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Visual ChatGPT原理解读——大模型论文阅读笔记四
论文 https arxiv org abs 2303 04671 代码 https github com microsoft TaskMatrix 一 整体框架 如图所示 用户上传一张黄花的图像并输入一个复杂的语言指令 请根据该图像的预测
大模型
ChatGPT
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笔记
LSTM的加速算法:QRNN和SRU
LSTM介绍及加速原理 LSTM的公式可以表示如下所示 其中分别表示输入门 输出门 遗忘门 对LSTM还不熟悉的同学可以先阅读 理解LSTM网络或者直接阅读Christopher Olah 的原博文 Understanding LSTM N
自然语言处理
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QRNN
SRU
LSTM
论文阅读——A Comprehensive Study on Deep Learning-Based 3D Hand Pose Estimation Methods综述阅读2
3D手势姿态估计综述 本文通过对大量有代表性的论文研究 提出一种基于输入数据模式的新分类法 即RGB 深度或多模态信息 最后 我们展示了在最流行的RGB和基于深度的数据集上的结果 并讨论了这一快速增长领域的潜在研究方向 1 Introduc
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计算机视觉
《Adjacent-level Feature Cross-Fusion with 3D CNN for Remote Sensing Image Change Detection》论文笔记
论文 邻接层特征交叉融合与三维CNN用于遥感图像变化检测 作者 日期 2023 2 10 贡献点 提出了一种用于遥感图像变化检测的端到端三维卷积网络 与现有的特征融合策略不同 该网络利用三维卷积的内在融合特性 是变化检测领域的一种创新尝试
Pytorch
cnn
3d
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[论文阅读笔记76]GPT Understands, Too(P-tuning)
1 基本信息 题目 论文作者与单位 来源 年份 GPT Understands Too 清华大学 Citations References 论文链接 https arxiv org pdf 2103 10385 pdf 论文代码 2 要点
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笔记
gpt
Face Swapping under Large Pose Variations: a 3D Model Based Approach论文阅读笔记
题目 Face Swapping under Large Pose Variations a 3D Model Based Approach 翻译 大姿态变化下的人脸交换 一种基于三维模型的方法 摘要 传统的人脸交换技术要求源图像和目标图像
AI换脸
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2023高教社数学建模国赛A题 - 定日镜场的优化设计 - 思路
问题1 计算年平均光学效率和输出热功率 建立模型的坐标系 以圆形区域中心为原点 正东方向为x轴 正北方向为y轴 垂直地面向上为z轴 计算吸收塔和定日镜的位置 吸收塔建于圆形定日镜场中心 根据给定的数据确定定日镜的位置 计算每个定日镜的光学效
数学建模
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学习
大数据
人工智能
[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记11
深度学习在农业上的应用笔记11 最近发表的相关论文数量不多 质量普遍也不尽如人意 尤其是 Computers and Electronics in Agriculture 这个期刊 这些论文的方法都很简单 只是强行将深度学习应用于某个问题上
论文总结
深度学习
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人工智能
【论文阅读】The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey
论文来源 Li M Liu Y Liu X et al The Deep Learning Compiler A Comprehensive Survey J 2020 DOI 10 1109 TPDS 2020 3030548 这是一篇关
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机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
论文笔记:基于手机基站数据的混合地图匹配算法研究
2014 交通运输系统工程与信息 本文提出混合地图匹配算法 通过对车载手机行驶在不同的路网时所产生的基站切换数据信息 进行地图匹配 1 混合地图匹配算法 1 1 基站切换 数据库 1 1 1 基站切换 手机注册到通信网络后 随着 车辆的移动
论文笔记
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论文笔记:PhaseNet: a deep-neural-network-based seismic arrival-time pickingmethod
2018 Geophysical Journal International 1 Intro 1 1 Motivation 地震检测和定位是地震学的基础 地震目录的质量主要取决于到达时间测量的数量和准确性 地震到达时间测量或相位选择通常由网
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深度学习
神经网络
Latex:公式输入序号及多个公式一起编号
begin equation begin split a b c 说明 这里双斜杠表示换行 在等号前面加 符号表示上下公式等号对齐 m h g label 公式1 说明 label 表示这组公式的记号 方便后续引用 end split en
论文笔记
论文阅读
【论文阅读】Mixed Precision Training
GiantPandaCV导语 混合精度是一个非常简单并且实用的技术 由百度和谷歌联合发表于ICLR2018 可以让模型以半精度的方式训练模型 既能够降低显存占用 又可以保持精度 这篇文章不是最先提出使用更低精度来进行训练 但是其影响力比较深
AutoML
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工具
算法
神经网络
【图像去雾】Contrastive Learning for Compact Single Image Dehazing阅读
论文 https arxiv org pdf 2104 09367 pdfhttps arxiv org pdf 2104 09367 pdf 代码 https github com GlassyWu AECR Nethttps githu
论文阅读
Pytorch
深度学习
神经网络
论文笔记:FILLING THE G AP S: MULTIVARIATE TIME SERIES IMPUTATION BY GRAPH NEURAL NETWORKS
0 abstract introduction 之前的补全方法并不能很好地捕获 利用 不同sensor之间的非线性时间 空间依赖关系 高效的时间序列补全方法 不仅应该考虑过去 或者未来 的数值 还应该同时考虑空间上邻近的点的测量值 这里的空
论文笔记
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Dynamic Region-Aware Convolution
旷视提出 DRConv 动态区域感知卷积 提升分类 检测 分割性能 Dynamic Region Aware Convolution 是2020年旷视在arXiv上的新论文 该论文实际上是在动态卷积 local形式 上引入了空间上的分组 从
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深度学习
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models论文阅读+代码复现
摘要 扩散模型在图像数据和其他数据上实现了最先进的合成结果 并且它的公式允许引导机制来控制图像生成的过程而无需重新训练 然而 这种模型直接在像素空间上操作 因此 功能强大的扩散模型通常需要花费大量的计算资源与推理时间 为了在有限的计算资源上
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深度学习
人工智能
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 论文笔记
前言 生成模型主要分为两类方法 一种是基于GAN模型的生成方法 另外一种是基于对数似然模型 例如VAE DDPM等 GAN方法在FID Inception Score IS Precision等指标上取得不错的效果 但是在生成图片的多样性上
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人工智能
深度学习
论文笔记1——SSDA-YOLO: SEMI-SUPERVISED DOMAIN ADAPTIVE YOLO FOR CROSS-DOMAIN OBJECT DETECTION
SSDA YOLO SEMI SUPERVISED DOMAIN ADAPTIVE YOLO FOR CROSS DOMAIN OBJECT DETECTION 源码地址 https github com hnuzhy SSDA YOLO
人工智能
目标检测
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YOLO
计算机视觉
【超分辨率】(EDSR)Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution论文阅读笔记
论文名称 Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super Resolution 论文下载地址 https arxiv org pdf 1707 02921 pdf 论文代码地址
论文阅读笔记
图像处理
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深度学习
人工智能
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