度量学习——总结
传统方法User guide: contents — metric-learn 0.6.2 documentation深度学习基于深度学习的度量学习方法大都由两个部分组成：特征提取模块和距离度量模块。距离度量模块的任务是使同一类样本间的距离更靠近，而不同类样本间的距离更远离。这一模块更多的实现方法是
【深度强化学习】(7) SAC 模型解析，附Pytorch完整代码
Deepmind 提出的 SAC (Soft Actor Critic) 算法是一种基于最大熵的无模型的深度强化学习算法，适合于真实世界的机器人学习技能。SAC 算法的效率非常高，它解决了离散动作空间和连续性动作空间的强化学习问题。SAC 算法在以最大化未来累积奖励的基础上引入了最大熵的概念，加入熵
mlp原来是这么回事
mlp实际上就是一个拥有多层神经网络的所谓多层感知机，感知机都是用来分类的 由上图可知mlp最大的作用就是可以实现非线性的分类，而为什么可进行非线性分类，就是因为这个隐藏层进行了空间的转换，也就是我前一篇博客说的为了实现非线性必须要的操作。mlp缺点也挺多的，速度慢算一个，难怪nerf跑得这么慢
EfficientNet系列(1): EfficientNetV2网络详解
这篇论文是Google在2019年发表的文章。EfficientNet这篇论文，作者同时关于输入分辨率，网络深度，宽度对准确率的影响，在之前的文章中是单独增加图像分辨率或增加网络深度或单独增加网络的宽度，来试着提升网络的准确率。在EfficientNet这篇论文中，作者使用了网络搜索技术NAS去同时
yolox改进--添加Coordinate Attention模块（CVPR2021）
yolox改进--添加Coordinate Attention模块。Coordinate Attention Module，同SE、CBAM等模块一样，作为即插即用的注意力机制，在yolov5、yolox等轻量级网络中有着重要的作用。本文介绍的CAM+yolox在我的数据集上，mAP比不添加的时候提
因果推断1--基本方法介绍（个人笔记）
因果推断是基于统计学方法刻画变量之间的因果关系。
【真相】ChatGPT和OpenAI的API KEY
最近ChatGPT火出了圈，各种基于ChatGPT的应用层出不穷。然后github上各种基于ChatGPT的开源代码库也开始火热起来。
【参赛作品93】openGauss-An Autonomous Database【PVLDB论文阅读分享】
本文基于openGauss在VLDB2021上最新发表的论文《openGauss: An Autonomous Database System》，从学术的角度来探究openGauss如何基于各种AI技术构建一个智能的自治数据库系统。论文作者是清华大学李国良教授，他同时也是openGauss的总架构师
[总结] 半监督学习方法: 一致性正则化(Consistency Regularization)
基于平滑假设和聚类假设, 具有不同标签的数据点在低密度区域分离, 并且相似的数据点具有相似的输出. 那么, 如果对一个未标记的数据应用实际的扰动, 其预测结果不应该发生显著变化, 也就是输出具有一致性.
【深度学习】Pytorch实现CIFAR10图像分类任务测试集准确率达95%
文章目录前言CIFAR10简介Backbone选择训练+测试训练环境及超参设置完整代码部分测试结果完整工程文件Reference前言分享一下本人去年入门深度学习时，在CIFAR10数据集上做的图像分类任务，使用了多个主流的backbone网络，希望可以为同样想入门深度学习的同志们，提供一个方便上手、
YOLO，VOC数据集标注格式
YOLO，VOC数据集标注格式
都在用 AI 生成美少女，而我却。。。
最近 AI 画画特别的火，你能从网上看到非常多好看的图片，于是我就开始了我的安装之旅，我看到的图是这样的。这样的。还有这样的。然后我就开始了我的 AI 安装生成计划。安装环境首先我们需要安装 Python 环境，因为这个需要显卡，我估计我的 MAC 是跑步起来的，所以先装 Python：https:
fast-rcnn详解
FastR-CNN算法及训练过程R-CNN显著提升了目标检测算法的性能，但因为计算过于复杂，耗时很长，所以在实际的应用系统中，大都无法使用。经过分析可知，R-CNN的复杂性主要来自两个方面：一是需要针对大量的候选框分别进行计算；二是特征提取之后的分类器训练和位置回归，是几个独立步骤分别进行的。在训练
图像滤波简介
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。图像滤波按图像域可分为两种类型：邻域滤波(Spatial Domain Filter)，其本质是数字窗口上的数学运算。一般用于图像平滑、图
对sklearn中transform()和fit_transform()的深入理解
对sklearn中transform()和fit_transform()的深入理解
机器学习笔记之深度玻尔兹曼机(一)玻尔兹曼机系列整体介绍
从本节开始，将介绍玻尔兹曼机系列的最后一个模型——深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine,DBM)
Torch计算方法
torch 计算
OpenCV实战（13）——高通滤波器及其应用
在频域分析中，滤波器是一种放大图像某些频带同时减少其他频带的操作，低通滤波器 (low-pass filters) 是消除图像高频成分的滤波器，而高通滤波器 (high-pass filters) 消除图像的低频成分。在本节中，我们介绍高通滤波器，并利用高通滤波器执行边缘检测。
递归门控卷积HorNet（gn_conv）阅读笔记
HorNet: Efficient High-Order Spatial Interactions with Recursive Gated Convolutions ECCV2022程序视觉 Transformers 的最新进展在基于点积 self-attention 的新空间建模机制驱动的各种
长时间预测模型DLinear、NLinear模型（论文解读）
2022年8月时间序列任务SOTA模型DLinear、NLinear模型论文解读
