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7 Papers & Radios | 华为诺亚端到端车道线检测新表示学习综述

机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天本周的重要论文包括华为诺亚舟实验室联合中山大学提出的新型车道线检测,以及发表在《计算机科学》杂志上的表示学习综述 通常,深度学习会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入,使用卷积神经来推断前景蒙版(alpha matte)。这种在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。 不同下的车道检测实测比较。?模型架构图。?架构搜索流程图。推荐:实验表明,该框架在 CULane 等公开数据集上实现了新的 SOTA。 的属性信息对表示具有重要的作用,当高度稀疏时,的属性信息是表示重要的辅助信息,有助于更好地学习表示。传统的邻接矩阵仅仅表示了边的信息,而无加入节点的属性信息。 同时,与结构变化相似,中的属性也会随着时间的推移发生变化。随着机器学习技术的发展,针对表示学习问题的研究成果层出不穷,文中将针对近年来的表示学习进行系统性的介绍和总结。?

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黑箱-神经①人工神经

从广义上讲,人工神经是可以应用于几乎所有的学习任务的多功能学习:分类、数值预测甚至无监督的模式识别。ANN最好应用于下列问题:输入数据和输出数据相对简单,而输入到输出的过程相对复杂。 作为一种黑箱,对于这些类型的黑箱问题,它运行的很好。 基本构造 信息传播的向 第一种神经,如上例所示,箭头用来指示信号只在一个向上传播。 如果中的输入信号在一个向上传送,直达输出层,那么这样的成为前馈(feedforward network)。这是我们主要使用的B-P神经模型就是典型的前馈式神经模型。 另外,由于层数和每一层的节点数都可以改变,多个结果可以同时进行建模,或者可以应用多个隐藏层(这种做有时称为深度学习 (deep learning) 第二种是反馈式神经,这种神经的特点是层间节点的连接是双向的

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    Android采用GET进行传值

    前两天学习了使用GET来进行安卓与WEB的传值问题。 今天来说一下大概。WEB应用 在这里,我只建立一个简单的Servlet,用来接收安卓端发来的信息。 ServletException, IOException { doGet(request,response); } } 安卓客户端 在这里,我要建立一个输入框界面,让用户吧数据输入进去,然后我再将数据通过get式提交

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    10种帮助管理员管理和维护

    随着技术的发展,融合了日益复杂的业务应用,并转向SDN(软件定义的)以实现快速、可重新配置的基础设施,管理和维护的任务相应变得困难。以下是Omnia20帮助管理人员维护的10件事。 1-分路器(network TAP)TAP功能可以复制上各节点的流量。然后,Omnia 20将数据传递给其他工具,如监控系统或安全工具,以便进一步分析。 这可防止工具因已处理的流量而过载,从而使您的无需额外的监控投资即可扩展。6-流量聚合流量聚合从多个端口接收数据,并将其传送到连接到监控工具上的单个端口。 这种式的负载平衡有几个好处,包括减少您使用的监控工具超载的可能性,并在某些监控端口不可用时,在剩余的活动端口上重新平衡流量。 8-流量复制除了将流量从多个端口聚合到单个输出端口外,Omnia 20还可以复制流量。复制流量使您可以将相同的流量传递给多套工具,例如,监视工具和安全分析工具。

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    用数学解密神经

    最后,通过所有这些计算,我们有了一种,可以根据当前的误差来改进参数A,从而帮助我们确定直线的斜率。简化多分类器神经是由多个分类器共同组成的。 但是,在讨论这个问题之前,让我们先了解一下动物大脑,它启发了神经。神经元——神经的构造块 image.png 已经发现神经元通过沿轴突的树突将电信号从一端传递到另一端。 这意味着一次只有少数神经元被激活,从而使变得易于管理。与Tanh和Sigmoid相比,relu的计算成本更低,因为它涉及到简单的数学运算,在设计深度神经时非常便。 我们可以通过调整节点间连接的强度来进行神经。节点可以表示如下: image.png 我们可以通过以下来调整连接的强度:· 改变输入之和的强度,或· 通过调整激活函数的形状。 我们从零开始创建了一个简单的预测器和分类器,并了解了它们是如何构成理解神经的基础的。我们还了解了神经在某种程度上是人脑的一种表现形式,并以同样的式将其可视化。

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    《计算机:自顶向下》笔记(4):

    层的功能是:分组从一台发送主机移动到另一台接收主机。细分为两个子功能:转发(forwarding)和路由选择(routing)。涉及的协议是:IP,NAT,ICMP。 某些计算机中还有第三种功能,连接建立(connection setup)。因为某些体系结构中(包括 ATM,帧中继的体系结构)属于虚电路。 和因特的数据报不一样,虚电路提供恒定速率和连接功能。转发表的修改是通过路有选择算进行修改的,这通常每 1 到 5 分钟左右更新一次转发表。 而在因特中,连接状态是由端设备(电脑)维持的,电脑会维护层之上的运输层 TCP 的连接。当路由某个输出端口的分组转移速度赶不上其他输入端口的速度之和时,未处理的分组会放入缓存。 协议号绑定层和运输层,就像运输层的端口号绑定运输层和应用层首部校验和 16bits源地址 32bits目的地址 32bits选项(可选)数据 n bits

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    『算理论学』深度学习推理加速层与算子融合

    任何事物都有连续性 --《极简主义》范式三:保持连续性的思维可以事半功倍0.引子在深度学习推理面有多种提速,如模型剪枝量化与层算子融合等。 层与算子融合是非常有效的,本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下层与算子融合的原理与应用。1.融合理论下面配合TensorRT介绍下层与算子融合的原理。 第二步,对于结构进行垂直整合,即将目前主流神经的conv、BN、Relu三个层融合为了一个层,所谓CBR,合并后就成了Figure2中的结构。? 通过上述的一些操作,图由Figure1简化为了Figure4的形式。 更为便的是,现在还可以将用户定义的循环神经 (RNN) 转换插入 TensorFlow Lite! 让算子融合更加高效?

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    公共物品的:简短摘要

    在每个可能的结果中,定义了一个加权的、有向的来描述边际的外部性。我们表明Pareto有效结果是最大特征值为 1 的那些结果。 一组重要的有效解决案—— Lindahl 结果的特征在于,贡献与中代理的特征向量中心性成正比。我们关注的结果是由谈判推动的。 Pareto improvements, how to efficiently subdivide negotiations, and whom to optimally add to a team.公共物品的

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    从数据结构到算:图初探

    机器之心原创作者:朱梓豪 编辑:Qing Lin如果说 2019 年机器学习领域什么向最火,那么必然有图神经的一席之地。 其实早在很多年前,图神经就以图嵌入、图表示学习、嵌入等别名呈现出来,其实所有的这些本质上都是作用在图上的机器学习。 本文将根据近两年的综述对图做一个总结,为初入图世界的读者提供一个总体的概览。 本文作者朱梓豪为中科院信工所在读硕士,主要研究向为图神经、视觉问答、视觉对话等。 表示学习、图嵌入的定义俗话说「巧妇难为无米之炊」,再强大的机器学习算也需要数据进行支持。在同样的数据集和任务上,由于特征的不同,同一个算的结果也可能会有天壤之别。 这种将图中节点嵌入到低维欧式空间中的就叫做图嵌入(Graph Embedding)。其实、图嵌入、嵌入、图表示学习、表示学习这些名词指的的都是同一个概念。

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    Survey | 深度学习在生物中的应用

    ;最后对这篇文章提到的进行了总结和讨论。 除此之外,人们利用各种实验研究手段获得了像药物靶点,疾病与生物分子的关联等。生物的研究也涉及到生物分子以及与生物分子相关的各个面。 在这一部分该论文通过对基因组数据研究、蛋白质组数据研究、转录组数据研究、药物发现、疾病生物学和微生物组数据研究六个面,对现有的利用深度学习在生物数据上的研究应用进行了总结和介绍,希望够为今后利用深度学习技术挖掘生物中包含的信息提供思路 在计算时还应该找到克服数据冗余、不平衡和不完整的,以提高预测的准确性。 应用在数据上的深度学习的引入为生物数据的处理带来了新的向,能够处理大量的、多维的、复杂的生物数据。将其他算与深度学习模型相结合,可以克服一些数据质量问题的影响,提高深度学习算的适用性。

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    8种简单降低你的风险

    随着我们的生活和工作越来越多地通过进行,我们的个人信息受到侵害和非使用的风险也在相应增加。加强安全并不是指将风险降低到零,而是指填补主要的漏洞,从而解决最大的安全隐患。 以下是八个简单的,可以帮助我们降低风险。 如今,越来越多的黑客通过“中间人攻击”的式欺骗使用咖啡馆、酒店和机场的免费Wi-Fi的人,引诱他们连接到假冒的中。当你连接上他们设计好的假冒后,窃取你的个人资料对于他们来说轻而易举。 7.避免钓鱼攻击诈骗者的一种惯用手是,使用看起来像合公司的电子邮件,诱使你点击链接并向他们提供密码或者身份证号等。这就是”钓鱼“攻击。 避免这种情况的最佳是简单地绕过电子邮件中的连接,而是直接打开浏览器访问该公司的站。例如,银行向你发送了电子邮件,那不要点击电子邮件中的链接,相反,直接打开浏览器访问该银行的站。

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    从经典结构到改进,神经语言模型综述

    神经语言模型(NNLM)克服了维数的限制,提升了传统语言模型的性能。本文对 NNLM 进行了综述,首先描述了经典的 NNLM 的结构,然后介绍并分析了一些主要的改进。 为什么要给 LM 加上神经?然而,N 元语言模型有一个明显的缺点。为了解决这个问题,我们在将神经(NN)引入到了连续空间的语言建模中。 NN 包括前馈神经(FFNN)、循环神经(RNN),可以自动学习特征和连续的表征。因此,人们希望将 NN 应用于 LM,甚至其他的 NLP 任务,从而考虑自然语言的离散性、组合性和稀疏性。 经典的神经语言模型FFNN 语言模型Xu 和 Rudnicky 等人于 2000 年试图将神经(NN)引入到语言模型(LM)中。 为了解决训练深度神经时输出空间大的问题,人们提出了许多。一般来说,这些可以分为四类,即:分层的 Softmax、基于采样的近似、自归一化以及在有限损失函数上的精确梯度。

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    小米路由器关闭访客详解

    2、登陆页版本以后,点击路由器后台管理主页面中的“常用设置”菜单选项,如下图所示。? 3、进入常用菜单设置页面以后,点击页面中的第一个设置选项,也就是“WiFi设置”选项,在该设置选项的页面最下就有访客Wifi设置项目啦。? 4、点击页面中的访客wifi设置选项,然后便可以开始相关的设置,正常情况,默认访客wifi是处于关闭状态的,如果你是开启的,需要关闭,直接点击关闭后保存即可。?

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    MIT韩松组推出升级版AutoML,一个适配所有硬件

    新智元报道 来源:ArXiv编辑:元子【新智元导读】麻省理工学院韩松团队推出了“一劳永逸”(OFA),该与ImageNet上最先进的AutoML达到相同或更高的水平精度,OFA所需GPU小时数比 今年,韩松团队再次提出一劳永逸OFA(Once for All),这是一种将模型训练与架构搜索分离的新,用于高效的神经设计,以处理许多部署场景。 与ImageNet上最先进的AutoML达到相同或更高的水平精度,训练时间显著加快,支持更大的搜索空间(10^19子)。 为了更有效的训练一个巨大的的OFA,防止许多子之间的干扰,研究人员提出了一种渐进式收缩算,该算能够训练一次性以支持超过10^19个子,同时保持与独立训练的相同的精度,从而节省非经常性工程 部署案越多,对NAS的节省就越多。?与采用搜索算查找子的大多数AutoML不同,研究人员从OFA中随机抽取子的子集来构建其准确性和延迟表。

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    在线手写识别的多卷积神经

    此外,所提出的分类器还具有可扩展的能力,可以通过添加或更改组件和内置字典的来动态地识别另外的字符类别。 但是当用编程算对这些进行组合时,通过简单地添加或移除CNN组件和语言词典,他们就可以创建一个灵活的、能够识别大量字符类别的分类器。卷积神经卷积神经(CNN)是一种特殊的多层神经。 像几乎所有其他的神经一样,它们是用反向传播算的一种变体来进行训练的。他们之间不同的地就是架构。卷积神经被设计成可以用最小的预处理直接从像素图像中识别视觉模式。 针对上述问题,这里提出的解决案是用多个在自己的输出集合里拥有高识别率的小来代替一个单独的复杂神经。每个组件在原始官输出集(数字,字母...)之外都有一个额外的未知输出(未知字符)。 这就意味着,如果输入模式不被该识别成官的输出字符,那么它将被解释为一个未知的字符。

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    工程模型分类的卷积神经(cs.CV)

    本文介绍了使用卷积神经(CNNs)对工程(CAD)模型进行分类的深度学习。 由于大型注释数据集的可用性和以GPU形式提供的足够计算机计算能力,最近提出了许多基于深入学习的对象分类解决案,特别是在图像和图形模型领域。然而,很少有关于CAD模型的功能分类任务的解决办提出。 受当前流行的 ResNet的启发,提出在CADNET中使用残余架构,。选择加权光场描述符 (LFD) 案作为特征提取,生成的图像作为CNN的输入反馈。 使用类权重解决数据集中的类不平衡问题。利用CADNET上的深度和其他架构,及测地距离等其他特征进行了实验。 基于LFD的CNN使用所提出的架构以及梯度增强,在CADNET上获得了最佳分类精度。

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    开启windows 7的WIFI热点共享,非创建临时

    开启成功后,连接中会多出一个卡为“Microsoft Virtual WiFi Miniport Adapter”的无线连接2. 3、设置Internet连接共享: 在“连接”窗口中,右键单击已连接到 Internet的连接,选择“属性”→“共享”, 勾上“允许其他······连接(N)”并选择“无线连接2”。 4、开启无线: 继续在命令提示符中运行: netsh wlan start hostednetwork(将start改为stop即可关闭该无线,以后开机后要启用该无线只需再次运行此命令即可) 至此 笔记本、带WiFi模块的手机等子机搜索到无线Apple_Airport,输入密码,就能共享上啦! 批处理文件:… .bat@echo off@echo ==================自动通过无线卡共享==============@echo 无线SSID将被设置为:Apple_Airport

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    前沿 | 手机运行神经,MIT新使神经能耗降低 73%

    现在,Sze 和同事还试图从另一个向解决该问题,即运用电池技术设计更节能的神经。他们首先提出一种,该能够确定神经在特定类型的硬件上运行时的能耗。 然后,他们使用该评估降低神经能耗的新技术,以使神经能够更高效地在掌上设备中运行。 该论文介绍了将神经标准耗电量降低 73% 的,这比之前降低耗电量的最优低了 43%。 这就引出了比早期精简拥有更少连接的,且更高效的。 我希望这一领域内的其他研究人员会跟随此种,并且把这种一般论应用到神经模型设计当中。

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    既可生成点云又可生成格的超 ICML

    利用超(hypernetworks)提出了一种新颖的生成 3D 点云的。与现有仅学习3D对象的表示形式相反,我们的可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。 我们 HyperCloud 主要的的想是建立一个超,返回特定(目标)的权重,目标将均匀的单位球上的点映射到 3D 形状上。 因为超基于自动编码器,被训练来重建3D 形状,目标的权重可以视为 3D 表面的参数化形状,而不像其他的返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的式找到基于格的 3D 对象表示。 解决本文提出通过引入一种基于 3dAAE 的并通过超对其进行扩展的新颖架构来解决流模型的上述缺点,输出生成模型(目标)的权重。使用目标来创建任意数量的点,而不是固定数量点云。 我们引入的超训练的目标,通过映射来实现具有生成能力的3D模型的概率分布。3. 我们的提供了连续的格,其可用于渲染 3D对象的表面。

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    序列特征的处理之二:基于卷积神经

    前言上一篇文章介绍了基本的基于注意力机制对序列特征的处理,这篇主要介绍一下基本的基于卷积神经对序列特征的处理,也就是TextCNN。 而浅层的卷积神经由于其卷积感受野比较小,善于捕获局部信息,因此可以利用浅层卷积神经来对序列特征中的局部行为模式进行建模。 鉴于针对句子序列建模的卷积神经TextCNN也是针对embedding matrix做处理,因此选用TextCNN来对用户感兴趣的物品序列进行处理。 应用在序列特征上我们主要借鉴的是上面介绍的TextCNN提取特征的,也就是上面介绍的如何把embedding matrix变为最终的6维特征向量的。 总结卷积神经因其滑动卷积的计算式对局部特征的提取有天然的优势,因此成为提取局部信息的首选建模

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