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文章平均质量分 55
Jerry~~京
这个作者很懒，什么都没留下…
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CVPR 2023 - GRES Generalized Referring Expression Segmentation
传统的参考图像分割仅支持单个目标对象的表达式（即一个表达式涉及一个目标对象），在实际应用中受限。本文扩展了经典的 RES，允许表达式引用任意数量的目标对象。原创 2025-05-13 16:17:27 · 724 阅读 · 0 评论 -
ResNet笔记 Deep Residual Learning for Image Recognition
深层的神经网络很难去训练，所以我们提出了一个残差学习框架去应对这个问题。所提出的网络更容易优化、能够通过显着增加的深度获得准确性。并且网络在ILSVRC 2015比赛上获得第一名的成绩，并且该网络具有很好的泛化性，可以应用到各种计算机视觉任务（检测、定位、分割）中。原创 2023-11-13 16:51:18 · 195 阅读 · 0 评论 -
代价函数，损失函数，目标函数区别
https://blog.youkuaiyun.com/lyl771857509/article/details/79428475原创 2023-10-23 15:30:36 · 88 阅读 · 0 评论 -
前馈神经网络（前向传播和误差反向传播）
这个博客写的很不错：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10694471.html。原创 2023-10-23 15:07:34 · 111 阅读 · 0 评论 -
常见激活函数笔记
非线性无论使用多少线性变换，都还是线性的，只能解决线性的问题连续可导反向传播过程中求导定义域是R（全体实数）单调递增的曲线。原创 2023-10-19 22:56:50 · 90 阅读 · 0 评论 -
反向传播算法、计算图笔记
参考https://www.bilibili.com/video/BV1yG411x7Cc/?前向传播时，需要存储这一次前向传播过程中所有的中间值和参数值，如下图中。这些值，之后在反向传播计算中需要使用。参考B站up主风中摇曳的小萝卜视频。原创 2023-10-19 20:49:31 · 71 阅读 · 0 评论 -
梯度下降、随机梯度、动量随机梯度、自适应学习率（AdaGrad、RMSProp）、Adam笔记
参考B站up主风中摇曳的小萝卜视频。原创 2023-10-19 19:39:22 · 107 阅读 · 0 评论 -
交叉熵和KL散度笔记
以下内容均参考王木头学科学B站up主的视频和专栏导：比较两个概率分布的最大障碍出现了。两个不同类型的概率分布，它们无法直接公度。所有的概率分布，都可以统一地被转换成熵，比较两个概率分布是不是相同，不同的话，它们之间又相差多少，都可以用熵来进行衡量了。原创 2023-10-18 23:19:19 · 100 阅读 · 1 评论