深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是橫行于視覺以及自然語言處理領(lǐng)域,但是為什么在表格數(shù)據(jù)上卻表現(xiàn)平平呢, 這篇論文——啊 摘要的第一個(gè)單詞就看不懂情妖,Heterogeneous 異質(zhì)性。說白了...
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)是橫行于視覺以及自然語言處理領(lǐng)域,但是為什么在表格數(shù)據(jù)上卻表現(xiàn)平平呢, 這篇論文——啊 摘要的第一個(gè)單詞就看不懂情妖,Heterogeneous 異質(zhì)性。說白了...
ViT作為Backbone, 用類似BERT的方式進(jìn)行自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練,通過隨機(jī)遮蓋大部分patch讓encoder更好地“理解”圖片辐马。 重點(diǎn)以及和BEIT的區(qū)別 其實(shí)把BERT...
谷歌呼吸機(jī)壓力預(yù)測比賽[https://www.kaggle.com/c/ventilator-pressure-prediction/overview]參考:數(shù)據(jù)探索[ht...
Gradient Boosting Decision Trees 是把1999年的 Gradient Boosting Machine[https://statweb.sta...
視頻版:https://www.bilibili.com/video/BV15B4y1T7Q7[https://www.bilibili.com/video/BV15B4y1...
視覺任務(wù)一直是以CNN為主流局义,2020年出現(xiàn)了基于NLP領(lǐng)域Transformer的模型Vision Transformer喜爷,用自注意力機(jī)制來替換CNN,而同一團(tuán)隊(duì)今年發(fā)表了...
https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf[https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf] 今年三月份發(fā)布這項(xiàng)工作叫...
ViT AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALEhttps://ar...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著強(qiáng)大的表征能力一張輸入圖片經(jīng)過層層變換表達(dá)為一個(gè)特征向量如果是監(jiān)督學(xué)習(xí)萄唇,特征的預(yù)測結(jié)果可以和標(biāo)簽比對作為損失函數(shù)檩帐;那如果是無監(jiān)督學(xué)習(xí),沒有l(wèi)abel,損失函數(shù)...
https://arxiv.org/pdf/2102.06171.pdf[https://arxiv.org/pdf/2102.06171.pdf]NFNet這篇論文的內(nèi)容很...
這篇論文探索了卷積神經(jīng)網(wǎng)路模型在三個(gè)維度上的縮放對精度的影響,分別是深度(層數(shù))四敞,寬度(通道數(shù))以及分辨率(特征圖的寬度和高度)泛源。 它的主要貢獻(xiàn)就是提出了一種在增加參數(shù)量時(shí)平...
MLE和MAP忿危,如何從數(shù)據(jù)樣本估計(jì)參數(shù)达箍? 其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)包括深度學(xué)習(xí)的模型都是在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布。那么如何根據(jù)已有數(shù)據(jù)铺厨,估計(jì)影響數(shù)據(jù)的概率分布的參數(shù)(比如均勻分布的最大最小值缎玫,正...
時(shí)間終于來到了2020年硬纤!今天來讀一讀這一篇還蠻有新意的高分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。之前講過的 AlexNet赃磨, VGGNet筝家, GoogleNet, ResNet邻辉, 他們都和LeNe...
你好溪王,最近正在趕論文生死關(guān)頭也沒有時(shí)間,問問別人看恩沛?祝好運(yùn)在扰!
Inception 系列 2021-03-22對Inception系列的三篇論文缕减,5個(gè)模型進(jìn)行一個(gè)淺顯的總結(jié)對比雷客。來看看系列之首的第一個(gè)參考文獻(xiàn)——we need to go deeper, 這在這個(gè)系列中有兩個(gè)意思桥狡,從...
2018 https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf[https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf]參考博客:ht...
對Inception系列的三篇論文搅裙,5個(gè)模型進(jìn)行一個(gè)淺顯的總結(jié)對比。來看看系列之首的第一個(gè)參考文獻(xiàn)——we need to go deeper裹芝, 這在這個(gè)系列中有兩個(gè)意思部逮,從...
寫一寫我理解的模型退化 矩陣退化 首先來回顧一點(diǎn)線性代數(shù)中退化矩陣的知識,退化這個(gè)概念應(yīng)該是類似線性代數(shù)中的退化矩陣嫂易,也叫奇異矩陣兄朋,特點(diǎn)是行列式為0,也就是說矩陣內(nèi)* 存在線...
殘差連接是什么 雖然普遍認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型越深怜械,擬合能力越好颅和,但是由于梯度消失/爆炸等問題,在深度到達(dá)了一定程度后, 模型的表現(xiàn)會不升反降缕允。2015年的ResNet是針對模型退...