大模型深度学习：系统科学的视角目录大模型深度学习：系统科学的视角1，系统科学2，大模型-深度神经
这是2022年TPAMI上发表的大名鼎鼎的MIRNetv2，是一个通用的图像修复和图像质量增强模型，核心是一个多尺度的网络网络结构整体是残差的递归，不断把残差展开可以看到是一些残差块的堆叠。核心是多尺度的MRB。网络用的损失函数朴实无华：MRB的核心是RCB和SKFF两个模块，先介绍SKFF，它是用来融合多尺度特征图的，如下所示。这里的特征图是已经上采样到相同尺度了，相加做一个globalaveragepooling和全连接层后，分成两个向量，各自再全连接层一次，然后softmax归一化使得两个向量的加和处处为1，然后进行通道加权后相加。RCB模块如下图所示，具体做什么都能看懂，其实就是卷积加
文章目录1.Introduction2.PreliminariesandDefinition3.SystemModel4.BlockchainoperationsinFLchain5.Evaluation论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/88928481.Introduction传统的联邦学习中，移动设备根据本地的数据样本进行本地模型的更新，并将其发送至中央服务器。中央服务器将接收到的模型更新进行聚合，并更新全局模型。移动设备获取更新后的全局模型，进而进行本地模型的下一次更新。这种方式存在弊端，数据存储以及数据计算依赖于中央服务器的可靠性。区块
文章目录1.Introduction2.PreliminariesandDefinition3.SystemModel4.BlockchainoperationsinFLchain5.Evaluation论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/88928481.Introduction传统的联邦学习中，移动设备根据本地的数据样本进行本地模型的更新，并将其发送至中央服务器。中央服务器将接收到的模型更新进行聚合，并更新全局模型。移动设备获取更新后的全局模型，进而进行本地模型的下一次更新。这种方式存在弊端，数据存储以及数据计算依赖于中央服务器的可靠性。区块
【论文笔记】Skill-basedMetaReinforcementLearning文章目录【论文笔记】Skill-basedMetaReinforcementLearningAbstract1INTRODUCTION2RELATEDWORKMeta-ReinforcementLearningOfflinedatasetsOfflineMeta-RLSkill-basedLearning3PROBLEMFORMULATIONANDPRELIMINARIESProblemFormulation基于技能的方法如何解决这个问题？异策略元强化学习方法如何解决这个问题？4APPROACH4.1SKILL
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2303.10404.pdf代码:未开源目前是MOT20的第二名1.Abstract这篇文章着力于解决长时跟踪的问题.当前大多数方法只能依靠Re-ID特征来进行长时跟踪,也就是轨迹长期丢失后的再识别.然而,Re-ID特征并不总是有效的.尤其是在拥挤和极度遮挡的情况下.为此,这篇文章提出了MotionTrack,包括两个方面:设计了一个交互模块(InteractionModule),来学习短轨迹之间的相互作用.简单来说,就是根据目标相邻两帧的的偏移,计算出一个表征目标之间相互影响的矩阵,随后利用该矩阵经过一个GCN和MLP来直接得到目标的预测
.center{display:flex;margin:0auto;justify-content:center}1.值类型和引用类型1.1什么是值类型和引用类型值类型：包括简单类型，枚举类型，结构体类型等，值类型通常被分配在线程的堆栈上，变量保存的内容就是实例数据本身引用类型：引用类型实例则被分配在托管堆上，变量保存的是实例数据的内存地址，引用类型主要包括类类型、接口类型、委托类型、字符串类型等1.2值类型和引用类型的区别值类型和引用类型最主要的区别是——不同的内存分布我们之前介绍过，值类型分配在线程的堆栈上，引用类型分配在托管堆上，不同的分配位置导致了不同的管理机制，值类型由操作系统负责管
.center{display:flex;margin:0auto;justify-content:center}之前的大部分内容，其实都是面向对象语言的共性，而这次的委托是C#特有的内容1.委托的定义C#中的委托可以理解为函数的包装，它使得C#中的函数可以作为参数来传递（类似于JavaScript中的高级函数），作用上相当于C++中的函数指针，C++用函数指针获取函数的入口地址，然后通过这个指针实现对函数的操作委托的定义和方法的定义类似，只是在前面多了一个delegate关键字publicdelegatevoidMyDelegate(intpara1,stringpara2);委托包装方法的
🤵♂️个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍🏻作者简介：计算机研究生在读，研究方向复杂网络和数据挖掘，阿里云专家博主，华为云云享专家，CSDN专家博主、人工智能领域优质创作者，安徽省优秀毕业生🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+ 目录1、强化学习是什么1.1定义1.2基本组成1.3马尔可夫决策过程2、强化学习的应用3、常见的强化学习算法3.1Q-learning算法3.2Q-learning的算法步骤3.3Pytorch代码实现1、强化学习是什么1.1定义强化学习（ReinforcementLearning，RL）是一种机器学习方法，
.center{display:flex;margin:0auto}1.什么是接口接口可以认为是一种规范，它是一种类的构建规范，它里面定义了一系列的方法和类型，但是没有具体的实现，需要继承它的类去自我实现2.接口的定义使用VS2022在解决方案管理器这里，添加新建项在添加新建项模板这里，选择接口最后创建出来的接口如下usingSystem;usingSystem.Collections.Generic;usingSystem.Linq;usingSystem.Text;usingSystem.Threading.Tasks;namespaceclassTest{internalinterfac
