样本zero-shot learning zero
[更新中] [论文阅读 & 实践] 小样本下的GAN探究记(下)
GAN的进一步探究 书接上回, 因为本人在GAN才刚入门, 尽管直接调用别人的ACGAN得到的效果已经很棒, 但是我还是想要继续看一下不同参数对于生成图像的影响, 帮助自己去更好理解. 学习率调节 为了平衡D和G的过程, 我们可以适当更改学习率. 这个小trick甚至有个专门的名字叫Two Time ......
事件抽取论文综述-A Survey on Deep Learning Event Extraction: Approaches and Applications
A Survey on Deep Learning Event Extraction: Approaches and Applications 1）发表信息： https://arxiv.org/abs/2107.02126 Qian Li, Jianxin Li, Member, IEEE, Ji ......
OrangePi Zero安装Armbian
最近又把OrangePi折腾起来了，这次是给它换一个Armbian的系统，记录备忘。 1. Armbian官网下载系统烧写到SD卡，启动后用户名root，密码1234，根据提示更改密码，创建用户。 2. 更改apt源为国内源 ```json deb https://mirrors.tuna.tsin ......
[论文速览] MAGE@MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and Image Synthesis
## Pre title: MAGE: MAsked Generative Encoder to Unify Representation Learning and Image Synthesis accepted: CVPR2023 paper: https://arxiv.org/abs/221 ......
[论文阅读] Few-shot Font Generation by Learning Style Difference and Similarity
## Pre title: Few-shot Font Generation by Learning Style Difference and Similarity accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2301.10008 code: ......
[论文速览] RectifiedFlow@Flow Straight and Fast{colon}Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow
## Pre title: Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow accepted: ICLR 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2209 ......
2023CVPR_Learning a Simple Low-light Image Enhancer from Paired Low-light Instances(PairLLE)无监督
一. motivation 以前的大多数LIE算法使用单个输入图像和几个手工制作的先验来调整照明。然而，由于单幅图像信息有限，手工先验的适应性较差，这些解决方案往往无法揭示图像细节。 二. contribution 1. 提出一个成对低光图像输入（相同内容，不同的曝光度） 2. 在输入之前进行了一个 ......
The Difficulty of Passive Learning in Deep Reinforcement Learning
 **发表时间：**2021(NeurIPS 2021) **文章要点：**这篇文章提出一个tandem learni ......
[论文阅读] Zero-shot Image-to-Image Translation
## Pre title: Zero-shot Image-to-Image Translation accepted: Arxiv 2023 paper: https://arxiv.org/abs/2302.03027 code: https://github.com/pix2pixzero/p ......
learn c++ 参数引用
#include <iostream> struct Role { int hp; int mp; int damage; }; bool Act(Role& Acter,Role& beAct) { beAct.hp -= Acter.damage; return beAct.hp < 0; } ......
Learning with Local and Global Consistency
[TOC] > [Zhou D., Bousquet O., Lal T. N., Weston J. and Scholk\ddot{o}pf B. Learning with local and global consistency. NIPS, 2003.](https://proceedin ......
2023CVPR_Learning a Simple Low-light Image Enhancer from Paired Low-light Instances(PairLIE)
1、nn.ReflectionPad2d 对输入图像以最外围像素为对称轴，做四周的轴对称镜像填充。 大佬链接：(14条消息) torch.nn.ReflectionPad2d()的用法简介_nn.reflectionpad2d(1)_啊菜来了的博客-CSDN博客 # 对四周都填充3行 nn.Refl ......
Learning Affinity from Attention: End-to-End Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Transformers概述
0.前言 相关资料： arxiv github 论文解读 论文基本信息： 领域：弱监督语义分割 发表时间： CVPR 2022(2022.3.5) 1.针对的问题 目前主流的弱监督语义分割方法通常首先训练分类模型，基于类别激活图（CAM）或其变种生成初始伪标签；然后对伪标签进行细化作为监督信息训练一 ......
learn c++ 智能指针
#include <iostream> int main() { int* p; { std::unique_ptr<int[]> a{std::make_unique<int[]>(50)}; a[2] = 240; p = a.get(); std::cout << p[2]; } std::c ......
Sep 2022-Prioritized Training on Points that are Learnable, Worth Learning, and Not Yet Learnt
提出了Reducible Holdout Loss Selection (RHOLOSS)，一种简单但有原则的技术，近似地选择那些最能减少模型泛化损失的点进行训练 ......
C-pointer Learning
# 基础 ## 指针类型 ### 静态/全局内存 指在内存空间中的全局/静态数据区的指针变量 ### 自动内存 即局部作用域的指针，只有在函数被调用时才创建。 ### 动态内存 在堆区动态创建的指针变量，在不使用时需要即是释放该部分内存空间。 ## 特殊指针 ### NULL指针 在指针变量中，初始 ......
learn c++ 变量作用域
#include <iostream> int a{ 100 }; int main() { int a{160}; { std::cout << a << std::endl; char a = 'a'; std::cout << a << std::endl; std::cout << ::a ......
Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration
**发表时间：**2019（ICML 2019） **文章要点：**这篇文章想说在offline RL的setting下，由于外推误差（extrapolation errors）的原因，标准的off-policy算法比如DQN，DDPG之类的，如果数据的分布和当前policy的分布差距很大的话，那就 ......
《AutoInt: Automatic Feature Interaction Learning via Self-Attentive Neural Networks》特征交叉论文阅读
背景 这是一篇利用多头attention机制来做特征交叉的论文 模型结构 AutoInt的模型结构如上图所示，搞模型包含 Embedding Layer、Interacting Layer、Output Layer三个部分，其中Embedding Layer和Output Layer和普通模型没什么 ......
【图像数据增强】Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey
| 原始题目 | Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey | | | | | 中文名称 | 深度学习的图像数据增强:综述 | | 发表时间 | 2022年4月19日 | | 平台 | arXiv | | 来源 | 南京大学 | | 文章 ......
Jan 2023-Prioritizing Samples in Reinforcement Learning with Reducible Loss
#1 Introduction 本文建议根据样本的可学习性进行抽样，而不是从经验回放中随机抽样。如果有可能减少代理对该样本的损失，则认为该样本是可学习的。我们将可以减少样本损失的数量称为其可减少损失(ReLo)。这与Schaul等人[2016]的vanilla优先级不同，后者只是对具有高损失的样本给 ......
深度学习中正样本、负样本、困难样本、简单样本区别
正样本： 与真值对应的目标类别来说该样本为正样本。 负样本： 与真值不对应的其他所有目标类别来说该样本为负样本。 困难样本： 预测时与真值标签误差较大的样本。 简单样本： 预测时与真值标签误差较小的样本。 如： 图片分类：。 需要识别马、羊、牛三个类别。 给一张马的图片。对于预测马来说这个样本为正样 ......
Oracle 集合-Learning-1
集合-Test1 bulk collect into 批量插入，可用limit 限制插入行数 type ... is table of DataType Index by binary_Integer 其中 index by binary_integer 在定义schema级 type 时没有使用， ......
数据分享|R语言零膨胀泊松回归ZERO-INFLATED POISSON（ZIP）模型分析露营钓鱼数据实例估计IRR和OR|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26915 最近我们被客户要求撰写关于零膨胀泊松回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型 ......
Short-Term Plasticity Neurons Learning to Learn and Forget
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning ......
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。
固高GTS运动控制卡，C#语言三轴点胶机样本程序源代码，使用 的是固高GTS-800 8轴运动控制卡。资料齐全，3轴点胶机样本程序，还有操作手册及各种C#事例程序，适合自己参照做二次开发，GTS-400的四轴运动控制卡是一样使用。YID:9614642908768262 ......
论文阅读笔记《Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning》
Training Socially Engaging Robots Modeling Backchannel Behaviors with Batch Reinforcement Learning 训练社交机器人：使用批量强化学习对反馈信号行为进行建模 发表于TAC 2022。 Hussain N, ......
Robust Deep Reinforcement Learning through Adversarial Loss
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021) Abstract 最近的研究表明，深度强化学习智能体很容易受到智能体输入上的小对抗性扰动的影响 ......
【五期邹昱夫】CCF-A（NeurIPS'19）Inverting gradients-how easy is it to break privacy in federated learning?
"Geiping J, Bauermeister H, Dröge H, et al. Inverting gradients-how easy is it to break privacy in federated learning?[J]. Advances in Neural Informat ......