技术标签: NLP
因果卷积:
因为要处理序列问题(即要考虑时间问题,)就不能使用普通的CNN卷积,必须使用新的CNN模型,这个就是因果卷积的作用,看下面一个公式,对与序列问题(sequence modeling),主要抽象为,根据x1......xt和y1.....yt-1去预测yt,使得yt接近于实际值。
我们根据图片来看下因果卷积的样子,下面这个图片来自:https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/
上面的图片可以详细的解释因果卷积,但是问题就来,如果我要考虑很久之前的变量x,那么卷积层数就必须增加。卷积层数的增加就带来:梯度消失,训练复杂,拟合效果不好的问题,为了决绝这个问题,出现了扩展卷积(dilated)。
扩展卷积:
对于因果卷积,存在的一个问题是需要很多层或者很大的filter来增加卷积的感受野。本文中,我们通过大小排列来的扩大卷积来增加感受野。扩大卷积(dilated convolution)是通过跳过部分输入来使filter可以应用于大于filter本身长度的区域。等同于通过增加零来从原始filter中生成更大的filter。
这就可以解决因果卷积带来的问题,在示意图中,卷积感受野扩大了1,2,4,8倍。扩大卷积(dilated convolution)可以使模型在层数不大的情况下有非常大的感受野。
一丶目标检测目标检测属于分类和回归的综合问题。目标检测是借助于计算机和软件系统在图像/场景中,定位目标并识别出每个目标的类别的技术。基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。本次课程实验代码采用了yolo算法,所以应为One Stage任务流程:特征提取–> 分类/定位回归。不用RP,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列,RCNN系列是基于区域检测的代表性算法,YOLO是基于区域提
检错码:用于校验数据传输过程中是否出错,纠错码:不仅可以验证数据是否改动过或者出错,还可以纠正出错。用途:数据库中存的是校验码,核对时,对用户的密码使用相同的算法生成校验码,再对比。 身份验证:对数据生成校验码,然后传给第三方。其他人查看的时候,可以交于第三方进行验证。
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/*** * 检测是否是合格版本号 * @param num * @return */ public static boolean checkVersionNumber(String num){ ...
Android播放本地文件视频是硬解,这样对CPU占用比较少,所以将直播收到的数据临时缓存3个文件,给定每个文件的大小,然后进行播放。后续还会进行优化。具体实现代码如下:[java] view plain copy package com.cayden.videodemo; import java.io.File;
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大家好,我是小黄呀。文章目录前言一、投简历二、笔试内容三、面试内容计算机网络数据库JAVA算法逻辑题总结前言因为今年寒假时间有点长,而且放的比较早,本来是想安心准备考研,但是觉得太早进行的话会把时间战线拉得很长,因此这段时间投了投简历,找一份寒假的实习,丰富和锻炼一下自己。一、投简历首先是要制作一下自己的简历,我总结了一下几个步骤首先要选一个合适的模板,不要太花哨,也不要太普通,对于简历的模板要求并不是很高。关于简历内容的撰写,我总结了三个一定,如下。一定要根据所投公司的JD(Jo