MySQL数据库的规范化（Normalization）是一种数据库设计技术，用于有效地组织数据以减少冗余和改善数据完整性。规范化的过程主要是通过创建一系列的数据...

标题：Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal ...

 Gatys等人最近引入了一种神经算法，该算法以另一幅图像的风格渲染内容图像，实现了所谓的风格转换。然而，他们的框架需要缓慢的迭代优化过程，这限制了其实际应用。...

Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Cov...

就是说，CT和MRI分别使用了不同的normalization层，相当于复用了所有的卷积核，除了这哥normalization层。

标准化流能把简单的地摊货概率密度(比如高斯分布)形式转换成某种高大上的分布形式。它可以用在产生式模型、强化学习、变分推断之类的地方。

近年来，以注意力机制为结构核心的 Transformer 模型在时序预测领域取得了突破性进展，其点到点的注意力机制天然适合建模时间序列中的时序依赖。然而，预测非...

1写在前面 对于只有只有部分重叠的datasets，合并方法我们依然可以采用Seurat、Harmony，rliger包，本期介绍一下Harmony包的用法。🤩...

1写在前面 之前我们介绍了Seurat、Harmony，rliger三个包，用于3'和5'数据合并的方法。🤒 但有时候我们会遇到两个datasets只有部分重叠...

对于只有只有部分重叠的datasets，合并方法我们依然可以采用Seurat、Harmony，rliger包，本期介绍一下rliger包的用法。

1写在前面 之前我们介绍了常用的三种合并datasets的方法: 👇 Harmony; rliger; Seurat。本期我们继续介绍其中的rliger包，如何...

1写在前面 上一期我们介绍了常用的三种合并datasets的方法: 👇 Harmony; rliger; Seurat。 本期我们继续介绍其中的harmony包...

1写在前面 完成了前面的基础质控、过滤以及去除细胞周期的影响后，我们可以开始SCTransform normalization。😘 SCTransform no...

1写在前面 为了做进一步的分析，我们需要对数据进行归一化（Normalization）和标准化（Z-score）。😘 这里我们介绍一下经典的Normalizat...

本篇系统介绍了个人对投影的理解，包括投影的数学概念和主要应用，以及如何在频域（傅里叶变换）和球面（球谐）上进行投影的相关内容。最后介绍了UE中球谐函数的实现细节...

前几天看了BN的那篇经典论文《《Batch Normalization_ Accelerating Deep Network Training by Reduc...

其实正则化的本质很简单，就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化，很多同...

标题：Long-Tail Learning via Logit Adjustment

今天在看Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration (CVPR, 2017) 的文章，里面涵盖...

这篇论文来自于牛津大学、百度研究院以及港中文的团队，主要解决的是立体匹配网络的直接跨域泛化问题。文章提出了一个域不变的立体匹配网络，即Domain-invari...