为了说明看过CVPR2016全部文章的摘要，总结一下，摘要只保留了创新点部分。ORAL SESSIONImage Captioning and Question AnsweringMonday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM.These papers will also be presented at the following poster session1
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2024-08-07 13:05:53
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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 导入ADF检验函数from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose #导入季节性分解函数，将数列
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2024-06-19 09:32:58
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参见简介流程模型假设关于回归模型ybeta_0beta_1xbeta_2xbeta_pepsilon的误差项epsilon的假设检验方法残差分析异常值判断标准正太性判断标准回归方程总体显著性检验系数显著性检验预测示例及分析matlab进行回归分析及预测线性回归残差分析预测值置信区间计算SPSS进行回归分析及预测 参见利用spss进行线性回归分析MATLAB预测之回归分析线性回归基本假设简介线性回
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2024-04-04 09:57:51
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本篇文章纯粹为了记录遇到问题以及解决问题。苦于没人指引，加上网上资料少不知从何搜起，断断续续三天才弄明白，走了一些弯路。希望可以给看到这篇文章的小伙伴一点点帮助，少踩坑。写在前面，最近碰到个问题，需要画出正则化logistic回归的决策边界。但因为拟合出来的函数是一个高维的方程，无法直接画出图形。 例如这样的一个方程（一）： θ0+x1θ1+x2θ2+...+xn1xm2θn=0
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2024-05-13 13:39:07
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一、简介PL0 语言功能简单、结构清晰、可读性强，而又具备了一般高级程序设计语言的必须部分，因而 PL0 语言的编译程序能充分体现一个高级语言编译程序实现的基本方法和技术。 分析对象〈算术表达式〉的 BNF 定义如下： <表达式> ::= [+|-]<项>{<加法运算符> <项>} <项> ::= <因子>{<乘法运算符
一些基本概念神经网路(懂得请跳过)先看一个基本的神经网络架构 万变不离其宗，无论神经网络如何构建，如何使用不同的trick，其本质就是空间映射：通过学习一个映射函数F将样本空间X=[x1,….,xN]映射到结果空间Y，也就是Y = F(X)。而其适用度广的原因就在于神经网络本身是一个Universal Approximator(万能逼近器)。换句话说，只要有足够的数据，神经网络总能逼近
在残差块中，输入X可以直接传递到后续层，网络只需要学习目标H(X)与输入X的差异F(X) = H(X) - X，最终输出为H(X) = F(X) + X。偏残差图能够帮助检测多元回归中的非线性，其基本思想是将响应变量与预测变量之间未进入模型的非线性关系体现在最小二乘法的残差中，从而揭示变量间的偏相关关系。如果残差图中出现明显的模式（如周期性波动），可能表明数据中存在未被模型捕获的结构，或者误差项之间存在相关性，这违反了回归模型的独立性假设。是指残差的方差随着预测值或自变量的变化而变化的现象。
ResNet中的Residual是怎么来的flyfishResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He、 Xiangyu Zhang、 Shaoqing Ren、 Jian Sun等四人提出的，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军。 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competitio
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2024-03-25 16:04:35
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之前提到，深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题，这个问题产生的根源详见之前的读书笔记。在 Batch Normalization 中，我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域，在一定程度上缓解了这种问题。不过，当网络的层数急剧增加时，BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失。这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种
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2024-05-09 13:04:41
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最近在看论文的时候，总是时不时会看到residual block、bottleneck、skip connection等术语，于是花了点时间找了几篇高质量的问答贴看了一下（链接附在本文末尾），并将一些比较重要的点在此记录一下。它们其实都和一篇卷积神经网络经典论文有关：Deep Residual Learning for Image Recognition，也就是大名鼎鼎的ResNet。 r
最近看了一篇论文Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)很有意思，而且效果贼棒，与大家分享一下。前言做过关键点的同学都知道，一般Heatmap-based方法在性能上会优于Regression-based的方法。因为Heatmap-based方法通过显式地渲染高斯热图，让模型学习输出的目标分布，将输入图片滤
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2024-08-14 19:51:56
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文章目录分析流程概述下载测试数据数据质量控制Tophat –> Cufflink –> Cuffdiff手动安装相关软件流程代码HISAT2 ->StringTie -> Ballgown流程代码差异表达分析ballgown设置工作目录读取样本的表型数据读取定量分析的表达数据过滤掉表达量低的基因对转录本进行差异分析对基因进行差异分析给转录本添加基因名和基因ID根据p-va
PCB画好后，还有以下几点要做：1.出钻孔表在manufacture-> NC->Drill legend生成钻孔表，放置到板中（PCB有变动，则重新生成）2.出光绘本文以Allegro 17.2为例：2.1 manufacture-> Artwork 在红框内右键，我已添加好。如何添加：（预警预警，请先阅读完再操作，以下包含错误演示） 右键Add就可以添加一个新的输出底片文件
原理：原理：我们一般把图像分为目标和背景，传统的显著性模型是提取目标的特定特征，这样的方法就决定了目标种类的特定性，也就导致了这种方法的局限性。一般认为视觉注意机制分为两个阶段：一个是并行快速简单的预注意阶段，然后是单行缓慢但是复杂的注意阶段。人类倾向于关注那些有显著变化的区域，而对大部分的相似的区域不予关注。因此，在图像中将平淡的背景剔除掉，剩下的就是显著区域。 Spectral R
2019 arXiv preprint Residual or Gate? Towards Deeper Graph Neural Networks for Inductive Graph Representation Learning 一、主要工作二、研究动机三、创新点四、具体思路训练方法A．有监督学习Ｂ．无监督学习五、理论分析六、实验效果 Networks for Inductive Gr
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2024-08-15 08:51:59
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多目标优化：Pareto理论定义 文章目录多目标优化：Pareto理论定义1.Introduction2.相关定义2.1 帕累托支配2.2 Pareto解2.2.1 弱支配解2.2.2 强支配解2.3 Pareto等级2.4 Pareto改进（Pareto Improvement）2.5 最优解与Pareto 最优解2.6 Pareto最优集（Pareto Optimal Set）2.7 Pare
1. 简介 随着神经网络的进一步加深，可能会出现如下问题： （1）梯度消失、梯度爆炸 （2）退化问题--训练集上准确率下降（不等于过拟合--表现为在训练集上表现更好）是2015年ILSVRC 比赛2015第一名的算法。主要是针对更深的神经网络难以训练的问题，提出了一种残差学习的结构，不仅增加了网络的深度，而且减少了参数的数量，易于训练，取得了很好的效果。2. 残差学习
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2024-03-15 11:31:11
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1.plot的各种点线类型；
2.dev.cur(),dev.next(),dev,prev(),dev.new(),dev.set(),dev.list(),dev.off(),graphics.off()
1. plot()的类型选择plot()函数，属于graphics包中。plot(a,b,type="value") type：以什么
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2024-04-10 23:01:01
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1.散点图
> plot(x1,x2,main="数学分析与线性代数成绩的关系",xlab="数学分析",ylab="线性代数",xlim=c(0,100),ylim=c(0,100),xaxs="i",yaxs="i",col="red",pch=19) #xlim指定x轴范围，ylim指定y轴范围，xaxs指定x轴样式，yaxs指定y轴样式，pch设置绘图符号pch缺省下设定数
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2024-05-27 22:49:44
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残差网络为什么叫残差？ 由以下公式决定： R(x) = Output - Input = H(x) - x 倒数H'(x) = R'(x) + 1，这样梯度就不会因为链式法则而逐渐消失了。 Residual Network和LSTM的关系？ LSTM也可以部分解决梯度消失的问题。 ...
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2021-08-18 17:45:00
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