每日AI值得看--2023-05-15

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2023-05-15 08:03:21

论文阅读:Multimodal Graph Transformer for Multimodal Question Answering@Gao+Ling) [质量分:90;难度等级:高(关键词:论文);新鲜技术:99]
摘要:尽管Transformer模型在视觉和语言任务中取得了成功,但它们经常隐式地从大量数据中学习知识,而不能直接利用结构化的输入数据。另一方面,结构化学习方法,如集成先验信息的图神经网络(gnn),几乎无法与Transformer模型竞争。

深度学习之图像分类识别(六):DenseNet & FractalNet@图灵猫-Arwin) [质量分:91;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.07);新鲜技术:99]
摘要:

PyTorch快速入门系列-01@想成为风筝) [质量分:89;难度等级:初(关键词:入门);新鲜技术:99]
摘要:深度学习中最常用的框架有Tensorflow、PyTorch。小编本人当初自学深度学习时,Tensorflow2.0刚出来,由于市面上并没有太多的PyTorch资料,而且Tensorflow入门简单,更快,所以选择了Tensorflow。

Prompt工程师指南[从基础到进阶篇]:用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题@汀、人工智能) [质量分:87;难度等级:初(关键词:基础);新鲜技术:99]
摘要:Prompt engineering(提示工程)是一门相对较新的学科,旨在开发和优化提示以有效地利用语言模型 (LMs) 进行各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型 (LLMs) 的能力和局限性。

深度学习第J9周:Inception v3算法实战与解析@牛大了2023) [质量分:86;难度等级:;新鲜技术:99]
摘要:总结来说,Inception v3是一种深度卷积神经网络,其主要特点包括更深的网络结构、使用Factorized Convolutions、添加Batch Normalization、引入辅助分类器以及使用基于RMSProp的优化器进行训练。

【计算机视觉】InvaSpread 讲解@不牌不改) [质量分:85;难度等级:;新鲜技术:99]
摘要:作者的实验主要分为三部分,训练集与测试集共享相同的类别时的效果、训练集和测试集不共享任何公共类别时的效果,以及消融实验。训练集与测试集共享相同的类别是指,测试集中的数据标签与训练集中的数据标签一致;

十二、目标检测@Dragon Fly) [质量分:88;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.16);新鲜技术:96]
摘要:检测相互重叠的对象是anchor box的一大作用;目标检测是图像识别中的更加复杂的应用情景,图像识别只需要输出某一幅图像的种类即可,目标检测不仅需要输出图像的种类,还需要使用边框框出图像中某一种物体的的位置,从而需要输出表示物体位置的参数:(

图像处理&opencv@陈一一敲代码) [质量分:84;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.17);新鲜技术:99]
摘要:均值滤波是典型的线性滤波算法,是指用当前像素点周围nxn个像素值的均值来代替当前像素值。使用该方法遍历处理图像内的每一个像素点,可完成整幅图像的均值滤波。高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。

MKGAT:基于图注意网络和双拉普拉斯正则化最小二乘的 miRNA-疾病关联预测(Briefings in Bioinformatics)@嵌入式开发.) [质量分:83;难度等级:;新鲜技术:99]
摘要:越来越多的生物医学证据表明,miRNA 的失调与人类的复杂疾病有关。疾病相关 miRNA 的鉴定对疾病的预防、诊断和治疗具有重要意义。为了减少生物医学实验的时间和成本,开发有效的计算方法来推断潜在的 miRNA 疾病关联有很强的动力。

熵、信息量、条件熵、联合熵、互信息简单介绍@像风一样自由的小周) [质量分:82;难度等级:初(关键词:简单);新鲜技术:99]
摘要:近期在看对比学习论文,发现有不少方法使用了互信息这种方式进行约束,故在此整理一下网上关于互信息的相关内容。

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