相关文章
【论文阅读】OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER
一、背景
神经网络的吸收信息的容量（capacity）受限于参数数目。
条件计算（conditional computation）针对于每个样本，激活网络的部分子网络进行计算，它在理论上已证明，可以作为一种显著增加模型容量的方法。
所以本文引入了稀疏门控专家混合层（Sparsely-Gated Mixtur…
论文笔记 ： SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection
SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 重庆大学，输变电设备与系统安全国家重点实验室，2018，KITTI 总结
基于体素划分的3D卷积网络可以较好的处理lidar信息，但是有推理速度慢和朝向估计的性能差的不足。
本文贡献&…
【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection
目录 概述细节网络结构稀疏卷积方向分类损失函数 概述
首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络，提出的SECOND可以看做是VoxelNet的升级版。 提出动机与贡献
VoxelNet计算量比较大，速度比较慢（训练…
【论文阅读 | MoE】Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixtured-of-Experts Layer
（开始整理一些以前读过的文章）
现在，MoE 的概念已经很常见了。对于这个概念进行追溯，这篇文章就是源头。
原文链接：https://arxiv.org/abs/1701.06538
1. Introduction
文章首先指出，当数据集足够大时&…
-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER)
MOE论文详解(1)-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER
1. 背景介绍
这是2017年Google Brain团队发表的一篇比较经典的论文, 可以做为MOE在大语言模型上应用的第一篇, MOE全称是混合专家(Mixture of Experts). 这里的每个Expert都是一个更小的神经网络, 比如最简单就是FC全连接网络, MOE整体不是一个完整的网络结构, 而是作为layer层…
翻译：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
目录 摘要介绍方法描述：（1）树亲和生成（2）级联过滤生成伪标签（3）为未标记的像素分配伪标签 文章地址：
Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 摘要 稀…
论文阅读 SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection
标题：SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection 作者：Yan Yan,Yuxing Mao,and Bo Li 来源：sensors 2018
摘要： 基于LiDAR或基于RGB-D的对象检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用中。 在处理点云LiDAR数据时&…
论文解读与Pytorch代码实现)
Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE)论文解读与Pytorch代码实现
MoE解析
阅读论文：https://arxiv.org/pdf/1701.06538
OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS:THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER 本文介绍了一种名为Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE) 的神经网络组件，旨在通过条件计算…
论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 出发点4.2 总体框架4.3 树能量损失4.3.1 树亲和力生成4.3.2 级联过滤4.3.3 软标签分配 5 效果5.1 总体效果5.2 消融实验5.2.1 损失形式5.2.2 亲和…
精读Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation
摘要
首先解释一下Sparsely Annotated Semantic Segmentation（SASS），这种训练顾名思义就是标注地十分稀疏，只在画面的极少的像素上进行标注，模型要根据这稀少的标注学习分割。而本文提出了一种方法，先让模…
学习正则表达式 - 匹配 Unicode 和其它字符
目录
一、匹配 Unicode 字符
1. 匹配 emoji 符号
（1）确定 emoji 符号的 Unicode 范围
（2）emoji 符号的存储
（3）正则表达式匹配
2. 匹配中文
（1）确定中文的 Unicode 范围
&am…
openEuler24安装Mysql8（避坑完整版）
直接使用yum -y install mysql-server，安装MySQL8后，设置开机自启时：
[root@localhost ~]# systemctl enable --now mysqld Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/mysqld.service → /usr/lib/systemd/system/mysqld.service. 查阅后：
Created …
【NLP】给Transformer降降秩，通过分层选择性降阶提高语言模型的推理能力
【NLP】给Transformer降降秩，通过分层选择性降阶提高语言模型的推理能力 文章目录 【自然语言处理-论文翻译与学习】序1、导论2、相关工作3、相关工具4、方案5、实验5.1 使用 GPT-J 对 CounterFact 数据集进行彻底分析5.1.1 数据集中的哪些事实是通过降阶恢复的&…
python嵌套循环
利用嵌套循环可以打印出数字金字塔
jinzi_ta int(input("请输入层数"))
for i in range(1, jinzi_ta 1):for _ in range(jinzi_ta- i):print("\t", end"")for j in range(1,i1):print(f"{j}\t", end"")for j in range(i-…
Deep Learning for Multi-Label Learning A Comprehensive Survey——深度学习在多标签学习中的应用综述
这里是自己的论文阅读记录，感兴趣的话可以参考一下，如果需要阅读原文的话可以看这里，如下所示： 摘要
多标签学习是监督学习的重要组成部分，旨在为给定的数据点预测一组相关标签。在大数据时代，复杂数据集的…
Android 汉语转拼音实现
目录
一、需求与需求分析
二、pinyin4j
三、jpinyin
3.1 JPinyin主要特性
3.2 集成
3.3 使用及效果
四、ASCII码映射
4.1 TextPinyinUtil工具类
4.2 使用及效果
往期推荐 一、需求与需求分析 根据语音识别到的人名匹配应用内联系人并拨打电话。 经调研总结了以下几种…
2024年06月 C/C++（二级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试
C/C++编程（1~8级）全部真题・点这里 第1题：冠军魔术 2018年FISM（世界魔术大会）近景总冠军简纶廷的表演中有一个情节：以桌面上一根带子为界，当他将纸牌从带子的一边推到另一边时，纸牌会变成硬币；把硬币推回另一边会变成纸牌。 这里我们假设纸牌会变成等量的硬币，而硬币…
Linux驱动入门学习---第一天HelloWorld
目录 一.驱动简介
二.驱动分类
2.1字符设备驱动
2.2块设备驱动
2.3网络设备驱动
三.驱动的编译和加载
3.1编译方式
3.2加载方式
3.3编译器
四.hello驱动程序编写（不需要硬件参与）
4.1上层到底层程序调用关系
4.2驱动开发流程（驱动…
FFmpeg 4.3 音视频-多路H265监控录放C++开发二十一.1，RTSP协议-RTSP协议概述,详情，使用VLC搭建RTSP服务器，使用开源项目ZLMediakit 搭建RTSP服务器。
前提0：
RTSP 指是的 RTSP协议，RTP协议，RTCP协议，SDP协议 的四者的和。 一个知识点：RTSP 指是的 RTSP协议，RTP协议，RTCP协议，SDP协议 的四者的和。这四个协议一般一起使用࿰…
ORACLE 参数文件pfile和spfile的介绍
ORACLE 参数文件pfile和spfile的介绍 摘要： 一 、前言： ORACLE有很多重要的文件：监听文件、控制文件、密码文件、参数文件，其中控制文件和参数文件最为重要，因为如果没有这两个文件，那么数据库连启…