DNNS(Dense Nearest Neighbor Search)

最新推荐文章于 2024-12-12 20:51:19 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_74054351/article/details/129897487
DNNS用于在图像处理和计算机视觉中寻找特征匹配。它在特征图FA和FB间寻找最佳匹配，基于l2距离的最近邻原则。如果一个点的匹配比例低于阈值且匹配是相互的，才认为是有效匹配对。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

定义：密集最近邻搜索（DNNS）用来搜索密集特征图中的匹配。

方法：给定从图像A和B中提取的特征块F A和F B，DNNS搜索F B以找到F A的每个元素的最佳匹配。潜在匹配被定义为l2距离方面的最近邻。对于特征图F A中的点pA，如果距离与最佳匹配pB和第二最佳匹配的比率低于给定阈值，则点pA与pB匹配。然而，只有当匹配是相互的时，该对才被接受，即，如果pB也与pA匹配，则pA和pB作为匹配对返回。

深度神经网络（DNNs）基本概念、核心算法原理、具体操作步骤 Understanding Deep Neural Networks
AI天才研究院
08-04 4652
深度神经网络（DNNs）是一个由多个层组成的递归函数，每一层由多个神经元组成，每个神经元接收前一层所有神经元的输出，根据输入数据对输出进行计算并传递给下一层神经元，最终完成预测或分类任务。DNNs的学习能力强、非线性性高、高度并行化、自适应机制、鲁棒性好等特点吸引着各个领域的研究人员投入到深度学习的领域中来。近年来，由于深度神经网络的广泛应用，导致了“深度学习”这一术语的日渐流行。那么如何理解并应用深度学习模型呢？今天的文章将带领大家进入到这一领域的世界，全面而系统地学习和了解深度神经网络。
cvpr2015papers
ZhangPY的专栏
03-02 9392
@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf
DDNS简介
autofei的专栏
08-20 2324
 很早就听说了花生壳这个软件，这是一个DNNS的客户端，而DNNS应该也是这几年的事情了。“DDNS(Dynamic domain name service)即动态域名服务，就是实现固定域名到动态IP地址之间的解析。用户每次上网得到新的IP地址之后，都要向DNS申请更新该域名解析数据库；在用户在线期间，Internet上的其它人要访问这个域名的时候，动态域名解析服务器就会返回正确的IP地址。当
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）
CaiGuoHui1的博客
05-15 1万+
深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是机器学习的一种复杂形式，属于广义的人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）的范畴。它们设计用来模仿人类大脑的处理方式，通过多层（即“深度”）的神经元结构处理数据，从而解决各种复杂的数据驱动问题。这些网络通过多个隐藏层连接输入和输出层，每层都包含多个神经元，这些神经元通过激活函数处理信号。深度神经网络的关键特点是其能力通过多层次的抽象来学习和识别数据中的模式，从而执行分类、预测等复杂任务。
最近邻检索（Nearest Neighbor Search）的简单综述
lovego123的博客
03-28 2万+
相关背景 NN的简单含义 简单地说，最近邻检索就是根据数据的相似性，从数据库中寻找与目标数据最相似的项目，而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离，可以认为数据在空间中的距离越近，则数据之间的相似性越高。当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时，就是k最近邻检索（K-NN)。 最近邻检索的应用领域 在当今这个移动互联网时代，我们的日常生活每天都面临着海量数据地冲击，诸如像个人信息...
深度神经网络（Deep Neural Networks）
易之阴阳，量子纠缠，道之一体，缘起性空
03-25 692
深度神经网络的训练过程涉及反向传播算法，通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，并沿着负梯度方向调整参数以减少预测误差。深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）是一种人工神经网络架构，它具有多层非线性变换单元，这些单元以层级结构的形式堆叠在一起，从而形成了深层次的计算模型。相较于浅层神经网络，深度神经网络拥有更多的隐藏层，允许网络模型捕获更为复杂的数据内在结构和高层次的抽象特征。这些深度模型由于其强大的表征学习能力和泛化能力，已成为现代人工智能和机器学习技术的核心组成部分。
CVPR2018下载+CVPR2018论文百度云+2018CVPR论文下载+2018CVPR百度云
王博（Kings）的博客
06-25 5076
链接：https://pan.baidu.com/s/1QUXtDp5RQVNx-R55TkL13Q 提取码：
AAAI 2022 论文列表
gbstack08的专栏
02-15 2万+
链接及代码之后会更新 GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papers Scaled ReLU Matters for Training Vision Transformers Pichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin Search Strategies for Topological Network Optimizat
【论文阅读笔记】NeurIPS2020文章列表Part1
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A graph similarity for deep learning An Unsupervised Information-Theoretic Perceptual Quality Metric Self-Supervised MultiModal Versatile Networks Benchmarking Deep Inverse Models over time, and the Neural-Adjoint method Off-Policy Evaluation and Learning.
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
最近邻搜索（Nearest Neighbor Search, NNS）技术详解
buyaotutou的博客
11-24 2521
最近邻搜索（NNS）是一种数据检索技术，其目标是在高维空间中找到与给定查询点最接近的点。这一问题广泛应用于诸如机器学习、推荐系统、图像处理、自然语言处理和生物信息学等领域。核心问题：在一个包含大量点的集合中，快速找到距离目标点最近的点或点集。距离度量：通常使用欧氏距离（L2L_2L2​距离）、余弦相似性（Cosine Similarity）、曼哈顿距离（L1L_1L1​距离）等度量方式来评估“最近”。
如何在自己设置家里的路由器DNNS，并实现远程管理路由器。
weixin_44821992的博客
03-23 5521
「做这个项目的最初动机是公司让我设置公司路由器的远程访问，可是本人一直从事软件开发的工作，对网络实属了解不多。也正是借着这次机会，把早就还给老师的网络知识又捡起来。」 介于公司网络比价复杂，同时已经划分了VLAN，而且企业级的路由器设置起来比较麻烦。所以我就先拿家里的路由器开刀。嘿嘿 一、基础知识 在我们的日常生活中，一般家里都是获得都是运营分给你的动态IP，这样做，对于运营商来是好事，可以把一...
【译文】深度神经网络入门手册
u013886628的博客
07-05 1329
本文为数盟原创译文，欢迎转载，注明出处“数盟社区”即可 深度神经网络（DNNs）是拥有多层感知器的架构，用来解决复杂的学习问题。然而，DNNs在训练和概括中面临挑战。传统的DNNs互联的大量数据可能会过拟合，需要不同的训练方法来提高泛化。神经网络权重的前训练（pretrain）和神经网络新品种旨在克服这些问题。尤其是卷神经网络，被设计用于处理图像，通过最小化可训练的重量并提供强大的泛化能力。
深度神经网络详解
码上飞扬的博客
05-25 2185
深度神经网络是一类人工神经网络，它通过多层非线性变换从输入数据中提取特征并进行学习。DNNs 之所以被称为“深度”，是因为它们通常包含许多隐藏层（hidden layers），相对于传统的浅层神经网络，这些隐藏层使得 DNNs 能够捕捉到数据中的复杂模式和结构。
理解DNNs的特征表示
weixin_46782905的博客
03-15 2685
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【深度学习·命运-86】DNN
最新发布
m0_69378371的博客
12-12 1032
深度神经网络是一种强大的机器学习模型，通过多层的非线性转换，能够自动从数据中提取高级特征。它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而，深度神经网络也面临着计算资源需求高、过拟合、缺乏可解释性等挑战。随着硬件的进步和新的优化方法的出现，深度神经网络仍然是人工智能研究和应用中的核心技术之一。
【NLP】一文理解Seq2Seq
sikh_0529的博客
02-21 1万+
Seq2Seq技术，全称Sequence to Sequence，该技术突破了传统的固定大小输入问题框架，开通了将经典深度神经网络模型（DNNs）运用于在翻译，文本自动摘要和机器人自动问答以及一些回归预测任务上,并被证实在英语－法语翻译、英语－德语翻译以及人机短问快答的应用中有着不俗的表现。
浅析三种主流深度神经网络
weixin_49393016的博客
05-15 2527
来源：青榴实验室1、引子深度神经网络(DNNs)最近在图像分类或语音识别等复杂机器学习任务中表现出的优异性能令人印象深刻。在本文中，我们将了解深度神经网络的基础知识和三个最流行神经网络：多层神经网络(MLP)，卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。2、什么是深度神经网络机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使...
最近邻搜索|Nearest neighbor search
uncle_ll的博客
01-13 8205
维基百科：https://en.wikipedia.org/wiki/Nearest_neighbor_search 觉得整理的挺好，翻译 最近邻搜索( NNS ) 作为**邻近搜索（proximity search）**的一种形式，是在给定集合中找到与给定点最接近（或最相似）的点的优化问题（optimization problem）。相似度通常用不相似函数表示：对象越不相似，函数值越大。 形式上，最近邻（NN）搜索问题定义如下：给定空间M中的一组点S和查询点q ∈ M，找到S 中与q的最近点。唐纳德·.
DNNs 神经网络边缘计算
04-06
DNNs（深度神经网络）是一种用于机器学习和人工智能的算法，可以处理大量数据，进行图像和语音识别、自然语言处理等任务。在传统的 DNN 计算中，数据存储和处理需要大量的计算资源和大量的带宽，这些资源通常只在云计算中可用。 边缘计算是指将计算和存储资源推向网络边缘，以便在接近数据源的地方进行处理。这种方法可以减少带宽使用和延迟，并提高数据隐私和安全性。在边缘计算中使用 DNNs，可以将 DNN 模型部署到边缘设备上，例如智能手机、传感器和嵌入式系统，以便在设备上进行实时推理和处理。 在边缘设备上使用 DNNs 也可以解决一些数据隐私和安全问题，因为敏感数据可以在设备上加密和处理，而不必将数据传输到云端进行处理。此外，边缘设备上的 DNNs 可以在没有互联网连接的情况下运行，这对于一些离线应用程序非常重要。 总之，DNNs 在边缘计算中的使用可以为许多应用程序提供更高的性能、更好的安全性和更好的数据隐私。
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