卷积convnext经典 论文
狄利克雷卷积及常见函数与莫比乌斯反演
狄利克雷卷积（Dirichlet Convolution）在解析数论中是一个非常重要的工具，使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式，它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......
基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别
基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别 摘要——近年来，由于其许多潜在的应用，自动声音识别受到了越来越多的研究兴趣。其中包括视频/音频内容的自动标记和机器人的实时声音检测。虽然图像分类是一个研究较多的话题，但声音识别还不太成熟。在这项研究中，利用了为图像分类开发的鲁棒机器学习技术，并将其应用于声音识 ......
Variational Autoencoders for Collaborative Filtering论文阅读笔记
摘要 将VAE扩展到具有隐式反馈的协同过滤，这样能够超越线性因子模型。提出了一个具有多项式条件似然的神经生成模型。目前推荐系统用的比较多的是rank指标，这里本文也说明了为什么多项似然非常适合隐式反馈数据建模。相对于高斯函数和逻辑函数更加接近rank损失 马上提出了一个比较有意思的观点，虽然推荐被认 ......
经典K线组合选股公式
一、早晨之星 基本含义： 早晨之星”是股市中比较常见的底部或是阶段性底部的信号之一。在理论上，它是由三根K线组成，先是拉出一根有力度的阴线，再是一根小阳或小阴线、螺旋桨、锤头线、倒锤头线等，最后拉出一根有力度的阳线。三条K线就组成了早晨之星K线组合。早晨之星又称为希望之星。 操作要点： 1.阳线的实 ......
[论文阅读] EMO@ Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling
Pre title: EMO: Earth Mover Distance Optimization for Auto-Regressive Language Modeling accepted: arXiv2023 paper: https://arxiv.org/abs/2310.04691 co ......
【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection
CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
异常检测算法-完全卷积数据描述子FCDD
文献来源： EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION 最近在做一些异物检测之类的算法任务，原本想使用目标识别算法，但是问题是正样本太多，而负样本没几个。所以有必要使用异常检测算法，日后不妨再结合目标识别任务去做。 在正式开始前，需要先简单介绍一个广义损失函数 ......
基于卷积神经网络的美食分类
使用卷积神经网络解决美食图片的分类问题：：：数据集在我这里，私聊给！！！！！！！！！ 环境：python3.7 ， 飞浆版本2.0 ， 操作平台pycharm 步骤1：美食图片数据集介绍与加载： 本实践使用的数据集包含5000张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别。对于本实践中的数据包，具体 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
AutoRec Autoencoders Meet Collaborative Filtering 论文阅读笔记
这个是第一篇将自编码器应用到推荐系统中的论文，也是将深度学习应用到推荐系统中的论文。比较老，主要学习它的思想，对输入的编码与重建。这篇文章提出了基于AutoEncoder的协同过滤方法来解决评分预测问题 我们的目标就是设计一个基于项目或者用户的自动编码器，它可以将每个部分观察到的\(r^u(r^i) ......
机器学习——卷积神经网络
对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......
[论文阅读] Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection
Mean-Shifted Contrastive Loss for Anomaly Detection Abstract 这篇文章探讨了异常检测领域的一个关键问题，即如何通过使用预训练特征来提高异常检测性能。研究者首先介绍了异常检测的背景和现有方法，指出了使用自监督学习和外部数据集预训练特征的潜力。 ......
第四章：超越经典搜索
第四章：超越经典搜索 上一章所讨论的问题具有如下性质：环境是可观察的、确定的、已知的，问题是一个行动序列。本章将讨论不受环境性质的约束。 1. 局部搜索算法和最优化问题 上一章提到的搜索算法，是为了找到一条或多条达到目标的路径。而在许多问题中，到达目标的路径是不相关的。在这种情况下我们要考虑一种不关 ......
[论文阅读] Painterly Image Harmonization using Diffusion Model
Pre title: Painterly Image Harmonization using Diffusion Model accepted: AAAI2023 paper: https://arxiv.org/abs/2212.08846 code: https://github.com/bcm ......
校验 ChatGPT4 真实性的三个经典问题：区分 GPT3.5 与 GPT4，并提供免费测试网站
现在已经有很多 ChatGPT 的套壳网站，以下分享验明 GPT-4 真身的三个经典问题，帮助你快速区分套壳网站背后到底用的是 GPT-3.5 还是 GPT-4。 大家可以在这个网站测试：https://ai.hxkj.vip，免登录可以问三条，登录之后无限制。咱们使用免登录的额度测试就已经够用了 ......
CV-论文修改相关资料
SSIM https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/104016874 https://zhuanlan.zhihu.com/p/410562138 https://zhuanlan.zhihu.com/p/399215180 https:/ ......
10月发布的5篇人工智能论文推荐
JudgeLM: Fine-tuned Large Language Models are Scalable Judges 由于现有基准和指标的限制，在开放式环境中评估大型语言模型(llm)是一项具有挑战性的任务。为了克服这一挑战，本文引入了微调llm作为可扩展“法官”的概念，称为JudgeLM，这 ......
论文阅读：InstructIE： A Chinese Instruction-based Information Extraction Dataset
主要提出了一种数据集Instruction-based IE，要求模型根据指令来提取信息。 1. Instruction 为IE任务创建特定的数据集式消耗事时间与资源的。 面对这些挑战的常见方法： Seq2seq提出 TANL将其视为自然语言增强的翻译任务。 UIE提出一种text-to-struc ......
【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类
前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......
现代卷积神经网络
白羽~ summer pockets AlexNet 背景 当时计算机视觉研究人员会告诉一个诡异事实————推动领域进步的是数据特征，而不是学习算法。计算机视觉研究人员相信，从对最终模型精度的影响来说，更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取，比任何学习算法带来的进步要大得多。 另一组研究人员， ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
Swin-transformer论文阅读笔记（Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows）
论文标题：Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 论文作者：Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephe ......
研究生怎么写论文
研究生从事学术研究一般要经历确定研究课题、查阅文献资料、设计研究方案、获取数据与事实、形成学术成果等5个基本环节 即确定一个既具价值、意义又适合于自己的研究主题。 其一，将平时积累的研究资料按照确定课题的需要进行整理、组合与变换，形成一种新的知识结构体系，以适应课题研究的需要其二，对已有的研究资料作 ......
【找到 Anchor-based and Anchor-free 性能差距的本质】Adaptive Training Sample Selection (ATSS) 论文精读
原始题目：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译：通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anch ......
论文阅读笔记——LAVA: Large-scale Automated Vulnerability Addition
LAVA: Large-scale Automated Vulnerability Addition Brendan Dolan-Gavitt∗, Patrick Hulin†, Engin Kirda‡, Tim Leek†, Andrea Mambretti‡, Wil Robertson‡, ......
论文复现01. RestainNet
论文名称：RestainNet: a self-supervised digital re-stainer for stain normalization arxiv: https://arxiv.org/pdf/2202.13804.pdf 论文的核心内容：自监督网络，把 ”灰度图“ 重新上色成H ......
matplotlib论文图片配色
还在为配图的颜色而烦恼嘛，还在为matplotlib的经典颜色而困惑嘛，看完下面的文章，教你如何选择图片颜色 上图左边是matplotlib默认的颜色系统，而右边就是使用matplotlib自带的颜色系统实现的。如何实现，请继续往下浏览 1 官方色组 1.1 推荐色组 由于官方的色组比较多，我选了几 ......