【758】Transformer结构图
摘要：参考：Transformer - Attention 参考：The Transformer Family 参考：利用 Transformer 网络建立预测模型 Full Architecture 分解（Feed Forward即是Fully Connected） Encoder部分 Decoder部
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posted @ 2022-10-23 18:37
随笔分类 - AI Related
Artificial Intelligence Machine Learning Deep Learning NLP
【754】机器学习、多分类、情感分析
摘要：多分类问题 参考：3 种方法实现逻辑回归多分类【OneVsOne, OneVsRest】 参考：《少年的你》短评情感分析——机器学习之逻辑回归 参考：sklearn.multiclass.OneVsOneClassifier【中文版】、【英文版】 参考：Python机器学习-多元分类的5种模型 逻辑
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posted @ 2022-10-18 21:07
【753】Transformer模型
摘要：参考：李宏毅-Transformer【动画细致，有助于理解Self-Attention】 参考：The Illustrated Transformer【详细到一些参数，动画也很好】 参考：Transformer论文逐段精读【论文精读】 李宏毅老师深入浅出讲解transformer模型：https:/
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posted @ 2022-10-17 15:34
【749】Kirby - Temporal Fusion Transformer related materials
摘要：参考：Darts - Temporal Fusion Transformer（Examples） 参考：什么是协变量以及协变量的定义是什么？（Covariate，研究某种自变量对因变量的影响，则实验过程中除研究的自变量因变量之外，还有其他很多变量对实验造成影响，而这些其他变量中，可以被控制的叫控制变
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posted @ 2022-10-12 14:13
【747】多分类模型metrics计算
摘要：参考：Evaluation Metrics For Multi-class Classification（Micro-, Macro- 计算） 参考：多分类模型Accuracy, Precision, Recall和F1-score的超级无敌深入探讨 参考：二分类和多分类问题下的评价指标详析（Pre
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posted @ 2022-10-09 20:30
【719】Keras实现多输入多输出
摘要：参考：Keras-多输入多输出实例(多任务) 参考：深度学习高级，Keras多输入和混合数据实现回归模型 简单总结就是：用数组表示即可！
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posted @ 2022-06-02 16:39
【718】Dilated Res-U-Net 实现
摘要：参考：DRUNet—Infrared Small UAV Target Detection Based on Residual Image Prediction via Global and Local 参考：一文详解什么是空洞卷积？ 参考：DILATED U-NET KERAS版本实现 encod
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posted @ 2022-06-02 15:44
【717】Keras报错'NoneType' object has no attribute '_inbound_nodes'
摘要：参考：‘NoneType‘ object has no attribute ‘_inbound_nodes‘解决方法汇总 问题原因 出现上图所示是因为在Keras的网络中一切都是要用层来表示，即当网络中一些keras.backend库中的函数如batch_dot、repeat_elements、Su
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posted @ 2022-05-31 21:49
【716】Keras实现多输入
摘要：参考：Keras: Multiple Inputs and Mixed Data 代码： # compile the model using mean absolute percentage error as our loss, # implying that we seek to minimize
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posted @ 2022-05-31 17:04
【715】D-LinkNet实现
摘要：参考：遥感影像语义分割:D-LinkNet训练自己的数据集 参考：NekoApocalypse/road-extraction-d-linknet 代码： from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Conv2DTranspose, \
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posted @ 2022-05-31 14:38
【714】LinkNet实现
摘要：参考：keras实现LinkNet 参考：nickhitsai/LinkNet-Keras 代码： import os import numpy as np from keras.layers import Input, concatenate, Conv2D, MaxPooling2D, Acti
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posted @ 2022-05-31 14:17
【706】Keras官网语义分割例子解读
摘要：参考：Image segmentation with a U-Net-like architecture 目录： 准备输入数据和目标分割掩膜的路径 通过 Sequence class 来加载和向量化数据 Keras构建模型 设置验证集 模型训练 预测结果可视化 1. 准备输入数据和目标分割掩膜的路径
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posted @ 2022-05-19 00:53
【686】核密度估计，kernel density estimation，KDE说明
摘要：https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation 核密度估计 Kernel Density Estimation(KDE) Leveraging crowdsourced gps data for road extraction from
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posted @ 2022-03-18 11:00
【685】Autoencoder相关
摘要：Introduction to autoencoders. Keras实现autoencoder Deep Auto-encoder 个人理解：非监督学习，通过构建一个两边宽，中间窄的结构，可以让数据的信息丢失，从而实现降低维度的效果了。
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posted @ 2022-03-08 15:03
【684】关于encoder-decoder网络 - 特征融合
摘要：深度特征融合 高低层（多尺度）特征融合 U-Net中的skip connection 在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高（low-level information），包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多（说明：原始图像
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posted @ 2022-03-08 11:08
【683】ResNet中的1x1卷积作用
摘要：参考：7.6. Residual Networks (ResNet) 参考：Understanding and visualizing ResNets 参考：DeepLearning笔记(8)——ResNet 如下所示：左边为 identity shortcut，右边为 projection sho
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posted @ 2022-02-16 11:36
【680】特征提取——HAND-CRAFTED FEATURE
摘要：我们熟知 特征提取 是CV核心问题之一，而特征提取从思路上分为两类：① 手动设计(hand-crafted)；② 纯学习方式。这两种方式都是在一些生物神经理论的基础上进行的， 两者不同之处是hand-crafted设计的是特征本身，而纯学习设计的是特征提取框架的结构。 1. hand-crafted
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posted @ 2022-01-25 16:30
【678】xgb相关
摘要：参考博文：xgboost实战，一篇就好 安装 xgboost 报错："* You are running 32-bit Python on a 64-bit OS..." 解决：戳（brew install libomp，运行这个就行了） 没有完全弄懂
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posted @ 2021-12-23 15:11
【676】计算机视觉相关参考材料
摘要：Computer Vision 相关技术博客 【图像分割】技术发展路线 【图像分割】U-net系列方法 【图像分割】常用Loss Functions_1.0 【CV基础】CNN中的基本概念解释 Computer Vision 相关技术论文 【图像分割】U-Net: Convolutional Net
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posted @ 2021-12-14 17:21
【672】深度学习相关概念
摘要：1. 先验知识 个人理解：就是那些完全正确的一些知识，不需要有任何经验验证，类似真理一样。 参考：机器之心 - 先验知识 feature map：特征图
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posted @ 2021-12-07 15:24
