docker compose 1 安装 1）通过命令安装 curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose 如果下载失败，可手动下载在传到linux上安装 2）添加执行权限 chmod +x /usr/local/bin/do
数据集： HMDB51 包含51类动作，每个动作至少包含51个视频，分辨率320*240。 1) 一般面部动作微笑，大笑，咀嚼，交谈。 2) 面部操作与对象操作：吸烟，吃，喝。 http://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#Downloads Kinetics https://deepmind.com/research
Local & non-local Local这个词主要是针对感受野(receptive field)来说的。以卷积操作为例，它的感受野大小就是卷积核大小，而我们一般都选用33，55之类的卷积核，它们只考虑局部区域，因此都是local的运算。同理，池化(Pooling)也是。 而non-local指的就是感受野可以很大，不是一个局部
这份合集列表中包含了与pytorch有关的各种教程，项目，库，视频，文章，书籍等等，可谓是及其丰富了。 目录 表单数据 教程 可视化 可解释性 物体检测 长拖尾 / Out-of-Distribution Recognition 基于能量的学习 缺失数据 架构搜索 优化 量化 量子机器学习 神经网络压缩 面部，行为和姿势识别
所需文件： 本地下载 此压缩包里没有 Coursera 训练好的 ResNet-50 网络的权重 Residual Networks Welcome to the second assignment of this week! You will learn how to build very deep convolutional networks, using Residual Networks (ResNets). In theory, very deep ne
一 项目用到了docker-compose，所以做下笔记 二 先放一个配置文件 version: '3' services: web: image: dockercloud/hello-world ports: - 8080 networks: - front-tier - back-tier redis: image: redis links: - web netw
Deformable Convolutional Networks 1.产生背景2.可变形3.直观效果 1.产生背景 视觉识别中一个挑战是如何适应目标在比例、姿势和部分变形，一种解决方案是扩大数据集到包含所有变化类型的物体，方法有仿射变换。第二种是通过变换不变性特征和算法来提高特征表达的鲁棒性[遇
Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagati
论文标题：Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者：Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现：https://github.com/hujie-frank/SENet 民间Tenso
IOCMIN: Identification of Conserved Motifs in Networks IOCMIN: Identification of Conserved Motifs in Networks IOCMIN: Identification of Conserved Motifs in Networks IOCMIN: Identification of Conserved Motifs in Networks IOCMIN: Identification of Con
contents IntroductionReferences Introduction References Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks如何理解CNN中的感受野（receptive-field）？
摘要 图神经网络（GNN）已成为分析和学习图数据的标准工具包。 随着领域的发展，确定关键架构并验证可推广到更大，更复杂的数据集的新思路变得至关重要。 不幸的是，在缺乏具有一致实验设置的标准化基准的情况下，评估新模型的有效性变得越来越困难。 在本文中，我们介绍了一个可重现的GNN
QML之全局变量 C++形式 根据功能定义不同类，例如:程序设置类： class Settings : public QObject{ Q_OBJECT public: Q_PROPERTY(QString appName MEMBER m_appName) private: QString m_appName = "MyApp"; } 和网络类： class Networks : public QOb
概念 G=(V,E) V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9,v10,v11} E={(v1,v2),(v2,v3),(v2,v6),(v3,v7)...} |V|=11 |E|=11 Walk: close walk x=y otherwise open walk Trail: x - y trail is a walk with no repeated edge，没有重复走边 Path: x - y path is a walk with no repeated Verte
CS 506 - HW3Social Networks and Recommendation SystemsDue date: December 7, 20201 BackgroundIn this homework, you will try to recommend new collaborations to researchersof the Machine Learning community. Our approach will follow the guidelines ofcollabora
【FCN+RNN】Recurrent Neural Networks for Aortic Image Sequence Segmentation with Sparse Annotations Abstract2 Methods3 Experiments and Results 本文仅仅为个人快速阅读记录。 Bai W , Suzuki H , Qin C , et al. Recurrent neural networks for aortic image
作者：gufe_hfding 文章目录 论文概况论文主要创新点论文启示 论文概况 今天要分享的是来自伊朗的论文，标题为：A graph modification approach for k‑anonymity in social networks using the genetic algorithm，主要对图进行基于演化算法的k-度匿名。 Sara Rajabzadeh, Ped
或许你第一个想弄明白的问题是 人工智能(AI)，机器学习(ML)，深度学习(DL)三者的区别和联系，下图清晰明了地告诉你，1什么是机器学习从小学开始，我们便一直和「函数」打交道，比如一条直线 ,若输入为 ，很容易得到 若输入为一段音频，你需要去模拟出一个类似与函数的东西，它的输出便是音频的内
[1].Ledig C , Theis L , Huszar F , et al. Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network[J]. 2016. -----SRGAN [2].Wang X , Yu K , Wu S , et al. ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks[J].
摘要：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！ Abstract 事实证明，深度强化学习模型可以成功地学习控制策略图像输入。 但是，他们一直在努力学习需要长期信息的学习政策。 递归神经网络体系结构已用于处理数据点之间的长期依赖性的任务中。 我们研究了这些体系结
参考: https://www.yuque.com/keep_running/python/prkdk8 version: '3' services: db: image: postgres restart: always environment: POSTGRES_PASSWORD: 12345 networks: net-django: ipv4_address: 10.127.2.4 web:
目前深度学习理论研究有哪些重要的成果、论文、热点和工具？ 这个问题一方面希望汇总目前关键的深度学习理论研究的成果和工具，一方面希望为接触深度学习理论研究不久的同学提供一定的方向。 关注者 367 被浏览 16,051 他们也关注了该问题 已关注
SASE：读sassy https://www.catonetworks.com/ Secure Access Service Edge (SASE) Secure Access Service Edge (SASE) is a new enterprise networking technology category introduced by Gartner in 2019. SASE converges the functions of network and security point
** MEC in 5G networks白皮书中文翻译 ** 引言 边缘计算作为云计算的演进，将应用从集中式的数据中心迁移到网络边缘，更加贴近消费者和数据源。边缘计算被认为是满足5G的关键绩效指标（KPI）的关键要素之一，尤其是针对低时延和带宽效率而言。然而，边缘计算不仅在通信网络中充当满足KP
1. 池化层 pooling 特征降维，减少过拟合 1) pooling的目的是 使得每一层smaller and more manageable ， 这是为了有更少的参数数量，来表示输入的这张图 2） 池化操作 只在平面上（actication map）操作，不在depth上操作，所以depth 不变 3） 它降低了采样率 2. max
