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【MATLAB源码-第51期】基于matlab的粒子群算法(PSO)的栅格地图路径规划。
操作环境：
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1、算法描述
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，简称PSO）是一种模拟鸟群觅食行为的启发式优化方法。以下是其详细描述：
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CLIP-LoRA: Low-Rank Few-Shot Adaptation of Vision-Language Models
文章汇总
当前的问题
当前的视觉语言模型(VLMs)小样本的研究主要在提示学习和适配器上，这通常依赖于繁重的训练程序(提示学习)和/或精心选择的任务特定超参数(适配器)，这可能会阻碍其适用性。作者在VLMs的小样本学习中引入了低秩自适应(LoRA)ÿ…
MARL中个体故障时的处理技术：Towards Fault Tolerance in Multi-Agent Reinforcement Learning阅读笔记
论文是写的非常好的，这里就一些关键问题和解法做出概括。 Challenges和Research
给出了MARL在处理不期望的个体毁损（unexpected agent faults）时训练上的challenge，主要是：
the chaotic inputs of networkthe sample…
深度学习笔记——Transformer（下篇）
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍面试过程中可能遇到的Transformer知识点，由于字数限制，分为上下篇发布。 文章目录 上篇遮蔽(Mask)填充遮蔽（Padding…
DeepWalk: Online Learning of Social Representations-2
Language Modeling
语言建模的目标是估计语料库中出现特定单词序列的可能性。更正式的是，给定一个单词序列。 在训练语料库里最大化
在这项工作中，我们提出了一种通用的语言模化方法，通过一系列的随机短游动来研究图形。这些行走可以用一种…
网络表述学习经典论文——DeepWalk
http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2641918/ 论文题目：《DeepWalk: Online Learning of Social Representations》出版时间2014年6月
这篇文章是网络表示学习的经典文章，下面将简单介绍这篇文章的算法思想。
这篇论文提出的算法可以将网络中的…
第5-3课：Dijkstra 算法
Dijkstra 算法是有中文名字的，一般叫做“迪杰斯特拉算法”，该算法是求解单源最短路径问题的经典算法，算不上高效，但确实是最简单的算法。Dijkstra 算法并不难，很多算法书都有详细的说明，但是这些书基本上都是对着一个类似图（1）这样的图作为例子来演示算法。如果要理解算…
李宏毅自然语言处理——Self Attention
引言
这是李宏毅老师讲的机器学习视频中与自然语言处理有关的，本文主要关注Self-attention。
处理序列的模型
我们已经知道如何处理输入是一个向量的问题。假设我们遇到了更加复杂的问题。比如，输入是一系列向量。 并且输入的这一系列向量的长度不是固…
BST：Transformer在推荐领域的应用
作者 | 知乎博主青枫拂岸 整理 | NewBeeNLP 阿里的搜索团队在2019 DLP-KDD上发表的《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》[1]。 文章的主要内容就是将近几年在NLP领域常用的Transformer模型迁移到推荐领域，利用Transformer处…
第十章（2）：Transformer之Self-attention
第十章（2）：Transformer之Self-attention 作者：安静到无声 个人主页 欢迎大家来到安静到无声的 《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》，如果对所写内容感兴趣请看《基于pytorch的自然语言处理入门与实践》系列讲解 - 总目录，同时这也可以作为大家学习的参考。欢迎订阅，…
图嵌入表示学习（Deepwalk、Node2vec）更新中)
【CS224W】(task4/5)图嵌入表示学习（Deepwalk、Node2vec）更新中
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【CV】用于计算机视觉的 Transformer 高被引综述
论文名称：Transformers in Vision: A Survey 论文下载：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3505244 论文年份：2021 论文被引：279（2022/05/02） 论文总结 Abstract
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MoH：将多头注意力（Multi-Head Attention）作为头注意力混合（Mixture-of-Head Attention）
摘要
https://arxiv.org/pdf/2410.11842? 在本文中，我们对Transformer模型的核心——多头注意力机制进行了升级，旨在提高效率的同时保持或超越先前的准确度水平。我们表明，多头注意力可以表示为求和形式。鉴于并非所有注意力头都具有同等重…
.xmind文件使用XMind打开弹出错误提示（仅记录）
问题重现：双击.xmind文件选择XMind打开，弹出下方提示框 解决方法：
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Xmind 编辑公式方程小技巧
Xmind 编辑公式方程小技巧 首先点击文本框，然后在工具栏找到插入→方程，在出现的 LaTeX 文本框内敲入 LaTeX 格式的公式即可，具体 LaTeX 格式可参考绿色小箭头指向的问号，这里直接给出跳转链接： LaTeX 格式参考 网页里…
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