三个列表之间的关系可以归纳为以下几种顺序:
以上是三个列表之间关系的归纳顺序。
今天学习的是 DeepMind 2018 年的工作《Relational inductive biases, deep learning, and graph network》,目前超 500 次引用。这篇论文是 DeepMind 联合谷歌大脑、MIT、爱丁堡大学等 27 名同学发表的重磅论文,同时提出了“图网络”的框架,将端到端学习与归纳推理相结合,并有望解决深度学习无法进行关系推理的问题。
在上一篇我们讲了系统思维——透过框架来理解世界的思维方式。这一篇我们继续学习构建框架:自下而上提炼框架。在介绍自下而上提炼框架前,我先补充一些基础、常用的思考工具。比如:逻辑思维导图、逻辑树、MECE原则、5WHY法、鱼骨图、多重原因图等。当然思考工具远不止这些,还有SWOT法、二维矩阵、复杂矩阵思考法、PDCA循环、帕累托法则等。大家可以自行百度、知乎。
本文旨在介绍/更新Transformers背后的主要思想,并介绍在计算机视觉应用中使用这些模型的最新进展。
Stratified Rule-Aware Network for Abstract Visual Reasoning
思维导图 📷 第一章 初识思维 思维,是我们解读事实的起点,是产生行为的源头,是决定结果的根本 思维是人脑对信息有意识的反映 思维是大脑对接收到的信息进行加工处理,并最终形成认识的一种过程 图1-3 思考循环图 📷 思维过程重复多次,就会形成固定的思维方式,从而形成思维惯性 做过销售的人,往往更在乎结果。因为他们在做销售的过程中,业绩、收入取决于销售结果,所以有销售经验的人做其他工作往往更加看重结果是否达成 查理·芒格说:“一个人只要掌握80到90个思维模型,就能够解决90%的问题 认知心理学认为,一个人的
之前发表的一系列博客主要以技术原理及应用为主,很少发布“方法论”相关的内容;在日常工作中有一些好的方法论的加持,可以让工作内容更顺利的推进,达到事半功倍的效果。而日常工作中针对不同的工作任务所使用的方法论也有所不同;接下来将总结下工作中常用的方法论以及具体的使用场景。
思维是人脑对信息有意识的反映。人与人之间拥有巨大的思维差异,两个人对同样的信息产生了完全不同的理解和行为,可以说是南辕北辙。在这个过程中,思维无疑是决定性的因素,是一切的根源。而构建结构化思维,可以让零散、无序的思维方式变得系统化、有序、经得起深入分析和推敲的思维结构,是改善思维方式的必经之路。
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值,除了值之外,其他两个特性都是只读的.对 于新风格的类型和类,对象的类型也是可以改变的,不过对于初学者并不推荐这样做.
随着各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升,多模态机器学习也开始兴起,通过整合多种模态的数据,研究人员们开始设计更复杂的计算机智能体,能够更好地理解、推理和学习现实世界。
递归与数学归纳法(RMI):Recursion and mathematical induction
【导读】之前详细介绍了轻量级网络架构的开源项目,详情请看深度学习中的轻量级网络架构总结与代码实现,今天将正式开启Transormer轻量级网络架构新篇章,本文将主要介绍一种更小,更快的轻量级Transformer端侧网络架构 ---MobileViT,该网络架构在参数量和精度方面大幅度超过了当前最优的轻量级网络架构(比如Mobile-Former,MobileNetV3等等).
1.1数据结构: 数据结构实计算机中对数据的一种存储和组织的方式,同时也泛指相互之间存在一种或多种特定关系的数据的集合。 1.1.1什么是数据结构 到现在为止,计算机技术领域中还没有一个统一的数据结构的定义。以下是引用的部分解释: 名词定义 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。记为: Data_Structure=(D,R) 其中D是数据元素的集合,R是该集合中所有元素之间的关系的有限集合。[2] 其它定义 Sart
论文作者:Yongcheng Liu、Bin Fan、Shiming Xiang、Chunhong Pan
计算机视觉的最新进展,主要来自于新颖的深度学习方法,以及基于大量数据来执行特定任务的分层机器学习模型,随之而来的性能提升,引发了其他科学领域类似应用的淘金热。
这篇文章在进行组合算法设计和教学过程中展示了一种基于数学归纳法的方法,尽管这种方法并不能涵盖设计算法时的所有可能方法,但它包含了大部分已知的技术方法。同时这种方法也提供了一个极好的并且也是直观的结构,从而在解释算法设计的时候显得更有深度。这种方法的核心是通过对数学定理证明过程中和设计组合算法过程中的两种智力过程进行类比。尽管我们承认这两种过程是为不同的目的服务的并且取得的是不同类型的结果,但是这两者要比看上去的更加相似。这种说法可以通过一系列的算法例子得到验证,在这些算法中都可以采用这种方法进行设计和解释。我们相信通过学习这种方法,学生能够对算法产生更多的热情,也能更深入更好的理解算法。
《解构领域驱动设计》全书的脉络是按照领域驱动设计统一过程的脉络开展叙述的,核心内容就是构成领域驱动设计统一过程的三个阶段:
前言 声明,本文用的是jdk1.8 前面章节回顾: Collection总览 List集合就这么简单【源码剖析】 Map集合、散列表、红黑树介绍 HashMap就是这么简单【源码剖析】 LinkedHashMap就这么简单【源码剖析】 TreeMap就这么简单【源码剖析】 ConcurrentHashMap基于JDK1.8源码剖析 现在这篇主要讲Set集合的三个子类: HashSet集合 A:底层数据结构是哈希表(是一个元素为链表的数组) + 红黑树 TreeSet集合 A:底层数据结构是红黑树(是一个自平
我在我的2020年终总结中提到技术人需要建立自己的知识体系,那么怎么建立自己的知识体系呢?技术人的知识体系又是什么样的呢?今天,和你一一分享。
题目:Inductive Representation Learning on Large Graphs
| 导语 ToB产品一般都需要搭建强大的内部管理端,常常面临流程长,操作复杂,角色多,多个内部系统联动,与业务用户和开发难以用简短的沟通或者文字说明解释的清楚的问题。而这些内部产品的逻辑很难从竞品处获得参考。对产品经理的工作带来了很大的困难和挑战。 面对困难产生的焦虑最好的办法就是“具体”。其实做产品一切都是为了解决业务问题,在想清楚了这是不是个问题,为什么要解决这个问题,决定要启动的情况下,这篇文章分享给大家怎么做。 本文作者:izziezhang,腾讯IEG产品策划 摘要 做产品一定要明确需求目标和价
vivo游戏中心是一款垂类的应用商店,为用户提供了多元化游戏的下载渠道。随着游戏中心手游品类的丰富,各品类用户的量级也不断增加,不同游戏偏好的用户核心关注点也不同,从预约、测试、首发、更新到维护,不同游戏生命周期节点的运营需要突出的重点不同。
自从Transformer出来以后,Transformer便开始在NLP领域一统江湖。
结果 - 原因 提炼重点 思考过程:要素分类 >>> 最终结果 >>> 关键要素
束善杭(网名:深清秋):21年老码农,持续创业中。热爱写代码、热爱做软件架构设计、热爱做软件产品设计,一旦做这些就很容易进入“心流”状态,忘了吃喝拉撒、废寝忘食!最近决定把自己的一些代码或设计经验分享出来,希望对大家有用!个人秉承的职业理念:通过自己给自己加班,提升自己的稀缺性,其实所有人都可以突破年龄障碍!
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
交流永磁同步电动机由定子、转子及位置传感器构成。定子为三相对称正弦绕组结构,转子贴有多对磁性体,多对磁极导致了电机的电角度与机械角度的倍数关系,位置传感器一般为光电编码器或旋转变压器,其结构如下所示:
在软件工程的全部实施过程中都采用模型的方式而非文字的表达方式来进行描述,这样的实现过程称之为全程建模。全程建模的特点是:模型相互之间是有关联的,模型成为软件工程过程各阶段展现的主体而不是文字描述作为主体存在。通过建模的方式将原来纯文字加图形描述的各 种文档模型化,使得从需求到代码能够统一起来,实现需求的变动直接影响到代码的变化。提高代码对需求的有效性联系,同时,解决过去经常出现的:编码改动, 文档就失效的问题。 软件建模方法有很多种,至今为止最广泛使用的是UML。UML是 Unified Modeling
叙事化是描述一件事物的语言结构逻辑的行为,信息结构是一个网站所有数据元的内容逻辑。本文适合常规的说服性落地页设计的交互设计入门以及内容策划的信息组织入门。希望可以提高设计师与策划产品同事的信息对齐效率与输出效率,共同倾力于为目标用户提供最为清晰有效的信息输出。 回顾在我面向B端落地页的交互设计,我通常会经历与业务方对页面信息框架的方向性讨论,以及页面信息模块的细节沟通等业务场景。如何高效并有效地在解决产品增长诉求的基础上,更好为我们的用户提供清晰有效的产品服务信息传达以及恰当的阅读体验呢?我希望本文可以提供
多水平预测,即在未来多个时间步预测感兴趣的变量,是时间序列机器学习中的一个关键挑战。大多数现实世界的数据集都有时间成分,预测未来可以释放巨大的价值。
机器学习技术在许多领域取得了重大成功,但是,许多机器学习方法只有在训练数据和测试数据在相同的特征空间中或具有相同分布的假设下才能很好地发挥作用。当分布发生变化时,大多数统计模型需要使用新收集的训练数据重建模型。在许多实际应用中,重新收集所需的训练数据并重建模型的代价是非常昂贵的,在这种情况下,我们需要在任务域之间进行知识迁移 (Knowledge Transfer) 或迁移学习 (Transfer Learning),避免高代价的数据标注工作。
本文分享论文『MobileViT: Light-weight, General-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer』,由苹果公司提出《MobileViT》,轻量、通用、适用于移动设备的Transformer!
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业20W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。
结合维基百科的定义,我们在顾名思义拆解分析下,结就是指 结合组成,构就是指 搭配构造。合起来就是对元素(要素、构建)的结合构造之意。
摘要:本篇从理论到实战详细介绍了目前很火的图神经网络GNN。首先介绍了背景,主要包括学习GNN的原因、GNN应用场景以及在我们业务中如何应用GNN;然后从理论详细介绍了GNN,包括GNN和Graph Embedding的关系、GNN的整体流程和分类以及GNN的经典模型GCN、GAT和GraphSAGE;最后在CORA数据集上基于开源框架tf_geometric实践了GAT模型。希望对于学习并将图神经网络GNN应用到实际业务场景的小伙伴可能有所帮助。
二叉树 6.2.1 二叉树的概念 二叉树(Binary Tree)是结点的有限集合,这个集合或者为空,或者是由一个根结点和两颗互不相交的分别称为左子树和右子树的二叉树组成。二叉树中的每个结点至多有两棵子树,且子树有左右之分,次序不能颠倒。 二叉树是一种重要的树型结构,但二叉树不是树的特例。二叉树的5种形态分别为:空二叉树、只有根结点的二叉树、根结点和左子树、根结点和右子树、根结点和左右子树。 二叉树与树的区别:二叉树中每个结点的孩子至多不超过两个,而树对结点的孩子数无限制;另外,二叉树中结点的子树有左右之
我们已经看到了新的 Stream 接口可以以声明性方式处理数据集,无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止,最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线,能够自动利用计算机上的多个内核。
需求开发阶段的主要任务就是分析问题,研究问题所发生的现实世界(即问题域),寻找实现软件系统与现实世界有效互动的办法,并严格描述该互动办法。而软件需求开发是一个连接现实世界与计算机世界的活动,是软件工程的起始阶段,设计、实现等后续阶段的正确性都以它的正确性为前提。如果需求开发过程中有错误未能解决,则其后的所有阶段都会受到影响,因此与需求有关的错误修复代价较高,需求问题对软件成败的影响较大。而我们之所以认识不到需求开发阶段的重要性主要是因为学校时间项目的特殊性,具体来说学校的课程设计或实训:
经常有读者问我学算法有什么用,我觉得算法是一种抽象的思维能力。现实中的很多问题只要稍加抽象,就能联想到算法题中的编程技巧,然后得心应手地解决它们。
1.金字塔原理的四个基本原则:结论先行:每篇文章只有一个中心思想,并放在文章的最前面;以上统下:每一层次上的思想必须是对下一层次思想的总结概括;归类分组:每一组中的思想必须属于同一逻辑范畴;逻辑递进:每一组中的思想必须按照逻辑顺序排列。
■ WWW2021 WWW (这两年改名叫TheWebConf了)会议是由图灵奖得主Tim创办的学术会议,内容涵盖互联网相关的一切主题。中国计算机协会将其认证为CCF-A类顶级会议,难度极大。中一篇
WSDM'23已公布录用结果,共收到投稿690篇,录用123篇,录用率为17.8% ,完整录用论文列表见WSDM'23 Accepted Papers。
参考博客:https://blog.csdn.net/unique_perfect/article/details/104989118
今天,小编继续对一些经常被问到的Python考题做了归纳与总结,也希望大家看到了之后会收获良多
统一建模语言(UML:Unified Modeling Language) 作为一种建模语言,UML的定义包括UML语义和UML表示法两个部分
Neural networks for abstraction and reasoning:Towards broad generalization in machines用于抽象和推理的神经网络:机器的广义泛化
大规模图像识别试图解决将Transformer架构应用于计算机视觉任务的问题,以减轻该领域对CNN的严重依赖。本文提出这样的论点,即这种转换将产生与传统CNN相当的结果,同时需要较少的计算资源进行训练。
这篇论文被接受为 ICLR 2019 的 Poster,它的评分为 6、5、7。正如评审该论文的领域主席所言,这篇论文提出了一个非常有意思的正向链模型,它利用了元层级的扩展,并以一种非常简洁的方式降低了谓项参数,从而降低了复杂度。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云