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这篇论文内容不多，创新点就是自己设置了一个Ensem-NN的网络。.文章就是基于集成学习的思想，提出一个多分支的网络结构。.这个思路挺好的，就是做骨骼行为识别经常会遇到全局特征和局部特征的协调问题，你不能说这个就一定比那个好，怎么协调就成了...
最近组会轮到我讲了，打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想，其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》一书中的观点。其中可能有一些不准确和不全面的地方，欢迎…
RNN(RecurrentNeuralNetworks)循环神经网络目的：考虑连续数据的前后关联影响。方法：将前（和/或后）方的数据作为一个权重加入到原有推断中。作用：预测分析，语义分析，连续数列的分析改进：双向RNN：前后都作为权重加入到神经元的推…
GNN模型论文：该文献TheGraphNeuralNetworkModel按照综述论文所述，是最早提出GNN的论文，该部分对论文的GNN模型进行了较为详细的描述。GCN模型论文：该部分参考了论文Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutional…
Deeplearning：四十一(Dropout简单理解)实验中nn.dropoutFraction和深度学习（二十二）Dropout浅层理解与实现实验中的level是指该神经元被dropout（即：丢弃）的概率，而论文“Dropout:Asimplewaytopreventneuralnetworksfromoverfitting”中的概率p是指
这篇论文称为v3论文，里面有一个低配版v3称为v2，这里的v2只是v3这篇论文的v2，这一节提到的v2都是指这个v2。平常说的v2指的是BN那篇论文的v2。训练配置：使用tensorflow训练，学习率为0.045，以0.94的指数率每两轮衰减一次。梯度裁剪…
这篇论文内容不多，创新点就是自己设置了一个Ensem-NN的网络。文章就是基于集成学习的思想，提出一个多分支的网络结构。这个思路挺好的，就是做骨骼行为识别经常会遇到全局特征和局部特征的协调问题，你不能说这个就一定比那个好，怎么协调就成了问题。
首先，这个论文中的模块，叫做non-localblock，然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的。.所以在提到CV中的self-attention，最先想到的就是non-local这个论文。.这个论文提出的动机如下：.卷积运算和递归操作都在空间或时间上处理一个local邻域；只有...
DisentangledNon-LocalNeuralNetworks一.论文简介理论（部分感觉不是很合理，不懂大佬思维）和实践相结合的论文，感觉很不错，第一次读很难读懂。解决局部感受野的问题，是上一篇论文的扩展主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）：
自己看读完pytorch封装的源码后，自己又重新写了一边（模仿其书写格式），一些问题在代码中说明。.importtorchimporttorchvisionimportargparseimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsimporttorch.utils.model...
这篇论文内容不多，创新点就是自己设置了一个Ensem-NN的网络。.文章就是基于集成学习的思想，提出一个多分支的网络结构。.这个思路挺好的，就是做骨骼行为识别经常会遇到全局特征和局部特征的协调问题，你不能说这个就一定比那个好，怎么协调就成了...
最近组会轮到我讲了，打算讲一下目前看的一些GNN论文以及该方向的一些重要思想，其中有借鉴论文[1]、[2]的一些观点和《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》一书中的观点。其中可能有一些不准确和不全面的地方，欢迎…
RNN(RecurrentNeuralNetworks)循环神经网络目的：考虑连续数据的前后关联影响。方法：将前（和/或后）方的数据作为一个权重加入到原有推断中。作用：预测分析，语义分析，连续数列的分析改进：双向RNN：前后都作为权重加入到神经元的推…
GNN模型论文：该文献TheGraphNeuralNetworkModel按照综述论文所述，是最早提出GNN的论文，该部分对论文的GNN模型进行了较为详细的描述。GCN模型论文：该部分参考了论文Semi-SupervisedClassificationwithGraphConvolutional…
Deeplearning：四十一(Dropout简单理解)实验中nn.dropoutFraction和深度学习（二十二）Dropout浅层理解与实现实验中的level是指该神经元被dropout（即：丢弃）的概率，而论文“Dropout:Asimplewaytopreventneuralnetworksfromoverfitting”中的概率p是指
这篇论文称为v3论文，里面有一个低配版v3称为v2，这里的v2只是v3这篇论文的v2，这一节提到的v2都是指这个v2。平常说的v2指的是BN那篇论文的v2。训练配置：使用tensorflow训练，学习率为0.045，以0.94的指数率每两轮衰减一次。梯度裁剪…
这篇论文内容不多，创新点就是自己设置了一个Ensem-NN的网络。文章就是基于集成学习的思想，提出一个多分支的网络结构。这个思路挺好的，就是做骨骼行为识别经常会遇到全局特征和局部特征的协调问题，你不能说这个就一定比那个好，怎么协调就成了问题。
首先，这个论文中的模块，叫做non-localblock，然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的。.所以在提到CV中的self-attention，最先想到的就是non-local这个论文。.这个论文提出的动机如下：.卷积运算和递归操作都在空间或时间上处理一个local邻域；只有...
DisentangledNon-LocalNeuralNetworks一.论文简介理论（部分感觉不是很合理，不懂大佬思维）和实践相结合的论文，感觉很不错，第一次读很难读懂。解决局部感受野的问题，是上一篇论文的扩展主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）：
自己看读完pytorch封装的源码后，自己又重新写了一边（模仿其书写格式），一些问题在代码中说明。.importtorchimporttorchvisionimportargparseimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms,modelsimporttorch.utils.model...
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