论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.11523 代码链接：https://github.com/qhfan/RMT 引言 ViT近年来在计算机视觉领域受到了越来越多的关注。然而，作为ViT的核心模块--自注意力缺乏空间先验知识。此外，自注意力的二次计算复杂度…

pytorch-forecasting简介 pytorch-forecasting是一个基于PyTorch的开源时间序列预测库,旨在简化先进深度学习模型在实际场景中的应用。它提供了高级API和多种先进的神经网络模型,使用户能够轻松构建和训练复杂的时间序列预测模型。 主要特点包括: 提供TimeSeriesDataSet类处…

The Perceptron 注意：本文主要介绍preceptron（没有隐藏层）的工作原理，和具体的实例（具体的数据如何进行权重的迭代更新的），但是没有代码实现。preceptron一般是二分类，这里同样提到…

Ps菜单：滤镜/Neural Filters/人像/智能肖像 Neural Filters/PORTRAITS/Smart Portrait 智能肖像 Smart Portrait通过生成新特征，如表情、头发、面部年龄、光线、姿势和头发等，来对肖像（头部）进行创造性地调整。 “智能…

版权声明 本文原创作者：谷哥的小弟作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》是一篇在深度学习领域具有重要影响力的论文，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton等人撰写。该论文主要…

参考自以下 https://www.cnblogs.com/Determined22/p/6914926.html https://www.jianshu.com/p/7582df96b081 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35703999 0 Abstract 受到机器翻译和目标检测等的启发, 提出了基于注意力机制的图像描述生成模型 1 Introduction 获取图片重要信…

语音识别一定想到RNN，就像图片识别想到CNN一样。 英汉翻译有两种方法：一是语音识别，一是英汉对照直接training 1.RNN的learning 1.1loss function cross entropy是怎么算的呢：对每个输入xi, 其输出的yi 与相应的reference vecto…

讲的是RNN： 1.RNN的基本概念：有记忆的neural network 案例：slot分类，比如地点啊，时间啊 有个订票系统，Slot Filling，听到用户说: I would like to arrive Taipei on November 2nd. 时&#xf…

文章目录 摘要1.CNN v.s. DNN2. why CNN ?原因1：Some patterns are much smaller than the whole image原因2：The same patterns appear in different regions原因3：Subsampling the pixels will not change the object 3. CNN架构的步骤3.1…

参考论文：Netural Machine Translation By Joinly Learning To Align And Translate 这篇论文应该是attention系列论文的鼻祖论文了， 引用量已经超多了吧！ 背景 机器翻译方面的模型一般都会采用encoder-decoder的框架，对source…

在吴恩达老师DL系列课程的学习过程中，跟随做的一些小练习，在看懂别人代码基础上，整理的一些小笔记。 参考：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 带一个隐藏层的平面数据分类：对平面上随机生成…

目录 Convolution Netural Network 摘要 本节内容综述 CNN V.s. DNN CNN架构提出的基础 1.Some patterns are much smaller than the whole image 2.The same patterns appear in different regions 3.Subsampling the pixels will not change the object CNN的步骤 …

CNN来了，他真的来了，带着迅速的步伐来了。那，yolo还会远吗。 1. Why 不DNN 1.1肯定是DNN有缺陷呀： 一般的全连接神经网络处理图像： 第一层识别一些最基础的线条 第二层就开始复杂 往后的层以此类推 我们要尽可能的去…

1.历史渊源 深度学习（deep learning）和神经网络（netural networks）这几年随着“阿尔法狗”以及ImageNet挑战赛的兴起而被炒得火热，然鹅这俩大兄弟已经不是生面孔了，而可以算是“老家伙了”。早在1943年&…

一、神经网络 1.神经元 （节点） 是神经网络的的基础单元，基本形式为wxb（x1、x2为输入向量，w1、w2为权重，b为偏置，g(z)为激活函数，a为输出）大量神经元相互连接组成神经网…

目录 前言 一、交换机的简介 1.什么是交换机 2.交换机的作用 3.交换机的应用场景 二、 交换机类型讲解 1. 直连交换机（Direct exchange） 1.1 基本概述 1.2.特点 1.3.缺点 1.4.应用场景 2. 主题交换机（Topic exchange） …

登录成功后，在 admin 选项卡可以查看所有用户： 可以看到，每个用户都有一个 Can access virtual hosts 属性，这个属性是啥意思呢？ 今天松哥来和大家稍微捋一捋。 1. 多租户 RabbitMQ 中有一个概念叫做多租户&#xff…

以下的例子都是没有创建交换机的，直接与队列进行信息接收， 实际开发不会。 在RabbitMQ中，交换机（Exchange）是用于接收生产者发送的消息，并根据一定的规则将消息路由到一个或多个队列（Queue&…

前言 Buuctf Web 是一个在线安全挑战平台，旨在提高参与者对网络安全的理解和实践能力。本文将详细介绍 Buuctf Web 的特点、挑战和机遇，帮助读者更好地了解这一领域。 一、Buuctf Web 的特点 多样化的挑战场景：Buuctf Web 提供了多种挑战场…

在SpringCloud之整合ribbon和MyBatis-Plus之Version的结合，实现分布式系统下并发时保证数据一致性。 于是使用Jemter进行测试，一万个线程同时发起请求，mybatis-plus的version虽然保证了数据的一致性，但是服务消费者多次发送请求…