DFF（深度前馈网络）学习参考

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这篇教程为神经网络初学者提供了一套全面的学习指南，分为五个部分：线性回归及Logistic分类函数；Logistic回归用于解决分类问题；隐藏层设计与Softmax分类函数；矢量化技巧提升效率；构建多层神经网络。
从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.1.3前馈网络（FFN）与激活函数（GELU）优化
kngines
03-25 415
从零构建大语言模型全栈开发指南：第二部分：模型架构设计与实现-2.1.3前馈网络（FFN）与激活函数（GELU）优化
一切皆是映射：利用深度学习进行自然语言处理
AI大模型应用之禅
10-12 163
深度学习，自然语言处理，词嵌入，Transformer，BERT，GPT，语言模型，文本生成 1. 背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。随着大数据时代的到来，以及深度学习技术的飞速发展，NLP领域取得了长足的进步。深
使用深度前馈 (DFF) 神经网络的实时农业产量监测系统 (AYMS)-研究论文
06-10
农业是我们国家的Struts，占印度经济总量的 7%。 农业驱动因素在预测不同土壤品种的产量方面面临着巨大的问题。 目前，与过去几十年的其他部门相比，农业领域尖端技术的使用尚不发达。 与过去四五年相比，农民的自死亡率显着增加。 这主要是由于通常由低收益率引起的债务开销。 由于不可预测的天气、环境变化和疾病，作物产量大幅下降。 这可以说农业地主害怕使用新技术并倾向于遵循古老的农业传统。 具有严格学习能力的计算领域不可避免地要为农业相关问题找到新的解决方案。 在本文中，这个问题得到了解决，并提出了一个即兴的想法来帮助农民获得更好的作物产量。 深度学习已被用于预测产量。 通过安装在田间的简单物联网设备和智能手机应用程序，这项技术非常方便每位农民学习和有效使用。 这个临时系统被命名为农业产量监测系统（AYMS）。 事实证明，这对农民更有效，更有益。
Multi-Scale Deep Feature Fusion for Vehicle Re-Identification翻译（IEEE2020）
weixin_42666085的博客
04-13 1886
多尺度深度特征融合的车辆重识别 摘要 由于类间距离小，车辆重识别(re-id)具有挑战性。相似车辆之间的差异可能非常细微，只能在特定的尺度和语义级别上被捕获。在本文中，我们提出了一种新颖的多尺度深度特征融合网络(MSDeep)，可同时执行多尺度和多层次特征以实现精确的车辆重识别。基于骨干深度卷积神经网络，MSDeep主要包含两个模块：1)多尺度融合(MSF)模块，将多尺度流的组合封装为MSF特征；...
Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network
a601165974的博客
04-21 2062
Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network摘要简介背景模型A.构建非常深的网络B.融合多层特征C. 高光谱分类个人感想 摘要 高光谱图像(HSI)分类已成为遥感领域的一个热点问题。一般来说，高光谱数据的复杂性使得对此类数据的准确分类成为传统机器学习方法的挑战。此外，高光谱成像常常处理捕获的光谱信息与相应材料...
深度特征融合---高低层（多尺度）特征融合
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xys430381_1的专栏
03-09 13万+
在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。 空洞卷积 高低层特征直接concat 融合特征的SSD：对小目标的快速检测 FSSD: Feature Fusion...
深度学习之 9 前馈神经网络2：实现前馈神经网络，模型调优
水w的博客
07-23 3650
前馈神经网络2：实现前馈神经网络，模型调优
7、神经网络与深度学习全面解析
最新发布
efc12345678的博客
09-23 41
本文全面解析了神经网络与深度学习的核心概念、关键技术与典型架构。从神经网络的生物学起源讲起，系统介绍了单层与多层网络的设计原理、非线性激活函数、反向传播与随机梯度下降等优化算法，并深入探讨了深度卷积神经网络（DCNN）在计算机视觉中的应用。文章还展示了神经网络在动态系统建模中的实际案例，梳理了包括RNN、GAN、AE、DBN在内的多种主流架构及其适用场景，提供了架构选择建议流程图。最后展望了模型轻量化、跨领域融合、可解释性增强及与强化学习结合等未来发展趋势，为读者构建完整的神经网络知识体系提供了系统性参考。
23、神经网络与深度学习：架构、原理与应用
tensor9flow的博客
09-04 33
本文深入探讨了神经网络与深度学习的核心架构、原理及其在多个领域的应用。重点介绍了生成对抗网络（GANs）的对抗训练机制及其在湍流速度场超分辨率重建中的科学应用，并系统梳理了包括前馈网络、RNN、AE、DCNN、DRN等在内的多样化神经网络架构，对比其特点与适用场景。文章还详细阐述了神经网络的训练流程、优化算法及关键技巧，并通过动力系统、电力系统、流体力学等实际案例展示了模型的应用方法。最后提供了架构选择的决策流程与未来发展趋势，为读者提供全面的理论指导与实践参考。
1-基于强化学习的图Transformer算法求解车辆路径问题(2023)（完）
太极生两鱼
02-26 402
车辆路径问题（VRP）是经典的组合优化问题之一，需要在一些约束条件下，以最小的总成本访问客户。最近，VRP通过使用深度强化学习（DRL）来解决，将节点集视为图结构。现有的基于Transformer的DRL解仅依赖于节点信息，忽略了图中节点之间边的信息在图结构中的作用。在本文中，我们提出了一种基于注意力的端到端DRL模型来解决VRP，该模型嵌入了节点之间的边信息，以进行丰富的图表示学习。我们使用了带有嵌入边信息多头注意力（EEMHA）层的基于Transformer的编码器-解码器框架。
Depth_from_Focus:传统的焦点深度（DfF）估计，在图像序列中具有轻微的焦点变化
05-30
焦点深度 离焦/散焦深度是从场景的两个或多个图像的集合中估计场景的 3D 表面的问题。 图像是通过改变相机参数（通常是焦点设置或图像平面轴向位置）获得的，并从相同的角度拍摄。 要求 要运行此代码，您需要安装一个包 。 它必须按照各自项目页面上的说明单独安装。 管道 1. 图像对齐：基于特征的对齐 [1, 2, 3] 将 RGB 图像 A 和 B 转换为灰度图像 A' 和 B' 检测SIFT特征 A' 和 B' 匹配 A' 和 B' 之间的特征 计算 A' 和 B' 之间的单应性 使用单应性将 A 与 B 对齐 对所有图像序列（焦点堆栈）重复 1)~5)。 2. 焦点测量的初始深度 [4, 5, 6, 7] Focus Measure 算子计算图像中的最佳聚焦点，即Focus Measure 被定义为用于局部评估像素锐度的量。 当以小景深拍摄图像时，远离相机的物体会失焦并被认为是模糊
Fusing Multiple Deep Features for Face Anti-spoofing.pdf单篇论文
10-22
Fusing Multiple Deep Features for Face Anti-spoofing,pdf，原论文，这是单独一篇，而网上找到的都是整本书，这篇文章是其中一篇。
17.4.10 Deep Heterogeneous Feature Fusion for Template-Based Face Recognition 小感
u011732139的博客
04-10 2401
首先，给自己一个目标吧。以后保证每个工作日至少发飙一篇博客，内容主要是记录最近都干了些什么，遇到了什么问题，如何解决的，以及有什么想法。 近期读了一篇文章 《Deep Heterogeneous Feature Fusion for Template-Based Face Recognition》 在本文中，通过大量的研究可以知道不同的深度网络会学习到不同的深度特征，并且某些网络能够较好的处理
神经网络入门之线性回归
SpadgerZ的博客
06-27 1748
转载自chen_h的翻译 点击打开链接 原文Peter's Notes 神经网络入门之线性回归 该教程将介绍如何入门神经网络，一共包含五部分。你可以在以下链接找到完整内容。 这篇教程中的代码是由 Python 2 IPython Notebook产生的，在教程的最后，我会给出全部代码的链接，帮助学习。神经网络中有关矩阵的运算我们采用NumPy来构建，画图使用Matpl
Deep Fusion Feature Presentations for Nonaligned Person Re-Identification 论文简要总结
深度菜鸡-达闻西的博客
06-12 470
Digital Object Identifier 10.1 109/ACCESS.2019.2920426 论文题目：用于非对齐行人重新识别的深度融合特征表示 论文链接: https://www.researchgate.net/publication/333590933_Deep_Fusion_Feature_Presentations_for_Nonaligned_Person_Re-identification. 代码链接: https://github.com/Henuzhaoyli/Twostr
深度学习之特征融合（高低层特征融合）
qq_43703185的博客
08-24 6万+
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xys430381_1/article/details/88370733?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.edu_weight&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.edu
动态特征融合(Dynamic Feature Fusion, DFF)
weixin_35749786的博客
02-11 1237
动态特征融合 (Dynamic Feature Fusion, DFF) 是一种在深度学习中用于融合多个特征的方法。它通过动态学习来调整每个特征的重要性，并将它们融合在一起以获得更加准确和强大的结果。这种方法常用于图像识别、视频分析和语音识别等任务中。 ...
关于deep feature、Tandem feature、bottleneck feature...
fukaiqi1010的博客
05-05 1387
总是把这三个弄混... 今天算是明白这三个不是一个概念... 标黑的是每个特征的特性。 ************************************************* BN特征是属于深度特征，这一点无可非议。不过deep feature应该除了bottle neck之外还可以包括d-vector等等，这个概念在Google的2014年ICASSP《DEEP NEURAL...
【亲测免费】 动态特征融合：语义边缘检测的利器（DFF）
gitblog_00060的博客
05-31 786
动态特征融合：语义边缘检测的利器（DFF） 动态特征融合(Dynamic Feature Fusion, 简称DFF) 是一个创新的深度学习模型，专用于语义边缘检测任务。这个开源项目由Yuan Hu、Yunpeng Chen、Xiang Li和Jiashi Feng共同开发，并在IJCAI2019上发表，提供了一个完整的流程，包括数据预处理、训练、测试、可视化和评估等。 项目介绍 DFF模型通过一...
DFF模型在图像深度重建中的应用研究
资源摘要信息:"DFF.rar_dff_dff模型_dff游戏模型_图像三维重建_深度重建" 一、DFF理论概述 DFF（Depth From Focus/Defocus）理论是一种基于图像的深度信息提取方法。该理论认为，通过分析图像焦点和模糊程度可以...
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