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【信号处理】经验模态分解 （Empirical Mode Decomposition）
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）
经验模态分解EMD是基于瞬时频率、本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的概念，能够将复杂信号分解为若干个IMF分量，每个IMF表征信号的局部特征。依据的是数…
论文研究13：AN EMPIRICAL STUDY OF CONV-TASNET
论文研究13：AN EMPIRICAL STUDY OF CONV-TASNET
abstract
Conv-TasNet是最近提出的基于波形的深度神经网络，可在语音源分离中实现最先进的性能。它的体系结构由可学习的编码器/解码器组成和一个在此学习空间之上运行的分离块。已建议对Conv-TasNet进行…
视频领域 CLIP4clip：An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval
视频检索，CLIP4clip中CLIP指OpenAI的CLIP模型，clip指的是视频中的clip。CLIP模型很适合做Retrieval（检索）任务，因为它就是做图像和文本之间相似性，根据相似性可以去做ranking、matching以及retrieve等任务。…
论文笔记：Can LLMs Express Their Uncertainty? An Empirical Evaluation of Confidence Elicitation in LLMs
iclr 20124 reviewer 打分 5568
不需要微调来激发LLMs置信度表达的方法
1 方法
1.1 不同的 prompt 1.2 不同的采样策略
可以采用多种方法从模型中引出同一个问题的多个回答： 自我随机 通过多次输入相同的提示，利用模型内在的随机性提示 通过以不同方…
【论文阅读】An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling
1.摘要
一般而言，序列模型与循环网络（recurrent networks）关系紧密(由于RNN的循环自回归结构能较好地表达出时间序列)。而传统的卷积网络（convolutional networks）由于卷积核大小的限制，对于长时间的依赖信息不能较好地抓取。
但是，研究发现，一些特殊的卷积神经网络模…
Differentially private empirical risk minimization论文阅读
标题理解
key words有differential private即差分隐私，empirical risk minimization（ERM）即经验分享最小化。这篇文章可能是将ERM应用于差分隐私。稍微理解文章背景，可以知道这是将ERM与差分隐私结合的重要论文，主要贡…
经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）（附代码）
代码原理
EMD（Empirical Mode Decomposition），也称为经验模态分解，是一种将非线性和非平稳信号分解成多个本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，简称IMF）的方法。
EMD的基本原理是通过一系列…
论文学习_An Empirical Study of Deep Learning Models for Vulnerability Detection
1. 引言
研究背景：近年来，深度学习漏洞检测工具取得了可喜的成果。最先进的模型报告了 0.9 的 F1 分数，并且优于静态分析器。结果令人兴奋，因为深度学习可能会给软件保障带来革命性的变化。因此，IBM、谷歌和亚马逊等行…
【论文笔记】CLIP4Clip An empirical study of CLIP for end to end video clip retrieval and captioning
🍎个人主页：小嗷犬的个人主页 🍊个人网站：小嗷犬的技术小站 🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 基本信息
标题: CLIP4Clip An empirical s…
【多模态】CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation
论文：CLIP-KD: An Empirical Study of CLIP Model Distillation 链接：https://arxiv.org/pdf/2307.12732 CVPR 2024
Introduction
Motivation：使用大的Teacher CLIP模型有监督蒸馏小CLIP模型，出发点基于在资源受限的应用中&…
Jailbreaking ChatGPT via Prompt Engineering: An Empirical Study
目录
概要
背景
1.提示数据收集过程
2.用于越狱提示分类的模型
3.禁止场景生成方法
4.实验设置
一、越狱LLM的提示符有几种类型？
1.假装
2. 注意力转移 3.特权升级
二、越狱提示绕过llm限制的能力如何？
1.对于不同禁止场景的分析
2.对于不同…
经验分布（Empirical Distribution）的定义
经验分布（Empirical Distribution）是指基于实际观测数据构建的分布，也称为样本分布或观察分布。在统计学中，当分析一个数据集时，可以通过观察数据点的频率或比例来估计数据的分布情况，而无需事先假设数据遵…
【读点论文】An Empirical Study of Scaling Law for OCR，又提出一个数据集，真实样本：合成样本=1：3。在TrOCR和PARSeq上大力出奇迹
An Empirical Study of Scaling Law for OCR
Abstract
在自然语言处理 (NLP) 领域，模型大小、数据量、计算和模型性能的规律已经得到广泛研究。然而，光学字符识别 (OCR) 中的缩放规律尚未得到研究。为了解决这个问题，我们进行了全面的研究&…
【Mixup】《Mixup：Beyond Empirical Risk Minimization》
ICLR-2018 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets and Metrics5.2 Experiments 6 Conclusion（own） / Future work 1 Background and Motivation
现在的模型越来越强&#…
Code Representation方面的Empirical Studies
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mixup:beyond empirical risk minimization
全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等. - 知乎全网最全:盘点那些图像数据增广方式Mosiac,MixUp,CutMix等. 本文由林大佬原创，转载请注明出处，来自腾讯、阿里等一线AI算法工程师组成的QQ交流群欢迎你的加入: 1037662480 相信很多朋友在…
mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION——超越经验风险最小化
这篇文章提出了一种名为 mixup 的简单而有效的数据增强技术，用于改善深度神经网络的泛化能力。以下是文章的主要内容总结：
1. 问题背景： 深度神经网络在训练过程中容易出现过拟合、记忆噪声标签以及对对抗样本敏感等问题。 传统的经验风险最…
CSS复合选择器—2
CSS复合选择器
复合选择器的分类：
后代选择器 （重点）
子元素选择器
交集选择器
并集选择器（重点）
链接伪类选择器（重点）（1）后代选择器 （重点） 概…
方式调用WebService通用类)
RPC(Axis2)方式调用WebService通用类
SpringBoot添加Axis2依赖 <dependency><groupId>org.apache.axis2</groupId><artifactId>axis2-kernel</artifactId><version>1.7.9</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.axis2</groupId&g…
HTML—表格、列表—2
html
表格：展示数据，使数据更整齐
列表：用来布局，使页面布局更整齐规范
表单：用来收集用户信息
1. 表格
（1）创建表格
表格标签
<table></table>表格中的行标签
<tr>&…