信道 差错 概率 卷积
【Pytorch基础实战】第二节，卷积神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......
金牌导航-期望概率DP
期望概率DP 例题A题解 首先，对于随机变量 \(X\) 如果设随机变量 \(Y\) 的取值集合是 \(I(Y)\)，那么有全期望公式 \[E(X)=\sum_{y\in I(Y)}E(X|Y=y)\times P(Y=y) \]其中，\(E(X|Y=y)\) 表示在 \(Y=y\) 的条件下 \( ......
经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......
偏见与概率
最近看了下一些招聘条件，有感而发，写一篇短的随笔。 企业招聘只要985/211，甚至只要985的情况也不少见了，那么双非院校里面有没有很好的学生呢？ 毫无疑问，是肯定有的，这就是一个概率的问题，重点高中（省一级示范、省二级示范）和普通高中（普高层次类高中）一本率、本科率存在很大差异。 普高的一本率基 ......
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 可变形卷积v3
InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions * Authors: [[Wenhai Wang]], [[Jifeng Dai]], [[Zhe Chen]], [[Z ......
Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results 可变形卷积v2
Deformable ConvNets V2: More Deformable, Better Results * Authors: [[Xizhou Zhu]], [[Han Hu]], [[Stephen Lin]], [[Jifeng Dai]] DOI: 10.1109/CVPR.2019. ......
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition：使用大核卷积调制来简化注意力
Conv2Former: A Simple Transformer-Style ConvNet for Visual Recognition * Authors: [[Qibin Hou]], [[Cheng-Ze Lu]], [[Ming-Ming Cheng]], [[Jiashi Feng]] ......
ml.net例子笔记3-Infer.net概率机器学习库
Infer.net Infer.NET is a .NET Foundation project. It's also a part of ML.NET machine learning framework. https://dotnet.github.io/infer/ https://gitee ......
序贯概率比较检验
序贯概率比较检验 sequential probability ratio test (SPRT) 定义：是对于序贯抽样方案的检验方法 序贯抽样方案是指在抽样时，不事先规定总的抽样个数（观测或实验次数）,而是先抽少量样本,根据其结果，再决定停止抽样或继续抽样、抽多少，这样下去，直至决定停止抽样为止。 ......
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积
SCConv：用于特征冗余的空间和通道重建卷积 摘要 卷积神经网络（CNN）在各种计算机视觉任务中取得了显着的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取了冗余特征。最近的工作要么压缩训练有素的大型模型，要么探索精心设计的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 ......
纯卷积BEV模型的巅峰战力 | BEVENet不用Transformer一样成就ADAS的量产未来(转)
近年来，在自动驾驶领域，鸟瞰视角（BEV）空间中的3D目标检测作为一种普遍的方法逐渐脱颖而出。尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。这主要归因于它们依赖于基于视觉 Transformer （ViT）的架构，这使得相对于 ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
论文精读：STMGCN利用时空多图卷积网络进行移动边缘计算驱动船舶轨迹预测（STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network）
《STMGCN: Mobile Edge Computing-Empowered Vessel Trajectory Prediction Using Spatio-Temporal Multigraph Convolutional Network》 论文链接：https://doi.org/10. ......
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测（Big data driven trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network withspatio-temporal awareness）
论文精读：基于具有时空感知的稀疏多图卷积混合网络的大数据驱动船舶轨迹预测 《Big data driven vessel trajectory prediction based on sparse multi-graph convolutional hybrid network with spati ......
AtCoder Beginner Contest 331 G - Collect Them All【概率期望+容斥+多项式】
题目链接：ABC331_G 写在前面 将来如果回顾这道题，建议自己看完题意一定先重新推一遍。如果还是不够熟练，多去做一些同类型的题目吧。 题意： 盒子里有 \(N\) 张卡片，每张卡片上写着一个数字，数字的范围是 \(1,...,M\)，写着数字 \(i\) 的卡片有 \(C_i\) 张\(（C_i ......
两亿大奖,一夜暴富,江西彩票、概率学、阴谋论暨景观社会
近日，中国福彩“快乐8”选七玩法中有一人投注近5万倍共中2.2亿余元，两个小目标，一夜全自由，如果你以为这是故事，那么你错了，如果你以为这是生活，那么我们都错了。 “快乐8”的快乐是真的快乐 快乐如果也分等级，那“快乐8”选10一等大奖快乐一定比选1的要高级很多。 首先明确一下“快乐8”一等奖的规则 ......
【机器学习】概率
掷色子实验 首先用一个张量表示事件可能出现的概率情况 然后创建多项分布 multinomial.Multinomial(totol_count, probs) 。参数 totol_count 表示抽样次数，probs 表示每个类别的概率分布 使用 .sample()方法进行抽样操作 使用图像来揭示大 ......
聊聊神经网络模型流程与卷积神经网络的实现
神经网络模型流程 神经网络模型的搭建流程，整理下自己的思路，这个过程不会细分出来，而是主流程。 在这里我主要是把整个流程分为两个主流程，即预训练与推理。预训练过程主要是生成超参数文件与搭设神经网络结构；而推理过程就是在应用超参数与神经网络。 卷积神经网络的实现 在 聊聊卷积神经网络CNN中，将卷积神 ......
期望概率
0.前情提要 别想翻盘了，赶紧搞你那 whk 去吧。 学点期望概率以后用。 1. 一些需要知道的 有关概率 约定 \(P(A)\) 为 \(A\) 事件发生的概率。 条件概率 \(P(A|B)\) 表示，在 \(B\) 已经发生的情况下，\(A\) 事件发生的概率。由条件概率的定义，可以得到算式： ......
机器学习中的典型算法——卷积神经网络（CNN）
1.机器学习的定位 AI，是我们当今这个时代的热门话题，那AI到底是啥？ 通过翻译可知：人工智能，而人工智能的四个核心要素： -数据 -算法 -算力 -场景 然后机器学习是人工智能的一部分，机器学习里面又有新的特例：深度学习。 通俗来说机器学习即使用机器去学习一部分数据，然后去预测新的数据所属的某一 ......
绕过cdn查询真实ip地址（概率性，不一定成功）
背景 通常网站站点加了cdn以后，一般无法解析到真实的ip地址，这时候想通过ip加端口的方式获取数据就不太可能，但是如果ngix代理禁止了ip访问，获取到真实ip也没用，会显示nginx forbidden，但是别的协议应该还是可以走，只是http的协议走不了 如何查看网站是否加了cdn 目标：ht ......
聊聊卷积神经网络CNN
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。 在卷积神经网络中，相比较普通的神经网络，增加了卷积层(Convolution)和池化层(P ......
换牌中奖概率
问题 有三张牌只有一张有奖，任选一张后主持人翻开剩余两张之中没奖的一张，此时有一次换牌机会，换还是不换呢 先来实验 function fn() { // 模拟中奖卡牌 let arr = [0, 0, 0] let index = ~~(Math.random() * 3) arr[index] = ......
pytorch 一维卷积api理解
import torch torch.manual_seed(2021) # in_channels 表示输入特征数量，卷积核的第一个维度 # out_channels 表示输出特征数量，也是卷积核的数量 # kernel_size 是卷积核的第二维度。 卷积核维度为 in_channels * k ......
熵模型-为什么使用条件概率优于个元素独立的全分解模型？
熵模型 论文<VARIATIONAL IMAGE COMPRESSION WITH A SCALE HYPERPRIOR 提出使用超先验，来捕获潜在表示的超先验。 追根溯源发现：在香农的通信理论中给出数学解释 即，使用联合分布比独立分布更优 如果有先验的信息，对后续编码而言其不确定性会更小，从而获得 ......
Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）
SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......
基于大规模MIMO通信系统的半盲信道估计算法matlab性能仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于大规模MIMO通信系统的半盲信道估计算法涉及多个步骤，其原理和数学公式概括如下： 首先，MIMO系统需要发送已知的训练序列，在接收端进行初始的信道估计。当发送有用的信息数据时，接收端会利用初始的信道估计结果进 ......
卷积神经网络中的平移不变性
一、什么是平移不变性 1. 不变性 不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化，但是你依然可以把它识别出来。这对图像分类来说是一种很好的特性，因为我们希望图像中目标无论是被平移，被旋转，还是被缩放，甚至是不同的光照条件、视角，都可以被成功地识别出来。 所以上面的描述就对应着各种不变性： 平移不变性：T ......