开山

最新推荐文章于 2024-04-23 09:16:39 发布
最新推荐文章于 2024-04-23 09:16:39 发布
阅读量190 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 杂文
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42163773/article/details/80240442
今天突然想写点什么，正准备打开上古时期使用的写作平台——QQ空间，突然觉得好low，于是跑优快云来注册了一个。安静
详解FedAvg：联邦学习的开山之作
weixin_70757494的博客
06-08 9704
在FL中，server将全局模型下放给各client，client利用本地的数据去训练模型，并将训练后的权重上传到server，从而实现全局模型的更新。作者指出，相比于传统模式下训练模型时计算开销为主通信开销较小的情况，在FL中，通信开销才是大头，因此减少通信开销才是我们需要关注的，作者提出可以通过加大计算以减少训练模型所需的通信轮数。该结论是实现FL的重要支持，在每一轮通信时，server有必要发布全局模型，使各client采用相同的参数在本地数据集上进行训练，可以有效减少loss。
联邦学习开山之作论文解读与Pytorch实现FedAvg
zs_dolphin的专栏
07-30 1326
参考文献：McMahan B, Moore E, Ramage D, et al. Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data[C]//Artificial intelligence and statistics. PMLR, 2017: 1273-1282.参考的文章：1.2.
开山篇
qq_34798532的博客
09-25 140
1111111111111111
GAN开山之作
weixin_52185313的博客
04-27 459
GAN开山之作 – 潘登同学的对抗神经网络笔记 文章目录GAN开山之作 -- 潘登同学的对抗神经网络笔记GAN网络范式判别网络与生成网络GAN的loss训练过程GAN的证明证明1证明2证明3 GAN网络范式 GAN网络是基于一个生成网络和一个判别网络构成的 判别网络与生成网络 判别式网络(Discriminator)的发展已经很完善了，通过特征得到标签已经很完善了； 但是生成网络(Generator)，根据随机数生成假数据的网络还是表现的不好； GAN的loss 符号说明 ZZZ 随机噪声 PZ(Z)
ViLBERT——BERT多模态开山之作
weixin_72914660的博客
01-22 2757
BERT多模态开山之作——如何同时处理图像-文本信息？快来看它
Deep Image Matting：深度学习Matting开山之作
AI数据工厂
11-03 595
在此之前的Matting方法要么是用传统方法，要么是传统+深度学习的组合，他们都难以达到理想效果。因此，本文提出了一个利用trimap来作为辅助输入，并完全使用深度学习方法来进行Matting的方法，这开创了trimap-based Deep Learning Matting的先河。
SRCNN：深度学习单图超分开山之作【附代码】
AI数据工厂
04-23 3035
介绍了单图SR开山之作——SRCNN，并给出了网络结构的实现代码。
ViT：Transformer在CV领域的开山之作
pengxiang1998的博客
03-09 2304
我们都知道，Transformer作为NLP算法的一员，擅长两者预测，分别是完形填空式与给出前句预测后句这两种类型，无论是那种，其处理的都是文本，抑或是一个序列，且由于序列长度的限制，其最佳为256，为了证明Transformer的通用性，那么将其转入计算机视觉时我们依旧是想将其转换为序列形式，这就产生了一个问题，如果是将图像按每个像素转换为扁平的一维序列，那么其长度是极大的，总所周知，Transformer的核心便是自注意力机制的引入，而自注意力机制便是将所有元素进行内积求权重，这是n。
联邦学习开山之作代码解读与收获
一个计算机准研究生的学习博客
10-24 6449
详细阅读FL代码
开山螺杆空压机说明书.doc
10-11
开山螺杆空压机说明书 开山螺杆空压机是一种高效、可靠的空气压缩机，广泛应用于工业制造、建筑工程、矿山开发等领域。为了确保安全、可靠地使用开山螺杆空压机，需要遵守相关的操作和维护规程。本说明书将为您提供...
开山股份：首次公开发行股票并在创业板上市招股说明书.PDF
05-14
浙江开山压缩机股份有限公司首次公开发行股票并在创业板上市招股说明书 本次发行概况： * 发行股票类型：人民币普通股（A 股） * 发行股数：3,600 万股 * 每股面值：人民币 1.00 元 * 每股发行价格：63.00 元 * ...
开山股份：2020年年度报告.PDF
04-15
随着全球经济的迅速变化与各种挑战的出现，浙江开山压缩机股份有限公司（以下简称“开山股份”）在2020年的年度报告中，展示了其在面临多重风险因素时的稳健运营，并为未来的发展制定了明确的战略规划。以下是对报告...
开山策——手指速算法PPT精选课件.ppt
07-11
9. 在线资源：课件结尾处还提供了在线学习资源，比如腾讯课堂上的“手指速算法”课程，以及主讲人“开山策老师”的其他相关课程信息。 这份课件不仅介绍了速算方法，还通过实际例子和规律总结，帮助学习者更好地...
spnavcfg-0.3.1-1.el8.tar.gz
08-19
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
一个涵盖患者、疾病与药物关系的权威医疗 RDF 数据集
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/7d4480e88650 一个涵盖患者、疾病与药物关系的权威医疗 RDF 数据集（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【汽车电子电气】整车线束设计优化：从3D建模到降本增效的全流程解析及挑战应对了汽车电子电气
08-19
内容概要：本文详细阐述了汽车线束设计在整车电气系统中的重要性和设计流程。线束作为整车电子电气架构的物理实现，承担着连接ECU、传感器、执行器等模块的功能，贯穿车辆的动力、安全、智能驾驶等多个领域。文章从线束设计的核心作用、设计流程、核心挑战及降本措施四个方面展开。核心作用包括功能实现、安全保障、性能优化和成本控制；设计流程涵盖3D线束设计、电气原理设计和2D线束设计三个阶段；核心挑战涉及复杂系统集成、轻量化与成本平衡及试装验证；降本措施则通过国产化替代和设计优化来实现。 适合人群：从事汽车电子电气系统设计、开发及制造的工程师和技术人员，尤其是具备一定工作经验的研发人员。 使用场景及目标：①了解线束设计在整个汽车电气系统中的作用及其设计流程；②掌握线束设计的关键技术和挑战，如复杂系统集成、轻量化设计等；③学习如何通过国产化替代和设计优化降低成本并提高产品质量。 其他说明：本文不仅提供了详细的线束设计理论知识，还结合实际案例介绍了具体的实施路径和方法，旨在帮助读者全面理解和掌握线束设计的相关技术。阅读过程中，建议结合实际工程经验，重点关注设计流程中的关键技术点和降本措施的具体实施方案。
2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年
最新发布
08-19
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/bd476d5a4ba6 2007 年编写的基于 TcpClient 的 HTTP 请求库曾用于数据采集多年（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
【计算机视觉】基于立体视觉的3D目标检测框架优化：联合2D边界框与实例深度估计的高效多类别检测系统设计（含详细代码及解释）
08-19
内容概要：这篇论文提出了一种基于立体视觉的3D目标检测框架，核心创新包括直接实例深度估计方法、自适应空间特征聚合模块。该框架仅用左图像生成联合2D边界框并预测3D框中心深度，通过减弱背景点影响并整合重要实例特征，提高了3D检测的精度和效率。相比现有方法，该框架在KITTI基准测试上表现出色，实现了更高的检测精度（68.7% AP）和更快的推理速度（8.5 FPS）。论文还详细介绍了框架的核心模块实现，如实例深度估计网络、自适应空间特征聚合模块以及完整的立体3D检测框架，并通过实验验证了各模块的有效性。 适合人群：从事计算机视觉、自动驾驶或机器人领域的研究人员和技术开发者，尤其是对3D目标检测、立体视觉感兴趣的从业者。 使用场景及目标：①提高3D目标检测精度和效率；②研究立体视觉在3D检测中的应用；③探索深度估计和特征聚合的新方法；④应用于自动驾驶、机器人导航等实际场景。 其他说明：论文不仅提供了理论分析，还给出了详细的代码实现，便于读者理解和复现。该框架在KITTI数据集上进行了充分验证，证明了其在多类别3D检测任务中的优越性能。此外，论文还讨论了现有方法的局限性，并提出了针对性的解决方案。
RNN开山论文
03-09
### 关于RNN开山之作 循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的概念最早可以追溯到1980年代后期的工作。其中一篇被认为是开创性的论文是由Jeffrey Elman在1990年发表的文章《Finding Structure in Time》[^5]。这篇工作探讨了时间序列数据中的结构发现，并提出了能够处理顺序依赖关系的模型架构。 Elman提出的这种新型网络允许信息在网络内部沿时间维度流动并反馈给自身，从而使得模型具备记忆先前状态的能力。这一特性对于解决涉及上下文理解的任务至关重要，比如自然语言处理和语音识别等领域。 此外，在同一时期还有其他一些重要的贡献者也进行了相关探索，例如Jordan (1986) 提出了另一种形式的记忆机制—即所谓的“局部反馈连接”，这同样促进了后续对更复杂动态系统的建模研究进展。 值得注意的是，尽管这些早期的研究奠定了基础理论框架，但由于当时硬件条件和技术水平有限，直到多年以后随着计算资源的增长以及算法优化技术的发展，特别是LSTM(Long Short-Term Memory)[^6] 和 GRU(Gated Recurrent Unit)[^7] 等改进型变体被提出之后，RNN才真正迎来了广泛应用和发展高峰。 ```python # Python代码示例：简单的RNN单元实现 import torch.nn as nn class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleRNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn_cell = nn.RNNCell(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, h=None): batch_size = x.size(0) if h is None: h = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size).to(x.device) outputs = [] for t in range(x.size(1)): h = self.rnn_cell(x[:,t,:], h) out = self.fc(h) outputs.append(out.unsqueeze(1)) return torch.cat(outputs, dim=1), h ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值