尺度自适应网络的语义图像分割Semantic Image Segmentation by Scale-Adaptive Networks个人愚见摘要索引词一．引言二．相关工作A.尺度变化的方法B.融合方法三．可缩放的网络A.问题表述B.网络架构共享网络D.尺度自适应分支E.尺度估算器F.损失设置四． 实验内容A.PASCAL-人-部分五，结论与未来工作 Semantic Image Segmen
什么是损失函数？损失函数 （Loss Function） 也可称为代价函数 （Cost Function）或误差函数（Error Function），用于衡量预测值与实际值的偏离程度。一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数。机器学习的
论文：http://www.yugangjiang.info/publication/17MM-PersonAttribute.pdfgithub地址：https://github.com/qiexing/adaptive_weighted_attributeAdaptively Weighted Multi-task Deep Network for Person A!ribute Classi
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2024-04-25 10:45:32
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阅读本文需要的背景知识点：集成学习、拉格朗日乘数法、一丢丢编程知识一、引言 前面一节我们学习了随机森林算法（Random Forest Algorithm），讲到了其中一种集成学习的方法——Bagging 算法，这一节我们来学习另一种集成学习的方法——提升算法1 （Boosting Algorithm），同时介绍其中比较常见的算法——自适应增强算法2（Adaptive Boosting Algo
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2024-08-12 12:22:45
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本篇对另外一种无速度传感器控制策略做详解——模型参考自适应MRAS无速度控制策略。1 MRAS简介MRAS的主要思想：构建两个具有相同物理意义的输出量的模型，其中以不含有位置参数的电机方程作为参考模型，而将待估计参数的方程作为可调模型。利用两个模型输出量差值构建适当的自适应律来实时调节可调模型的参数，使得可调模型的输出跟踪参考模型的输出。MRAS结构图如图所示：在MRAS转速估计中，系统和转速的渐
介绍AdaBoost，是“Adaptive Boosting”（自适应增强）的缩写，是一种机器学习方法，由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出。思想前面的模型对训练集预测后，在每个样本上都会产生一个不同损失，AdaBoost会为每个样本更新权重，分类错误的样本要提高权重，分类正确的样本要降低权重，下一个学习器会更加“关注”权重大的样本；每一次得到一个模型后，根据模
基于自适应遗传算法的TSP问题建模求解（Java）1 引言2 旅行商问题（Travelling salesman problem，TSP）数学模型3 遗传算法求解TSP问题3.1初始种群生成3.2适应度计算3.3 选择操作（精英策略+轮盘赌策略）3.4 交叉3.5 变异3.6 停止准则4 数值实验 1 引言普通遗传算法（Sample Genetic Algorithm, SGA）存在着严重的缺点
一、主要内容主要围绕自主决策带换道功能的横纵向一体的 ACC 控制策略展开研究，旨在实现城市快速干道及高速公路工况下 ACC 车辆的自主换道功能。 1通过阅读大量文献中对国内外智能汽车技术的发展及研究现状进行了详细阐述，分析了目前 ACC 系统发展趋势及研究存在的不足，交代了本文的研究意义、主要研究内容及技术路线。 2，ACC 车辆控制器及多模式控制策略研究。确定了自主决策带换道功能的
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。⛄ 内容介绍在最近的研究中，一种名为秃鹰搜索算法(Cuckoo Search Algorithm)的优化算法已经引起了广泛的关注。这种算法受到了自然界中秃鹰的繁殖行为的启发，通过模拟秃鹰寻找巢穴和替换其他鸟类鸟蛋的行为，来搜索最优解。然而
宽高自适应 一、什么是宽高自适应？ 网页布局中经常要定义元素的宽和高。但很多时候我们希望元素的大小能够根据窗口或子元素自动调整，这就是宽高自适应。 二、自适应的优点： 元素自适应在网页布局中非常重要，它能够使网页显示更灵活，可以适应在不同设备、不同窗口和不同分辨率下显示。 三、宽高自适应分为： 1、相对窗口和父元素的自适应写法 宽度：当块状元素不写宽度的时候，默认的宽度就是100%，是父元素的宽度
这个世界上肯定有另一个我，做着我不敢做的事，过着我想过的生活。一个人逛街，一个人吃饭，一个人旅行，一个人做很多事。极致的幸福，存在于孤独的深海。在这样日复一日的生活里，我逐渐和自己达成和解。作为迁移学习的一种，finetune能够将general的特征转变为special的特征，从而使得转移后的特征能够更好的适应目标任务，而图像检索最根本的问题，仍在于如何在目标任务上获得更好的特征表达(共性与可区
改进动态窗口DWA算法，模糊控制自适应调整评价因子权重，matlab代码 这段代码是一个基于动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）的路径规划算法的实现。下面我将对代码进行分析，并解释算法的优势、需要注意的地方以及独特算法所用到的内容。首先，代码开始时定义了一个地图map0，表示机器人的运动环境。地图中的0表示可通行的区域，1表示障碍物。接着，代码对地图进行
导读：RTC 场景视频的体验指标主要包括视频延迟、视频流畅度、视频清晰度。在一定条件下视频的最佳体验主要指延迟、流畅度、清晰度达到均衡，达到条件下的最佳主观体验。本文主要介绍，为了能够调节出一个最佳的体验效果，网易云信在工程架构和策略方面做的一些工作。文｜戚继跃网易云信资深引擎工程师RTC 的视频体验质量对外受用户网络环境、用户使用姿势、用户硬件平台影响；对内依赖我们的网络 QoS 模块
二维铁磁单层材料CrI3以及Cr2Ge2Te6的发现，进一步激发了大家寻找室温的二维铁磁材料的兴趣。在第一性原理研究磁性材料的过程中，常常需要对材料的居里温度进行评估。通常我们用经典自旋的海森堡模型描述材料的电子自旋相互作用，有效哈密顿量写为（这里以CrI3为例，各向异性轴为z轴，ref[3]）： 求解这个模型我们常采用基于Metropolis算法的Monte Carlo
TF-IDF 加权及其应用 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估某个单词对于一个文档集合（或一个语料库）中的其中一份文件的重要程度。单词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜
1. AdaBoost算法简介AdaBoost (Adaptive Boosting)并不是一种全新的机器学习算法，而是一种提升(boosting)方法或者集成学习。其主要思想是：对于复杂的任务来说，将多个分类器的结果进行综合，从而得出更为精确地结果。2. AdaBoost模型AdaBoost模型包括弱分类器、权重更新和分类规则，下面分别介绍2.1 弱分类器AdaBoost是将多个弱分类器通过一定
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2024-08-09 00:14:32
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动机自适应设计理念的诞生knumknumk_{num} 的值总结 本文对于普通自适应遗传算法的Pm和Pc的公式进行了解读，此公式为M.Srinivas 和 L .M. Patnaik在1994年的《Adaptive Probabilities of Crossover》（点击这里下载论文）论文提出。动机在GA中有两个特征是必要的：在找出包含最优解的范围之后，收敛到最佳效果的能力。（收敛能力）探索
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2024-05-21 21:59:48
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算法简介竞争性自适应重加权采样法（competitive adapative reweighted sampling， CARS）是一种结合蒙特卡洛采样与PLS模型回归系数的特征变量选择方法，模仿达尔文理论中的 ”适者生存“ 的原则（Li et al., 2009）。CARS 算法中，每次通过自适应加权采样（adapative reweighted sampling， ARS）保留PLS模型中 回
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2024-05-08 22:04:35
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目录基本概念分类任务基本概念SAMME算法基本定义算法步骤算法简化SAMME.R算法与SAMME差异算法步骤代码回归任务Adaboost.R2算法步骤代码 基本概念Adaboost（Adaptive Boosting）为自适应提升算法。其基本思路为1. 提高那些被前一轮分类器错误分类的样本的权重，而降低那些被正确分类的样本的权重。2. 加大分类错误率低的弱分类器的权重分类任务基本概念对于 分类问
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2024-03-29 10:41:07
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?1 概述文献来源：1.1 基本粒子群优化算法基本粒子群算法(BPSO)中，每个优化问题的解都可以看作粒子在搜索空间中的位置，粒子通过飞行速度决定它们的搜索方向和搜索范围，粒子群通过追随当前群体的最优粒子和自身经历的个体最优位置，调节其飞行速度，在解空间中搜索最优解。粒子群的寻优过程可描述如下：随机初始化粒子群通过迭代更新群体的速度和位置，在搜索空间中搜寻最优值；每次迭代中，粒子跟踪个体极值和全局
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2024-02-29 11:28:47
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