夜晓岚的博客

将配置好的anaconda环境迁移到另一台电脑

在pytorch 中，经常会遇到多个网络交织并存的情况，这样就会遇到多个网络需要同时训练的问题。我们如何解决这个问题呢？如下是解决办法。

解读文献:Physics-Informed Deep Neural Networks for Learnin Parameters and Constitutive Relationships in Subsurface Flow Problems

GELU激活函数的介绍和个人笔记

from scipy.linalg import norm, pinvfrom matplotlib import pyplot as pltfrom math import *from numpy import *class RBF: def __init__(self, indim, numCenters, outdim): self.indim = indim self.outdim = outdim self.numCenters =

1、极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)原理详解和MATLAB实现2、ELM基础3、极限学习机（ELM）从原理到程序实现（附完整代码）

根据可变参数自动构建深度神经网络

最近在看小波神经网络，感觉介绍的不是太全面。特做了本note，供自己和兴趣者学习。参考文献: Wavelet Neural Network Using Multiple Wavelet Functions inTarget Threat Assessment paper

# in_width 是最初的维度，如论文中的d=6# width 是变换后的维度，如变换后的64class KernelNN(torch.nn.Module): def __init__(self, width, ker_width, depth, ker_in, in_width=1, out_width=1): super(KernelNN, self).__init__() self.depth = depth self.fc1 = to

看了很多关于tensorflow2.x构建网络的教程，大都是逐一定义每一层。这里介绍一种提供输入维度，输出维度，隐藏层数目列表，构建网络的一种方式。需要导入的模块有:import osimport sysimport tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlibimport platformimport shutilimport timeimport Model_base构建网络的命令为:model = MSPD.

\begin{figure}%[H] \begin{center} \begin{tikzpicture}[scale=0.7] \node[circle, fill=green!70,inner sep=2.25pt] (x) at (0.0,4){\large$\bm{x}$}; \node[circle, rounded corners=1mm,fill=blue!50,i...

\begin{figure}[H] \begin{center} \begin{tikzpicture}[scale=0.75] \node [rectangle,fill=red!0,rotate=90] (in) at (0.0,3) {\scriptsize{Input PointCloud}}; \node [rectangle,fill=green!50,rotate=90] (input) at (0.5,3) {\footnotesize{N$\times$3}}.

\begin{figure}%[H] \centering \begin{tikzpicture}[scale=0.75] \node[circle] (x0) at (0, 2) {}; \node[circle] (x1) at (0, 1) {}; \node[circle] (x2) at (0, 0) {}; \node[circle] (x3) at (0, -1) {}; \node[circle] (x4) at (0, -2) {}; \node[] (input) .

1、 _variable_on_cpu 在CPU的内存上生成一个变量。def _variable_on_cpu(name, shape, initializer, use_fp16=False, trainable=True): """Helper to create a Variable stored on CPU memory. Args: name: name of ...

论文解读参阅:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39373480/article/details/88724518 https://blog.youkuaiyun.com/qq_39426225/article/details/101980690 https://blog.youkuaiyun.com...

1、conda 下载和conda环境的配置Linux系统下conda的安装与使用：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43840215/article/details/89599559参考：https://www.jianshu.com/p/edaa744ea47d https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42066885/ar...

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81790808

下面为个人收集的一些链接：细讲 | Attention Is All You Need https://mp.weixin.qq.com/s/RLxWevVWHXgX-UcoxDS70wAttention机制详解（一）——Seq2Seq中的Attentionhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/47063917Attention机制详解（二）——Self...

Title:Deep Closest Point: Learning Representations for Point Cloud RegistrationAuthors:Yue WangJustin M. Solomon原文链接：https://arxiv.org/abs/1905.03304翻译: 夜晓岚渺渺（理解的不够深刻，翻译有些出入，仅作为个人的笔记和交流学习）...

来源：https://www.cnblogs.com/elliottzheng/p/9643741.html标题：Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning作者：Chu Wang, Babak Samari, Kaleem Siddiqi译者：Elliott Zheng来源：ECCV 2018注：本篇...

进入PyTorch的下载目录，使用pip命令安装：安装whl包： pip install **.whl（前提是要安装好pip和wheel）安装tar.gz包：cd到解压后路径,python setup.py install（安装pip和wheel都可以参照这种方法）我的 torch 和 torchvision离线包直接放在了D盘里pip install D:\ torch-1.2.0-c...

参考博客：#这个文件实现了网络的分类结构。输出为B*40，是每个样本对于每个类别的概率。网络结构在get_model()中定义，loss则在get_loss中定义import tensorflow as tfimport numpy as npimport mathimport sysimport osBASE_DIR = os.path.dirname(os.pa...

参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014636245/article/details/82763269transform_nets.py是T-net，完成输入接受与特征提取T-NetT−Net是一个微型网络，用于生成一个仿射变换矩阵来对点云的旋转、平移等变化进行规范化处理。这个变换/对齐网络是一个微型的PointNet，它输入原始点云数据，输出为一个3∗3 的旋转矩阵...