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论文阅读:DSformer:A Double Sampling Transformer for Multivariate Time Series Long-term Prediction
DSformer A Double Sampling Transformer for Multivariate Time Series Long term Prediction 一篇发表在CIKM 2023上的基于transformer的时
论文笔记
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Transformer
深度学习
论文笔记:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
cvpr2021 0 abstract Transformer 从NLP迁移到CV 会遇到两个挑战 语义物体 人 车 的尺寸有大有小 如果是像素级别的Transformer 那么resolution太大 为了解决上述的两个挑战 提出了swi
论文笔记
论文笔记: Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
1 整体思路 效仿BERT中MLM的思路 随机mask掉输入图像的部分patch 并重建这些被mask掉的patch 机器学习笔记 ELMO BERT UQI LIUWJ的博客 CSDN博客 模型结构是一个非对称的encoder decod
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深度学习
人工智能
论文笔记 A Spatial-Temporal Decomposition Based Deep Neural Network for TimeSeries Forecasting
0 abstract 空间时间序列预测问题出现在广泛的应用中 如环境和交通问题 由于存在特定的空间 短期和长期模式 以及维度的诅咒 这些问题具有挑战性 在本文中 我们提出了一个用于大规模空间时间序列预测问题的深度神经网络框架 我们明确设计了
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深度学习
机器学习
神经网络
BLIP论文笔记
BLIP Bootstrapping Language Image Pre training for Unified Vision Language Understanding and Generation Abstract 1 Intro
论文笔记
计算机视觉
深度学习
人工智能
《Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey》阅读笔记
摘要 传统机器学习的目的是通过最小化训练数据的正则化经验风险 对测试数据的最小期望风险最小的模型 但假设训练数据和测试数据具有相似的联合概率分布 TAL的目标是通过从语义相关但分布不同的源域学习知识 来建立能够执行目标域任务的模型 在经典的
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机器学习
深度学习
人工智能
蒸馏神经网络(Distill the Knowledge in a Neural Network)
本文是阅读Hinton 大神在2014年NIPS上一篇论文 蒸馏神经网络的笔记 特此说明 此文读起来很抽象 大篇的论述 鲜有公式和图表 但是鉴于和我的研究方向 神经网络的压缩十分相关 因此决定花气力好好理解一下 1 Introduction
cnn
深度学习
论文笔记
神经网络加速及压缩
论文笔记:Region Representation Learning via Mobility Flow
2017 CIKM 1 摘要和介绍 使用出租车出行数据学习区域向量表征 同时考虑时间动态和多跳位置转换 gt 通过flow graph和spatial graph学习表征 出租车交通流可以作为区域相似度的一种 A区域和B区域之间流量大 gt
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CLIP与CoOp代码分析
CLIP与CoOp代码分析 CoOp是稍微改了下CLIP的text encoder CLIP代码 https github com OpenAI CLIP CoOp代码 https github com KaiyangZhou CoOp 输
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深度学习
Pytorch
论文笔记:STMARL: A Spatio-Temporal Multi-AgentReinforcement Learning Approach for Cooperative Traffic
0 abstract 智能交通灯控制系统的开发对于智能交通管理至关重要 虽然已经做出了一些努力以孤立的形式来优化单个红绿灯的使用 但相关研究在很大程度上忽略了多路口红绿灯的使用受到空间影响的事实 以及历史交通状态的时间依赖性 为此 在本文中
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人工智能
强化学习
论文笔记:Continuous Trajectory Generation Based on Two-Stage GAN
2023 AAAI 1 intro 1 1 背景 建模人类个体移动模式并生成接近真实的轨迹在许多应用中至关重要 1 生成轨迹方法能够为城市规划 流行病传播分析和交通管控等城市假设分析场景提供仿仿真数据支撑 2 生成轨迹方法也是目前促进轨迹数
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生成对抗网络
人工智能
神经网络
中国科学信息科学latex模板编译报错的解决办法
中国科学 信息科学 latex模板编译不通过解决办法 1 前言 本文的解决办法不需要重新下载ctex 只需要添加两个文件即可 主要参考了下面的这篇文章如果你想知道为什么要这么改 强烈推荐阅读这篇博客 编译 CCT 模板 stone zeng
latex
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论文笔记:Hankel Matrix Factorization for Tagged Time Series to Recover Missing Values during Blackouts
ICDE 2019 0 摘要 在执行时间序列分析时 恢复时间序列中的缺失值至关重要 而本文研究的blackouts问题 即在一定时期内丢失所有数据 是最紧迫和最具挑战性的问题之一 现有的时间序列缺失值恢复方法无法正确处理这个问题 但在这项工
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数据挖掘
算法
机器学习
论文笔记: MOGRIFIER LSTM
2020 ICLR 修改传统LSTM 当前输入和隐藏状态充分交互 从而获得更佳的上下文相关表达 1 Mogrifier LSTM LSTM的输入X和隐藏状态H是完全独立的 机器学习笔记 GRU gruc UQI LIUWJ的博客 CSDN博
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【读点论文】ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers 将视觉transformer和gan结合起来
ViTGAN Training GANs with Vision Transformers Abstract 最近 Vision Transformers vits 在图像识别方面表现出了具有竞争力的性能 需要较少的视觉特定的归纳偏差 在本
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深度学习
计算机视觉
人工智能
GaN
CAMELYON乳腺病理组织图像处理方式
参考链接 https github com ilikewind CAMELYON
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论文笔记:Deep Learning for Anomaly Detection inTime-Series Data: Review, Analysis,and Guidelines
2021 的paper 1 时间序列数据异常的定义 离群值 outlier 与其他观察结果偏差过大 以至于怀疑它是由不同机制产生的 时间序列的异常值 某一个 些时间片的数值值 展现出与先前时间步长显着不同的意外行为 根据之前的文献 作者将时
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深度学习
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人工智能
情感分析中的深度学习
一 情感分析中的基本模型 1 前馈神经网络 FNN 不考虑输入数据具备的任何特定结构常与正则化结合使用 主要解决问题 神经网络有大量隐藏层 隐藏层非常难以训练 梯度消失和过拟合问题 FNN 由一个输入层 一个 浅层网络 或多个 深层网络 因
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情感分析
论文笔记-2019-Object Detection in 20 Years: A Survey
Object Detection in 20 Years A Survey Zhengxia Zou Zhenwei Shi Member IEEE Yuhong Guo and Jieping Ye Senior Member IEEE论
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深度学习
【核磁共振成像】部分傅里叶重建
目录 一 部分傅里叶重建 二 部分傅里叶重建算法 2 1 填零 2 2 零差处理 一 部分傅里叶重建 在部分傅里叶采集中 数据并不是绕K空间中心对称收集的 而是K空间的一半是完全填充的 另一半只收集了一小部分数据 部分傅里叶采集所依据的原理
核磁共振成像
人工智能
健康医疗
图像处理
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