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unsupervised discrepancy classifier adaptation

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。 VQC的基本思想是使用一个量子电路，也称为变分量子电路，将输入数据 ......
量子 Variational Classifier 机器 Quantum

6) Adapter Pattern

类别： Structural Pattern 问题： 什么是接口？按照标准提供服务，其他想要使用该接口的要按照该标准接入服务 什么是依赖？持有目标对象，拥有使用权（A use B） 数据线？数据线按USB标准接入充电宝，通过lightning 提供充电服务 手机？通过lightning标准接入数据线 ......
Adapter Pattern

cpp:Adapter Pattern

/*****************************************************************//** * \file GoldLogToFile.h * \brief 适配器模式Adapter Pattern 亦称： 封装器模式、Wrapper、Adapter ......
Adapter Pattern cpp

[CVPR23 Highlight] Side Adapter Network for Open-Vocabulary Semantic Segmentation论文阅读笔记

** ## 摘要 本文提出了一个用于开放词汇语义分割的新框架SAN，将语义分割任务建模为区域识别问题，提取mask proposals并使用CLIP对mask进行识别。SAN可以重新利用CLIP的特征，因此其本身可以非常轻量；同时网络可以端到端地进行训练，从而使SAN适应冻结的CLIP模型。本文方法 ......
Open-Vocabulary Segmentation Vocabulary Highlight Semantic

python -- 解决连接sqlserver出现的“ pymssql._pymssql.OperationalError: (20009, b'DB-Lib error message 20009, severity 9:\nUnable to connect: Adaptive Server is unavailable or does not exist”问题

因为工作关系，近期需要用python连接sqlserver处理一些数据问题。 由于笔记本上的软件是新安装的，所以有些配置避免不了重新设置，期间遇到一些小问题，记录一下。 下面正式开始 写一段代码，测试sqlserver数据库连接 import pymssql # 写法1# conn = pymssq ......
pymssql 20009 OperationalError unavailable sqlserver

Paper Reading: Adaptive Neural Trees

本文设计了自适应神经树(ANT)将 NN 和 DT 的优点结合起来，ANT 将树结构中的路由决策和根到叶的计算路径表示为 NN，从而实现了分层表示学习。ANT 以树形拓扑作为一个强结构先验，通过该结构令特征以分层方式共享和分离。同时提出了一种基于反向传播的训练算法，基于一系列决策来生长 ANT 的结... ......
Adaptive Reading Neural Paper Trees

[论文阅读] DGFont++ Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation

## Pre title: DGFont++: Robust Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation accepted: Arxiv 2022 paper: https://arxiv.org/abs/2212. ......
Unsupervised Deformable Generative Generation Networks

适配器模式（Adapter）

#include <iostream> using namespace std; class ThreePhaseOutlet { public: void doThreePhasePlug() { cout << "三相插头接入" << endl; } }; class TwoPhaseOutle ......
适配器 Adapter 模式

Paper Reading: forgeNet a graph deep neural network model using tree-based ensemble classifiers for feature graph construction

[toc] Paper Reading 是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的侧重和实力所限，可能有理解不到位的地方。具体的细节还需要以原文的内容为准，博客中的图表若未另外说明则均来自原文。 | 论文概况 | 详细 | | | | | 标题 | 《forgeNet: a graph dee ......
graph construction classifiers tree-based forgeNet

DYNAMICS-AWARE UNSUPERVISED DISCOVERY OF SKILLS

**发表时间：**2020（ICLR2020） **文章要点：**这篇文章提出了一个无监督的model-based的学习算法Dynamics-Aware Discovery of Skills (DADS)，可以同时发现可预测的行为以及学习他们的dynamics。然后对于新任务，可以直接用zero- ......
DYNAMICS-AWARE UNSUPERVISED DISCOVERY DYNAMICS SKILLS

[Design Pattern] Adapter Design Pattern - code example

interface EnemyAttacker { fireWeapon(): void; driveForward(): void; assignDriver(driverName: string): void; } // Target class EnemyTank implements Ene ......
Pattern Design Adapter example code

迁移学习（VMT）《Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Virtual Mixup Training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Takeru Miyato, S. Maeda, Masanori Koyama, S. Ishii论文来源：2019 CVPR论文地址：download  ......
Unsupervised Adaptation Training Virtual Domain

[Pattern] Adapter pattern

Check the adapter pattern https://www.tutorialspoint.com/design_pattern/adapter_pattern.htm Client: Call the common entry public class AdapterPatternD ......
Pattern Adapter pattern

迁移学习（MEnsA）《MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds》

论文信息 论文标题：MEnsA: Mix-up Ensemble Average for Unsupervised Multi Target Domain Adaptation on 3D Point Clouds论文作者：Ashish Sinha, Jonghyun Choi论文来源：2023 C ......
MEnsA Unsupervised Adaptation Ensemble Average

猛读论文13 |【CVPR 2022 UDA】Unleashing Potential of Unsupervised Pre-Training with Intra-Identity Regularization for Person Re-Identification

动机 解决（1）对比学习管道中的增强通常会扭曲人物图像中的判别线索（2）细粒度的局部特征人物图像尚未得到充分探索。 思路 方法 ......
Re-Identification Intra-Identity Identification Regularization Pre-Training

迁移学习（PAT）《Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Pairwise Adversarial Training for Unsupervised Class-imbalanced Domain Adaptation论文作者：Weili Shi, Ronghang Zhu, Sheng Li论文来源：KDD 2022论文地址：dow ......
Class-imbalanced Unsupervised Adversarial Adaptation imbalanced

迁移学习（COAL）《Generalized Domain Adaptation with Covariate and Label Shift CO-ALignment》

论文信息 论文标题：Generalized Domain Adaptation with Covariate and Label Shift CO-ALignment论文作者：Shuhan Tan, Xingchao Peng, Kate Saenko论文来源：ICLR 2020论文地址：downl ......
CO-ALignment Generalized Adaptation ALignment Covariate

LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）-- 一种大模型prompt-tuning调优方法

一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1：为什么要微调 对于数据集本身很小（几千张图片/几千段文本）的情况，从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越大，过拟合无法避免。这时候如果还想用上大型神经网络的超强特征提取能力，只能靠微调已经训练 ......
prompt-tuning Adaptation Language Low-Rank 模型

迁移学习（CLDA）《CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：CLDA: Contrastive Learning for Semi-Supervised Domain Adaptation论文作者：Ankit Singh论文来源：NeurIPS 2021论文地址：download 论文代码：download视屏讲解：click 1 简介 ......
CLDA Semi-Supervised Contrastive Adaptation Supervised

ViT-Adapter：用于密集预测任务的视觉 Transformer Adapter

前言 这篇文章提出了一种用于使得 ViT 架构适配下游密集预测任务的 Adapter。简单的 ViT 模型，加上这种 Adapter 之后，下游密集预测任务的性能变强不少。本文给出的 ViT-Adapter-L 在 COCO 数据集上达到了 60.9 的 box AP 和 59.3 的 mask A ......
Adapter ViT-Adapter Transformer 视觉 任务

【论文阅读笔记】iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning

Author: Alexander Kolesnikov Key_words: nearest-mean-of-exemplar rule, prioritized exampler selection,representation learning Create_time: September 1 ......
Representation Incremental Classifier Learning 笔记

迁移学习（）《Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Attract, Perturb, and Explore: Learning a Feature Alignment Network for Semi-supervised Domain Adaptation论文作者：Taekyung Kim论文来源：2020 ECCV论文地址 ......
Semi-supervised Adaptation supervised Alignment Learning

迁移学习《Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification》

论文信息 论文标题：Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification论文作者：S. Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki论文来源：ArXi ......
Semi-Supervised Cluster-Guided Classification Adaptation Imbalanced

迁移学习（SPI）《Semi-Supervised Domain Adaptation by Similarity based Pseudo-label Injection》

论文信息 论文标题：Semi-Supervised Domain Adaptation by Similarity based Pseudo-label Injection论文作者：Abhay Rawat, Isha Dua, Saurav Gupta, Rahul Tallamraju 论文来源： ......
Semi-Supervised Pseudo-label Adaptation Supervised Similarity

迁移学习《Efficient and Robust Pseudo-Labeling for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Efficient and Robust Pseudo-Labeling for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Hochang Rhee、Nam Ik Cho论文来源：2019——ICML论文地址：download 论文代码：downloa ......
Pseudo-Labeling Unsupervised Adaptation Efficient Labeling

迁移学习《Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Asymmetric Tri-training for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Kuniaki Saito, Y. Ushiku, T. Harada论文来源：27 February 2017——ICML论文地址：download 论 ......
Tri-training Unsupervised Asymmetric Adaptation training

迁移学习（TSRP）《Improving Pseudo Labels With Intra-Class Similarity for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Improving Pseudo Labels With Intra-Class Similarity for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Jie Wang, Xiaoli Zhang论文来源：论文地址：download 论文代码：dow ......
Unsupervised Intra-Class Adaptation Similarity Improving

迁移学习（DCCL）《Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation》

论文信息 论文标题：Domain Confused Contrastive Learning for Unsupervised Domain Adaptation论文作者：Quanyu Long, Tianze Luo, Wenya Wang and Sinno Jialin Pan论文来源：NAA ......
Domain Unsupervised Contrastive Adaptation Confused

使用 Lambda Web Adapter 在 Lambda 上 构建 web 应用

背景介绍 Amazon Lambda 可结合 Amazon API Gateway 或 Application Load Balancer，使您无需提前启动或管理服务器即可运行基于 restful API 的应用程序。此时，Lambda 将以 JSON 格式的字符串接收 http 事件，并将其转换为 ......
Lambda Adapter Web web

【论文精读 - DDPM】Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics

数学推导【转载】 数学推导过程来自苏剑林大神的《生成扩散模型漫谈》系列，感谢苏神的无私奉献，让我这样数学功底不好的人也能领略这个当下最为火爆的模型的精髓。 系列中有部分步骤，一眼看过去可能有些费解，所以这里稍微做了展开，作为自己的笔记用。 通俗解释：DDPM=拆楼+建楼 生成模型实际上就是：随机噪声 ......
Nonequilibrium Thermodynamics Unsupervised Learning 论文
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