐渐增强。本届AAAI大会主席将由香港科技大学讲席教授、中国首家互联网银行
想要保持单位高斯激活，那么就需要做批量归一化，即在神经网络中额外加入一层，以使得中间的激活值均值为0方差为1。BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异：BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整
Solr和lucene的区别（面试会问）Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎. Solr是一个高性能
AbstractCNN在视觉任务上表现优异，通常堆叠大量卷积核来提高训练表现； GNN成功用几个图神经层探索了图数据之间的潜在拓扑关系。 由于缺乏图结构，在非图数据上无法使用GNN，在大规模场景下推理延迟较高。 提出问题：如何桥接这两个异构网络？本文提出了一个新颖的CNN2GNN框架，通过蒸馏将CNN和GNN统一在一起。设计可微稀疏图学习模块(differentiable sparse graph
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2024-09-11 10:17:30
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这篇文章主要介绍 Z. Dai 等人的论文 CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes。（2021 年）。2021 年 9 月 15 日，一种新的架构在 ImageNet 竞赛中的实现了最先进的性能 (SOTA)。CoAtNet（发音为“coat”net）在庞大的 JFT-3B 数据集上实现了 90.88% 的 to
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2024-07-03 21:42:54
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transofrmer在机器翻译的上下文中引入了transofrmer，目的是避免递归，以便允许并行计算（减少训练时间），并减少由于长期依赖性而导致的性能下降。主要特点是：非顺序的：句子是整体处理的，而不是逐字处理。 self attention：这是新引入的“单位”，用于计算句子中单词之间的相似性得分。 位置嵌入：引入了另一种替代复发的创新。这个想法是使用固定或学习的权重，该权重对与句子中标记的
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2024-03-20 08:57:35
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作者丨happy导读CNN与Transformer相互借鉴是必然趋势，但如何借鉴并扬长避短仍需进一步深入挖掘。本文的UniFormer提供了一个非常不错的思路，它将卷积与自注意力以transformer方式进行了统一构建UniFormer模块，并由此构建了UniFormer。最后，作者在不同视觉任务(包含图像分类、视频分类、目标检测、实例分割、语义分割、姿态估计)上验证了UniFormer的超优异
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2024-09-20 06:45:44
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并发安全：Rust 的并发模型采用基于线程的模型，但通过所有权系统和可变性规则，它可以保证并发访问的安全性。GoLang 也
原创
2023-03-19 01:14:32
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hibernate的真正掌握要比Mybatis来得难些。Mybatis框架相对简单很容易上手，但也相对简陋些。个人觉得要用好Mybatis还是首先要先理解好Hibernate。
开发社区
Hibernate 与Mybatis都是流行的持久层开发框架，但Hibernate开发社区相对多热闹些，支持的工具也多，更新也快，当前最高版本4.1.8。而Mybatis相对平静，工具较少，当前最高版本3.2。
j2ee分布式架构 dubbo + springmvc + mybatis + ehcache + redis 分布式架构
原创
2017-05-23 15:04:11
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看到现在好多Web项目用了MyBatis，没感觉MyBatis好到哪里了，从开发效率上讲，不管是Hibernate的反向工程，还是自
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2022-09-15 11:09:32
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