闲来无事又重装了一遍ubuntu-windows双系统,因此发篇博客记录一下,方法适用于18-22。 本文主要介绍如何在电脑上安装ubuntu22与windows共存的双系统 需要准备的东西主要是...
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10203389 发表会议:CVPR 2023 Rethinking Federated Learning with Domain Shift: A Prototype View 1 摘要 当联邦学习遇到...
在过去的几年里,Shapley值,一个来自合作博弈论的解决方案概念,在机器学习中得到了大量的应用。本文首先讨论了合作博弈论的基本概念和Shapley值的公理化性质。然后,我们概述了Shapley值在机器学习中最重要的应用:特征选择、可解释性、多智能体强化学习、集成修剪和数据估值。我们研究了Shapley值的最关键的局限性,并指出了未来研究的方向。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10956 发表会议:CVPR 2020 Few-Shot Class-Incremenal Learning 1摘要 近年来,很多研究都关注类别增量学习,在不断增加的数据类别中学习一个增量模...
论文链接:https://arxiv.org/abs/2303.06937 发表会议:ICCV 2023 TARGET: Federated Class-Continual Learning via Exemplar-Free Distillation 1.摘要 现有的很多联邦学习方法都是应用在...
本文确定了端到端并发瓶颈受到视频解码的限制,并提出了PacketGame,一个在运行视频解码器 之前选择性地过滤分组的分组门控。 大量实验表明,PacketGame可以有效提高各种视频推理任务的并发水平。
一、章节介绍 介绍虚拟机器人涉及到的关键技术、塑造的流程以及虚拟机器人塑造平台AI-Mate的系统架构 二、章节预览 三、ppt下载
本文提出了一种新的技术,通过与计算方法之间的重叠通信来有效地减少其数据通信开销。利用该技术,将一个识别出的原始通信群与依赖的计算操作一起分解为一系列细粒度的操作序列。通过创造更多重叠的机会和执行新创建的、更细粒度的通信和并行计算操作,有效地隐藏了数据传输延迟,实现了更好的系统利用率。
华为Atlas 200I DK A2简介华为Atlas 200I DK A2开发套件集成高性能 Ascend 310 AI 处理器,可提供8TOPS INT8的计算能力,可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算,具有硬件接口丰富、参考...
在client和server搭建内网穿透,从而使外网可以访问内网资源
论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/10204999 发表会议:CVPR 2023 1 摘要 众所周知,联邦学习面临数据异构时可能会出现训练结果不稳定以及收敛速度变慢的问题。这篇文章主...
一、章节介绍 从聚类问题的核心目标任务出发,介绍聚类中的距离度量概念,系统梳理了聚类任务中的典型算法 二、章节预览 三、ppt下载
本文主要介绍高光谱数据特点以及对应的目标处理算法CEM
在MLP中,每层都进行线性变换后跟非线性操作。这种层级结构允许模型学习数据的多层次特征表示。随着层数的增加,模型的表示能力也随之增强 为什么要用MLP? •普适近似理论:...
首先需要同时匹配torch、cuda和python版本。python与pytorch的版本对应关系:https://blog.csdn.net/m0_59118857/article/details/132379012源码安装torch,找到python版本对应的whl文件(服务...
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.06953 发表会议:CVPR 2022 Forward Compatible Few-Shot Class-Incremental Learning 1 摘要 在小样本类增量学习中,考虑一种新的研究思路,向前...
# [CVPR23 感推 Planning-oriented Autonomous Driving] *论文下载地址(可选):[[Planning-Oriented Autonomous Driving (thecvf.com)](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/p...
Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models 论文链接:Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models 发表会议:NeurlPS 2023...
大多数开放域对话模型在长期人机对话的环境中往往表现不佳。可能的原因是他们缺乏理解和记忆长期对话历史信息的能力。论文提出了一个新的长时记忆对话任务(LeMon),构建了一个新的对话数据集DuLeMon和一个具有长时记忆机制的对话生成框架PLATO-LTM。这种LTM机制使对话系统能够准确地提取和持续更新长期角色记忆,而不需要多会话对话数据集进行模型训练,从而提高对话的一致性和吸引力。论文的工作是第一次尝试对双方的角色信息进行实时动态管理,包括用户和聊天机器人。