Ref-NeRF 介绍 NeRF在镜面反射上，有着许多artifacts，有两个原因。一个是，用外向辐射作为视角，不好插值；另一个是，NeRF会用各向同相的内部光源来假装镜面反射，结果是半透明或雾状的artifacts。 Ref-NeRF用反射光作为输入，因为表面的取向不影响它，因此MLP能在上面更好地插值。 一个问题是，反射
博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看 配套 github 链接：https://github.com/nickchen121/Pre-training-language-model 配套博客链接：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/15105048.html 注意力机制 看一个物体的时候，
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一、Embedding定义 Embedding在数学上表示一个maping, f: X -> Y， 也就是一个function，其中该函数是injective（就是我们所说的单射函数，每个Y只有唯一的X对应，反之亦然）和structure-preserving (结构保存，比如在X所属的空间上X1 < X2,那么映射后在Y所属空间上同理 Y1 < Y2)。那么对于wor
特征降维 通过定义一个新的特征，可以得到一个更好的模型 对于一些不适合使用线性拟合方式的例子，可以通过使用将一个参数即面积的平方，立方看做不同的参数，然后将其看做多元线性拟合，但是其中就需要注意特征缩放了 正规方程法 单元线性回归： 对于线性函数，只需要对
前言： 【知识图谱】知识图谱（一）—— 综述 一、知识推理概念介绍 面向知识图谱的推理主要围绕关系的推理展开，即基于图谱中已有的事实或关系推断出未知的事实或关系，一般着重考察实体、关系和 图谱结构三个方面的特征信息。具体来说，知识图谱推理主要能够辅助推理出新的事实、新
https://blog.csdn.net/shengyutou/article/details/119670615?utm_term=python%E7%9F%A5%E9%81%93%E4%B8%89%E4%B8%AA%E7%82%B9%E7%9A%84%E5%9D%90%E6%A0%87%E6%B1%82%E6%9F%90%E4%B8%AA%E7%82%B9%E7%9A%84%E8%A7%92%E5%BA%A6&utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_r
支持向量机是Vapnik等人于1995年首先提出的，它是基于VC维理论和结构风险最小化原则的学习机器。它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并在一定程度上克服了“维数灾难”和“过学习”等传统困难，再加上它具有坚实的理论基础，简单明了的数学模型，使得支
高斯消元 目录高斯消元ACWing207. 球形空间产生器(点击访问)求解思路代码ACWing208. 开关问题(点击访问)思路代码总结欣赏线性空间定义 ACWing209. 装备购买代码总结：AcWing210. 异或运算思路：注意线性空间的推广！DEBUG总结 高斯消元对应的矩阵有两种： 常规的线性方程组 异或操作（不需
论文原文 Path-based reasoning approach for knowledge graph completion using CNN-BiLSTM with attention mechanism 出版 Expert Systems With Applications 142 (2020) 112960 代码 github 摘要 知识图谱是构建智能系统(如问答或推荐系统)的宝贵资源。然而，大多数知识图都受到
1、间隔与支持向量 支持向量机(support vector machine)是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。 对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基
基底不同，向量的坐标值就不同 。对于同一个向量，选取的基底不同，其所对应的坐标值就不同。 例如： 向量 \(a\) 在空间中的位置是固定的，如果使用第一组基底 \((e_1,e_2)=(\begin{bmatrix}1\\0 \end{bmatrix},\begin{bmatrix}0\\1 \end{bmatrix})\)。 向量 \(a\) 表示为 \(3\begin{bmat
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合
在机器学习算法中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数，之后通过优化算法对损失函数进行优化，寻找到最优的参数。求解机器学习参数的优化算法中，使用较多的是基于梯度下降的优化算法(Gradient Descent, GD)，梯度下降法的含义是通过当前点的梯度方向寻找到新的迭代点。基
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56185913 正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，用于特征筛选； 正则化可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。 假设待优化函数为 ，其中 ，那么优化问题可以转化为求 正则化，即对参数 加上 范数约束 正则化，即对参数
来自Amazon，谷歌，Meta, Microsoft等的面试问题，本文接着昨天的文章整理了机器学习和深度学习的问题 机器学习 54、什么是机器学习? 机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内
下面介绍一些常见的神经网络 1、其他常见神经网络 1.1RBF网络 RBF网络是一种单隐层前馈神经网络，它使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合。径向基函数，是某种沿径向对称的标量函数，通常定义为样本到数据中心之间欧氏距离的单调函数。具有
参考：https://www.zhihu.com/question/40049682/answer/1420483558 分两种情况： 一、行 X 列 就是它长度的平方。 二、列 X 行 通常对它进行一下处理（归一化）： 对任意一个向量 b , 它投影到 a 上的向量一定是： ------------------------------------------------------
转载自：https://www.zhihu.com/question/20473040/answer/102907063 一、向量范数 ① 1 范数： ，即向量元素绝对值之和，matlab 调用函数 norm(x, 1) 。 ② 2 范数：（经常用到） ，Euclidean norm（欧几里得范数，常用计算向量长度），即向量元素绝对值的平方和再开方，matlab 调用函数 norm
二维坐标系 二维向量 二维向量运算 单位向量 二维坐标系旋转变换 二维坐标系平移变换 二维坐标系平移+旋转 三维坐标系 矩阵 矩阵乘法
1， 从一个例子理解维数： 0维，就是一个像素点，一个标量，比如0.3 1维，一个特征向量 2维，一个矩阵，比如一张灰度图片的像素点分布 3维，一张三通道的彩色图片 4维，一个三通道图片批量，许多张图片 5维，一个视频批量，比三维多了时间序列 2， 范数 L-0范数：用来统计向量中非零元素的个
本文记录使用向量方法寻找非规则四边行的内部区域，可不使用for循环语句，加快代码运行，其详细代码如下： import numpy import numpy as np import torch def distinguish_point_pos(corners_list, point): """ :param corners_list: tensor(8), eight corner coordinate,
简读 还是源于Unet的，将Unet的模块替换成了胶囊网络，替换源于CNN中存在以下原因： （1）CNN中的池化会丢失一部分空间信息（个人觉得这个是见仁见智的，如果不通过池化，特征提取就可能满足不了平移不变性了） （2）CNN对旋转和仿射变换敏感（CNN的卷积有良好的平移不变性，若发生旋转特征识别就可能失效了
