假设检验、方差齐性、两类错误、各种效应、统计学基础解释中分别介绍的一些统计学方法。 本篇属于一些杂谈： 1. 为什么需要多因素分析？ 假设需要分析 A B因素，如果只分析A因素，那么B因素的变异会被纳入到残差中，又因为B因素对因变量/反应变量的影响不同，会导致残差不"纯"，影响试验结果。
相对于普通的LSTM实现的seq2seq模型，在编码器的区别就是传递的隐状态不同。附加Attention的模型会将编码器所有时刻的隐状态作为一个矩阵传入解码器。解码器的大致结构如图： 假设编码器传入的矩阵为hs，解码器某LSTM节点生成的向量为h。此时，我们的目标是用数值表示这个 h 在多大程度
整周模糊度的实时求解 解算模型的进一步考虑 在短基线的前提下，由于用户与之间空间信号误差的强相关性，经过双差之后强相关误差将充分被消除。因此一般我们总是基于相位差是相互独立的等精度观测值这样的假设来开展工作。 在中长基线前提下，用户与基站之间
原文 用于图像拼接伪造监测的环形残差u型网 文章目录 文章结构梳理Abstract1. Introduction2. Related WorkU-NetRes-Net 3. The Ringed Residual U-Net(RRY-Net)3.1 Residual Propagation3.2 Residual Feedback3.3 Ringed Residual Structure and Network Architectures
1.conv1 conv2 是卷积层，卷积层的作用主要在于提取图像特征，卷积核（滤波器）的大小（Patch Size）是3x3 ，步长（Stride，滤波器滑动的间隔）为1。 2.max pool3 指的是在卷积之后还有一个 pooling（汇集）的操作 参考：Yjango请问CNN 中的 maxpool 到底是什么原理，为什么要取最大值，取最大值的原理是
出于为了解决AE中的梯度消失，是否可以使用残差网络或者dense net解决的心态，我搜到了这篇文章Deep Embedded Clustering with Asymmetric Residual Autoencoder。 本文的亮点： 使用了一个非对称的、残差的autoencoder来训练样本； 将clustering融合入模型，解决end-to-end问题；
1.残差块构造的问题 1.使用模板定义的（）运算符，可以让Ceres使用自动求导，这里的关键是使用模板。其次这种函数应该是有专门的名字叫做函数对象，也就是tutorial中的functor。对于函数对象返回bool值的又称为谓词，所以这里可能是函数对象或者谓词的使用吗？具体需要好好学学这方面 2.下
一个GM模型是否满足预测实际需要，就要对模型后验差（残差）进行检验。 （1）残差的均值 （2）残差的方差 （3）原始数据均值 （4）原始序列方差
1.introduction 2.SSRN结构 2.1 3D-CNN & BN 输入数据是三维立方体数据：长、宽、深度（光谱带数） 2.2 光谱残差块 & 空间残差块 光谱残差块： 残差块包括两个连续的3D卷积层，然后在两个3D卷积层之间使用残差连接kernel_size = 1 * 1 * m，padding=(0 , 0 , 3) , stride = （1，1，1），相当于
比较YOLOv4和其他最先进的目标检测。YOLOv4的运行速度是EfficientSet的两倍，性能相当。YOLOv3的AP和FPS分别提高10%和12% 摘要：据说有大量的特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。某些功能只在某些模型上
一、HEVC编码模块名词解释 2013年HEVC/H.265被ITU-T正式接受为国际标准。HEVC仍旧采用“预测+变换”的混合编码框架，如下图所示，包括变换、量化、熵编码、帧内预测、帧间预测以及环路滤波等模块。在HEVC中，几乎每个模块都引入了新的编码技术。 主要介绍HEVC编码框架，从整体结构
残差神经网络（ResNet） 为什么神经网络的层数越来越深 由图可知随着神经网络层数的增加，神经网络的训练误差和测试误差相较于较低层数的神经网络都要更高。但是这个与越深的网络，训练误差和测试误差都要更小这个第一感觉相违背。 在相同的迭代次数下，更深的神经网络的误差更容易趋向于
深度学习卷积神经网络从入门到精通—阅读笔记 计算机视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。人们致力于建立一种视觉系统，这
深度残差收缩网络 论文主要贡献 拟解决问题 在处理强噪声振动信号的时候，深度残差网络的特征学习能力经常会降低。深度残差网络中的卷积核，其实就是滤波器，在噪声的干扰下，可能不能检测到故障特征。解决思路 本文提出了两种深度残差收缩网络，即通道间共享阈值的深度残差收缩网络
卷积神经网络（二） 二、经典神经网络的结构： LeNet-5AlexNetVGGResNet 2.1 LeNet-5 2.2 AlexNet-5 可以同时在两个GPU上运行 2.3 VGG 2.4 残差网络ResNet 下图是一个残差块，输入a[l]会传送到l+2层的线性部分之后，这样它会直接参加非线性部分的计算。 下图是一个残差神经网络的
一、背景 1）梯度消失问题 我们发现很深的网络层，由于参数初始化一般更靠近0，这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时，很容易随着网络的深入而导致梯度消失，浅层的参数无法更新。 可以看到，假设现在需要更新b1，w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0，通过链式求导我们会发现，w1w2w3相乘会得
本文来自公众号“每日一醒” YOLO V4就是筛选了一些从YOLO V3发布至今，被用在各式各样检测器上，能够提高检测精度的tricks，并以YOLO V3为基础进行改进的目标检测模型。 YOLO V4在保证速度的同时，大幅提高模型的检测精度。 YOLOV4的改进 1、backbone：CSPDarkNet53 2、nec
1.原网络和更深的网络是否一定会有好的结果？ 答：从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型结构的效果。换句话说，原模型的解只是新模型的解的子空间，在新模型解的空间里应该能找到比原模型解对应的子空间更好的结果。但
摘要 谱图卷积GCN在深层结构中表现愈发拉胯，本文探究其“假死”（suspended animation）现象 当模型足够深时，模型将不再响应训练数据，不可学习。 本文中还引入了图残差网络。 图数据中的广泛连接将导致现有的简单残差无法工作。 1.引文 GNN因为节点之间的广泛连接使得它们的学习过
ECCV 2018 Shuhan Chen, Xiuli Tan, Ben Wang, Xuelong Hu 论文地址 一、简介 为解决显著性目标检测任务存在的输出分辨率低和模型参数量过大的问题，本文提出了一种精确而紧凑的深度网络。 首先，使用残差网络学习侧向输出残差特征来进行显著性细化，其次，我们提出了反向注意，以自上
八、模型定阶 图解法识别 绘制差分后序列的自相关和偏自相关图，通过观察自相关和偏自相关图找出模型的最优参数 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1 = fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_seasonal_first_difference.iloc[13:], lags=40, ax=ax1) ax2
Deep Residual Learning for Image Recognition（ResNet） 阅读笔记 原论文链接：Deep Residual Learning for Image Recognition 问题起源： 在使用神经网络去完成一些问题时，通常的一个直接感受是当随着网络的加深，网络对于训练样本的拟合程度会不断增加。但是论文中提出一个反直觉的推论，
本文主要贡献代码模块(文末)，在本文中对resnet进行了改写，是一份原始版本模块，里面集成了权重文件pth的载入模块(如函数：init_weights(self, pretrained=None))，layers的冻结模块(如函数：_freeze_stages(self))，更是将其改写成可读性高的代码，若你需要执行该模块，可直接将
https://www.bilibili.com/video/BV1F7411x7MQ 对于分析两个或者两个以上变量的关系而言，回归分析比相关分析更进一步了。 一元回归就是一个因变量，一个自变量，多元回归就是多个自变量。下面的Y对应多个自变量X，就是多元线性回归。 下面这个回归方程是2阶的非线性回归方程。
1 前言 ResNet 是残差网络(Residual Network)的缩写，是一种作为许多计算机视觉任务主干的经典神经网络。ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，ResNet最根本的突破在于它使得我们可以训练成功非常深的神经网路，如150+层的网络由于梯度消失的问题，训
