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经典文献阅读之--DiffusionDrive(截断扩散模型用于端到端自动驾驶)
0. 简介
最近，扩散模型已经成为机器人策略学习的一种强大的生成技术，能够对多模式动作分布进行建模。利用其端到端自动驾驶的能力是一个有前途的方向。然而，机器人扩散策略中的大量去噪步骤和交通场景的更动态、开放世界的性质对以实时速度生…
神经网络之softmax函数
1.什么是softmax函数：
首先给出softmax函数的公式： 这个式子表示假设输出层共有n个神经元，计算第k个神经元的输出。softmax函数的分子是输出层输入信号的指数函数，分母是所有输入信号的指数函数的和。
"soft" because still assigns some probability to small…
基于FPGA的softmax函数优化及实现
文章目录 前言优化方案测试数据产生及Matlab结果处理流程工程说明功耗与面积标准softmax函数功耗与面积总结前言
FPGA异构计算是一个趋势，在AI推理、深度学习中广泛使用FPGA进行加速，减小系统延迟。而AI推理中有一个组件被广泛使用，各种网络模型中都有其身影，那就是激活函…
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神经网络中的softmax层为何可以解决分类问题——softmax前世今生系列(3)
导读：
softmax的前世今生系列是作者在学习NLP神经网络时，以softmax层为何能对文本进行分类、预测等问题为入手点，顺藤摸瓜进行的一系列研究学习。其中包含：
1.softmax函数的正推原理，softmax的代数和几何意义&#x…
动手学深度学习（三）线性神经网络—softmax回归
推荐课程：Softmax 回归_哔哩哔哩_bilibili 目录
一、softmax回归
1.1 网络架构
1.2 softmax运算
1.3 交叉熵损失函数
二、图像分类数据集
2.1 导包
2.2 创建数据集
2.3 可视化数据集函数
2.4 读取小批量
2.5 整合所有组件
三、softmax回归的从零开始实现…
详解sigmoid与softmax， 多分类及多标签分类
详解sigmoid与softmax， 多分类及多标签分类 激活函数介绍sigmoid激活函数sigmoid激活函数的性质sigmoid激活函数的使用sigmoid激活函数python实现并画图实现代码画图 softmax激活函数softmax激活函数的性质softmax激活函数的使用softmax激活函数python实现并画图实现…
内涵：算法学习之gumbel softmax
1. gumbel_softmax有什么用呢?
假设如下场景: 模型训练过程中, 网络的输出为p [0.1, 0.7, 0.2], 三个数值分别为"向左", “向上”, "向右"的概率。 我们的决策可能是y argmax, 也即选择"向上"这条决策。 但是，这样做会有两个问题…
php base64解码图片 base64加密图片还原
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Information:java: Errors occurred while compiling module ‘xxx‘
问题如下： 原因： 导入模块的发行版与正在使用的idea不一致
解决： 以下设置与模块一致
1.FILE->project structure
2.FILE->project structure
3.FILE->Settings
Errors occurred while compiling module ‘模块名‘
Errors occurred while compiling module ‘模块名’
一直运行的服务重启后突然报编译时异常，令人头大。查找一番后发现配置jdk的地方版本不一致，故此记录下。
解决方法:
查看编译环境的JDk版本是否一致
看下菜单File-Project Structure下的Project…
如何在用户目录下建立.kube文件夹
文章目录 步骤新建文件夹如果直接输入.文件名,系统提示错误我们要输入.文件名.成功 步骤
在指定的路径下,新建一个文件夹输入.文件名.完成
新建文件夹
在指定的路径下,新建一个文件夹
如果直接输入.文件名,系统提示错误 我们要输入.文件名. 成功
微软开源AI修图工具让老照片重现生机
GitHub - microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life: Bringing Old Photo Back to Life (CVPR 2020 oral)
支持划痕修复，以及模型训练。
Old Photo Restoration (Official PyTorch Implementation) Project Page | Paper (CVPR version) | Paper (Journal vers…
Akka简单的性能测试
因为最近工作的关系，要把异步任务从应用服务器中拆分到专门的异步处理服务器中.
方案一
是采用MQ的方式将任务消息发出，在服务端进行处理，如下图所示： 这种方案是采用MQ作为中间的媒介，在服务端采用线程池异步处理…
物联网如何测试（一）
一、物联网简介
先来看一下百度的定义：物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络ÿ…
论文阅读——High-Fidelity Pluralistic Image Completion with Transformers
原文连接：High-Fidelity Pluralistic Image Completion With Transformers (ICCV 2021). Ziyu Wan, Jingbo Zhang, Dongdong Chen, Jing Liao [Paper] [Project] [Code]
本文创新点：将transformer用于图像修复，实现多元化修复。
主要思想&a…
ACM MM：一种基于情感脑电信号时-频-空特征的3D密集连接网络
本文介绍一篇于计算机领域顶级会议ACM MM 2020发表的论文《SST-EmotionNet: Spatial-Spectral-Temporal based Attention 3D Dense Network for EEG Emotion Recognition》，该研究提出了一种基于注意力机制的3D DenseNet对多媒体刺激产生的情感脑电信号进行分类&…
智能优化算法-长城建造算法Great Wall Construction Algorithm（附Matlab代码）
引言
为了将优化社区的重点转向性能而不是隐喻性的变化，本文介绍了一种通用的基于种群的优化技术，称为长城建造算法（Great Wall Construction Algorithm，GWCA)。GWCA的灵感来自于古长城建造过程中工人之间的竞争和淘汰机制。该成…
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机器学习-52-RL-04-Tips of Q-Learning(强化学习-Q学习的一些技巧:Double DQNDueling DQNPrioritized ReplyMulti-step等)
文章目录 Tips of Q-LearningDouble DQNDueling DQNPrioritized ReplyMulti-step(Balance between MC and TD)Noisy Net(on Action vs on Q-function)Distributional Q-functionRainbow Tips of Q-Learning
接下来要讲的是训练 Q-learning 的一些 tips。
Double DQN 第一个 t…
: Dueling DQN原理及实现)
深度强化学习系列(9): Dueling DQN原理及实现
本文是DeepMind发表于ICML2016顶会的文章（获得Best Paper奖），第一作者Ziyu Wang（第四作Hado Van Hasselt就是前几篇文章#Double Q-learning#，Double DQN的作者），可以说DeepMind开创了DQN系列算法…
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