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【流行前沿】DRAG Divergence-based Adaptive Aggregation in Federated learning on Non-IID Data

今天再分享一篇9月的联邦学习领域处理异构数据分布的文章。看挂名是复旦的王昕,总的来说只能算是踏实的工作,但是新意上确实不太够。 文章的主要处理对象是解决异构数据在联邦训练中的client-drift问题,当然与很多相似论文一样,也将这个方法迁移到了拜占庭攻击的防范上。不过这个robustness仅通 ......

Learn Git in 30 days—— 第 26 天:多人在同一个远端仓库中进行版控

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 一个人用的版本控制,只能算是当作原始码历史备份工具,在大多数的情況下,版本控制机制都是设计给多人共同使用的,尤其 ......
仓库 多人 Learn days Git

卷积神经网络的感受野(receptive field)

感受野 Receptive Field 卷积核输出的 feature map 特征图中某个节点对应其输入图像的区域大小即为该位置的感受野。 感受野相关的性质: 感受野越大,说明其接触的原始图像的范围越大,意味着其包含着更加全局、语义信息更丰富的特征; 感受野越小,说明其包含的特征更关注局部细节; 感 ......
卷积 神经网络 receptive 神经 field

Learn Git in 30 days—— 第 25 天:使用 GitHub 远端仓库 - 观念篇

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 上一篇大家学会了如何下载远端仓库 (git clone, git pull) 与上传远端仓库 (git push ......
仓库 观念 GitHub Learn days

论文解读(CR-Match)《Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning》

Note:[ wechat:Y466551 | 可加勿骚扰,付费咨询 ] 论文信息 论文标题:Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning论文作者:Yue Fan、Anna Kukleva、Bernt Schie ......

Learn Git in 30 days—— 第 24 天:使用 GitHub 远端仓库 - 入门篇

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn GitHub 是目前全世界最多人采用的 Git 线上管理平台,他包含了完整的 Git 远端仓库实作,还有完整的议 ......
仓库 GitHub Learn days Git

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33760 原文出处:拓端数据部落公众号 概述: 众所周知,心脏疾病是目前全球最主要的死因。开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用,尤其在医疗行业中越来越受欢迎。机器学习 ......
神经网络 矩阵 心脏病 患者 逻辑

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

beginning今天给小伙伴们介绍一个高级的分类方法——卷积神经网络CNN,并学习用CNN实现图像的分类。作为深度学习的基础,CNN可太重要了呐,在图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、实例分割等领域随处可见它的身影。废话不多说啦,如果你也对CNN感兴趣的话,赶紧跟我一起愉快的看下去叭🍭🍭� ......
卷积 神经网络 实战 深度 神经

Machine Learning for Beginners(scikit-learn module)

Machine Learning Common Lifycycle Import the Data Clean the Data Split the Data into Training/Test Sets Create a Model Train the Model Make Prediction ......

Learn Everyday English for Speaking

专有名词 salmon:三文鱼 chocolate fountain:巧克力喷泉 drum and bass: 鼓和贝斯 Spaghetti:意大利面 adrenaline:肾上腺素 首句English You're telling me? 还用你说。这是一个表示“你不用告诉我,我已经知道了”的表达 ......
Everyday Speaking English Learn for

Learn Git in 30 days—— 第 23 天:修正 commit 过的版本历史记录 Part 5

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们上一篇文章谈到的 Rebase 是用来将现有的两个分支进行「重新指定基础版本」,执行 Rebase 之后,也 ......
版本 commit 历史 Learn days

Learn Git in 30 days——第 22 天:修正 commit 过的版本历史记录 Part 4 (Rebase)

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们之前已经讲了三种不同的修正版本的方法,严格上来说 git revert 与 git cherry-pick  ......
版本 commit Rebase 历史 Learn

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为 ......

Learn Git in 30 days——第 21 天:修正 commit 过的版本历史记录 Part 3

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在版本控制过程中,还有个常见的状況,那就是当你在一个分支中开发了一段时间,但后来决定整个分支都不要了,不过当中却 ......
版本 commit 历史 Learn days

Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System

目录概符号说明Ranking Distillation代码 Tang J. and Wang K. Ranking Distillation: Learning compact ranking models with high performance for recommender system. ......

16 圆角边框,阴影,狂神经验分享

狂神经验分享:不要重复造轮子,抄别人的!,比如模板之家,然后再修修改改 圆角边框: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> div{ width: 100p ......
圆角 边框 阴影 神经 16

迷走神经:探索人体最神秘的神经

1. 简介 迷走神经,或称为Vagus Nerve,是人体中最长、最复杂的神经之一。它起源于大脑,经过颈部,延伸至胸腔和腹部,涉及众多生理功能,如心跳、呼吸、消化等。它不仅仅是一个关于应激的神经,更是关于我们如何与他人互动和建立联系的关键。 3. 迷走神经在治疗中的应用 由于迷走神经与我们的应激反应 ......
神经 人体

功能性神经症状障碍与躯体化障碍:深入解析两者的异同

在心理医学领域,功能性神经症状障碍 (Functional Neurological Symptom Disorder, FNSD) 和躯体化障碍 (Somatization Disorder) 都是备受关注的疾病。然而,它们之间的异同点是什么呢?本文将详细探讨这两种障碍,帮助读者深入理解它们的核心 ......
障碍 异同 功能性 躯体 症状

Efficient Off-Policy Meta-Reinforcement Learning via Probabilistic Context Variables

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 36th International Conference on Machine Learning, PMLR 97:5331-5340, 2019 ......

MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses

1. 论文简介 论文题目:MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Poses Paper地址:chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefind ......

Meta-Reinforcement Learning of Structured Exploration Strategies

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! NeurIPS 2018 ......

常见的空中速率有哪些及对无线通信系统的影响

空中速率是指无线通信系统中数据在空气中传输的速度,它对无线传输有传输速率、传输距离、实时性等多方面影响, ......
无线通信 速率 常见 无线 系统

Learn Git in 30 days——第 20 天:修正 commit 过的版本历史记录 Part 2

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在版本控制过程中,还有个常见的状況,那就是当执行了多个版本之后,才发现前面有几个版本改错了,例如你不小心把测试中 ......
版本 commit 历史 Learn days

神经网络案例分析

神经网络(neural network)是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型,神经网络有多种,包括BP神经网络、卷积神经网络,多层感知器MLP等,最为经典为神经网络为多层感知器MLP(Multi-Layer Perception),SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型(比如决策树、随机 ......

基于CNN卷积神经网络的调制信号识别算法matlab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 在无线通信系统中,调制信号的识别是一项重要的任务。通过识别接收到的信号的调制方式,可以对信号进行解调和解码,从而实现正确的数据传输和通信。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,C ......
卷积 神经网络 算法 信号 神经

Learn Git in 30 days——第 19 天:设定 .gitignore 忽略清单

写的非常好的一个Git系列文章,强烈推荐 原文链接:https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在开发项目时,工作目录下可能经常会有新的文件产生 (可能是通过 Visual Studio 工具产生的那些暂存文 ......
清单 gitignore Learn days Git

Varibad:A very good method for bayes-adaptive deep rl via meta-learning

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! Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 TRAINING SETUP 2.2 BAYESIAN REINF ......

使用TorchLens可视化一个简单的神经网络

TorchLens:可用于可视化任何PyTorch模型,一个包用于在一行代码中提取和映射PyTorch模型中每个张量运算的结果。TorchLens功能非常强大,如果能够熟练掌握,算是可视化PyTorch模型的一把利剑。本文通过TorchLens可视化一个简单神经网络,算是抛砖引玉吧。 一.定义一个简 ......
神经网络 TorchLens 神经 网络

《动手学深度学习 Pytorch版》 6.6 卷积神经网络

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 6.6.1 LeNet LetNet-5 由两个部分组成: - 卷积编码器:由两个卷积核组成。 - 全连接层稠密块:由三个全连接层组成。 模型结构如下流程图(每个卷积块由一个 ......
卷积 神经网络 深度 神经 Pytorch

Learning Heterogeneous Temporal Patterns of User Preference for Timely Recommendation

目录概符号说明TimelyRecMulti-aspect Time Encoder (MATE)Time-aware History Encoder (TAHE)Prediction代码 Cho J., Hyun D., Kang S. and Yu H. Learning heterogeneou ......