当前标签：深度学习

视觉语言跨模态特征语义相似度计算改进--表征空间维度语义依赖感知聚合算法 ACM MM

kkzhang 2024-06-25 23:46 阅读:452 评论:0 推荐:0 编辑

对比学习下的跨模态语义对齐是最优的吗？---自适应稀疏化注意力对齐机制 IEEE Trans. MultiMedia

kkzhang 2022-07-22 20:01 阅读:1686 评论:0 推荐:0 编辑

图像文本跨模态细粒度语义对齐-置信度校正机制 AAAI2022

kkzhang 2022-07-21 11:16 阅读:5144 评论:16 推荐:1 编辑

跨模态语义关联对齐检索-图像文本匹配（Image-Text Matching）CVPR2022

kkzhang 2022-07-07 23:04 阅读:14155 评论:18 推荐:5 编辑

注意力机制最新综述：A Comprehensive Overview of the Developments in Attention Mechanism

kkzhang 2022-01-06 16:01 阅读:803 评论:0 推荐:0 编辑

numpy and pandas

kkzhang 2020-10-08 15:39 阅读:122 评论:0 推荐:0 编辑

图神经网络分类

kkzhang 2020-08-23 17:20 阅读:3590 评论:0 推荐:0 编辑

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Pytorch 神经网络

kkzhang 2020-08-13 23:00 阅读:451 评论:0 推荐:0 编辑

Overfitting & Train Set & Test Set

kkzhang 2020-08-13 14:23 阅读:129 评论:0 推荐:0 编辑

pytorch 基础内容

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空域图卷积模型

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时空图神经网路：STGNNs

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经典的损失函数：交叉熵和MSE

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空域图卷积模型

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Graph Neural Networks：谱域图卷积

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卷积神经网络

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kkzhang 2020-01-08 17:35 阅读:1606 评论:0 推荐:0 编辑

[ 1 x 1 ] Convolution-1*1卷积的作用

kkzhang 2018-11-10 17:10 阅读:14101 评论:0 推荐:2 编辑