autoencoders learners scalable masked
Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder
一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf) “Early lameness detection in dairy ca ......
Language Models are Unsupervised Multitask Learners
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！ OpenAI blog, 2019 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
FLAC: Federated Learning with Autoencoder Compression and Convergence Guarantee-2022
目的：减少通信量(成本)，例如VGGNet架构具有大约1.38亿个参数（4264 Mb） 方法：具有自动编码器压缩（Autoencoder Compression）且具有收敛保证（Convergence Guarantee）；利用冗余信息（the redundant information）和FL的 ......
Mask-R-CNN生成的mask掩码图像处理
目录Mask-R-CNN生成的mask掩码图像处理文章内容数据介绍数据处理数据输入与输出筛选数据掩码图像转换掩码图整合原图与掩码图整合 Mask-R-CNN生成的mask掩码图像处理 文章内容 将mask掩码图与原图混合，显示实例分割效果图,省略边框显示 效果如下,实现左图到右图 数据介绍 原始图像 ......
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier.
LDAEXC: LncRNA-Disease Associations Prediction with Deep Autoencoder and XGBoost Classifier. 作者: Lu Cuihong; Xie Minzhu 作者背景: College of Information S ......
Windows10+Qt+OpenCV出现“ACCESS_MASK”: 不明确的符号
一、概述 背景：Qt+OpenCV一模一样的代码在Mac上运行是正常的，在Windows10上运行就会报一下错误。 “ACCESS_MASK”: 不明确的符号 二、原因及解决方案 原因：OpenCV4.5.3的命名空间using namespace cv;和windows中的ACCESS_MASK定 ......
Linux中mask的作用
在计算机科学和信息安全领域，"mask"（掩码）通常指的是一种用来隐藏、保护或操作数据的技术。以下是一些常见的上下文中掩码的作用：1. **子网掩码（Subnet Mask）：**- 用于在IP地址中区分网络部分和主机部分。子网掩码中的"1"位表示网络部分，"0"位表示主机部分。它帮助路由器正确地将 ......
Linux中mask的作用
在计算机科学和信息安全领域，"mask"（掩码）通常指的是一种用来隐藏、保护或操作数据的技术。以下是一些常见的上下文中掩码的作用： 1. **子网掩码（Subnet Mask）：**- 用于在IP地址中区分网络部分和主机部分。子网掩码中的"1"位表示网络部分，"0"位表示主机部分。它帮助路由器正确地 ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
Language Models are Few-Shot Learners
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 2020 ......
systemctl mask firewalld
systemctl mask firewalld systemctl --help mask NAME... Mask one or more units unmask NAME... Unmask one or more units [root@hecs-98663 ~]# systemctl s ......
mask-rcnn_swin-t-p4-w7_fpn_1x_coco.py 里面的内容
_base_ = [ '../_base_/models/mask-rcnn_r50_fpn.py', '../_base_/datasets/coco_instance.py', '../_base_/schedules/schedule_1x.py', '../_base_/default_ru ......
Tradeoffs in scalable data routing for deduplication clusters 文献阅读
前言 本文提出了一个基于集群的数据去重存储系统 GOLD 1. 高吞吐量 2. 可扩容 3. 高数据去重 问题 以何种粒度路由数据 提出原因：块大小的减小，数据去重速率会增加，但是对于更大的块大小，由于流和文件间的局部性，吞吐量会增加 方法：构建超级块 如何将超级块分配给节点 方法：使用称为bin的 ......
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 ......
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) ......
Variational Autoencoders（VAE）
在过去的几年中，基于深度学习的生成模型越来越受到关注，一方面这是因为该领域产生了一些惊人改进，另一方面受到关注也暗示着该领域进展迅猛。 依靠大量数据，精心设计的网络体系结构和智能培训技术，深入的生成模型已经显示出了令人难以置信的能力，可以生成各种高度逼真的各种内容，例如图像，文本和声音。 在这些深层 ......
7、生成mask，过滤无效张量
1、准备环境 import torch random_tensor = torch.randn(10, 2) print(random_tensor) 2、准备batch索引 from torch_geometric.utils import to_dense_batch, to_dense_adj ......
hashcat mask文件夹下 .hcmask掩码文件
一、掩码文件名格式 同样可以将掩码直接保存为一个文件，以后使用时直接调用，它是一行一行的纯文本文件，以.hcmask为扩展名，格式如下： [?1,][?2,][?3,][?4,]mask 二、命令行中格式 命令行中，我们要使用自定义的字符集，需要使用如下格式： -1 ?l?s -2 ?dhjg -3 ......
Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation Learning论文阅读
2023 ICCV Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation Learning论文阅读，思想很妙，该笔记非常简要 ......
Rethinking Point Cloud Registration as Masking and Reconstruction论文阅读
Rethinking Point Cloud Registration as Masking and Reconstruction论文阅读，用MAE的结构，想要预测出对齐后点云，然后提高跨点云间配准点的特征描述一致性。 ......
什么是 Stable Diffusion 中的 Masking
Stable Diffusion 是一种深度学习技术，主要用于生成式对抗网络（GANs）的训练。这一技术旨在提高生成图像和视频的质量和稳定性。Stable Diffusion 引入了一种称为 "masking" 的功能，用于改进训练的效果。在本文中，我将详细介绍 Stable Diffusion 中 ......
音频数据的自定义DataLoader及其AutoEncoder降噪算法
DataLoader要求每一个Batch里面的数据的 shape 都一样，但是语音数据显然不可能都是等长的，因为每一条语音长度都不一样，因此在定制DataLoader的时候还要对每一个 batch 的数据进行剪裁（crop）或者填充（padding）处理。 这里采用 padding来对齐数据，方法采 ......
RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、Mask-RCNN的发展历程
Faster R-CNN的发展史 Selective Search（2012） RCNN（2014） SPPNet(2014) Fast R-CNN（2015） Faster R-CNN（2015） 总结 补充：Mask RCNN 7.1、FPN 7.2、RPN 7.3、ProposalLayer层 ......
手写数字数据集AutoEncoder降噪算法
对训练数据加噪声的方法，在训练里面对 x 做如下处理，添加椒盐噪声： bs, ch, h, w = x.shape x = x.reshape(bs, ch, h*w) + 0.2*np.random.normal(size=28*28) x = x.to(torch.float32) 数据集里面的 ......
可视化ValueError Cannot mask with non-boolean array containing NA NaN values
bug:raise ValueError(na_msg) ValueError: Cannot mask with non-boolean array containing NA / NaN values 对应的代码: asian_countries = region_data.dropna(sub ......
[Design-Data-Intensive-Application] Scalability
1 scale up better cpu better sever 2 scale out Weibo / post / user / follow 1) post select post from posts join users on p.send_id = u.id join follows ......
基于Autoencoder自编码的64QAM星座图整形调制解调通信系统性能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 自编码器（Autoencoder）是一种深度学习模型，可以通过无监督学习的方式来学习数据的低维表示。64QAM星座图整形调制解调通信系统是一种数字通信系统，可以在有限的带宽资源下实现高速数据传输。 4.4 实现过 ......