嵌入模型是将复杂数据（如文本、图像、音频等）转换为向量表示的机器学习模型，这是向量数据库能够高效处理非结构化数据的核心技术。 依此标准，万物皆可向量化，例如文字、图片、音频、视频、多模态数据，均可以有自己的标准实现向量化。 当比较标准越多，对向量的比较（相似度、区分度）也就越高，例如下图是一个高维向量。 将狗向量化，每一个比较标准即是一个向量维度，例如下图是一个二维向量。 ：相似的数据在向量空间中距离相近。 Cloud_. 美团Leaf分布 …

2021年3月6日 · 本文介绍了利用深度Siamese卷积网络进行光学航空图像变化检测的方法，特别强调了孪生神经网络的结构、加权对比损失在处理样本不平衡问题上的作用，并展示了在SZTAKIAirChangeBenchmarkSet数据集上的实验结果。 本文是论文《Change Detection Based on Deep Siamese Convolutional Network for Optical Aerial Images》的阅读笔记。 根据网络的结构，现在变化检测的 模型 主要有三类，一是基于孪生 神经网络 的，二是基于伪孪生神经网络 …

dscn是直接耦合的差分放大器，由两个输入端（非反相端和反相端）、一个输出端和一个电源端组成。 dscn 的工作原理如下：当输入信号加在非反相端时，通过反馈电阻的作用，将一部分输出信号反馈到反相端。

To improve the model accuracy of deep stochastic configuration network (DSCN) in multitarget robust parameter modeling tasks, this paper presents a multitarget robust DSCN modeling method. This method expands the hidden layer output matrix by optimizing the network model structure and exploiting the correlation between multiple targets to ...

2024年12月5日 · 可变形条带卷积（Deformable Strip Convolution, DSCN）：作为DCNv3的简化版本，通过限制变形采样内核到单轴，减少了计算负载。 可变形空间注意力（Deformable Spatial Attention, DSA）：用空间注意力机制替代DCNv3中的调制掩码分支，以减少参数和内存消耗。

2018年6月22日 · In this paper, we propose a novel hyperspectral unmixing technique based on deep spectral convolution networks (DSCN). Particularly, three important contributions are presented throughout this paper. First, fully-connected linear operation is replaced with spectral convolutions to extract local spectral characteristics from hyperspectral ...

2023年3月21日 · 深度随机配置网络 (Deep Stochastic Configuration Network,DSCN) 是一种增量式随机化学习模型，具有人为干预程度低、学习效率高和泛化能力强等优点。 但是，面向噪声数据回归与分析时，传统的 DSCN 易受到异常值影响，从而降低了模型的泛化性。

1889 年 1 月 8 日，Art of Compiling Statistics 专利开始生效。 基于 Art of Compiling Statistics，赫尔曼·何乐礼发明了打孔卡片和打孔卡制表机，在 1890 年美国人口普查工作中发挥了极大作 …

2024年12月21日 · csdncsdn学习社区,csdn学习论坛,为中国软件开发者打造学习和成长的家园

💡💡💡本文独家改进： 提出了可变形条带卷积(dscn) ， dscn作为大核dcnv3的简化版本 ，相对于变形采样方法， 其计算量仅为原始方法的63.2%。 通过将变形采样核限制在单轴上，DSCN进一步避免了计算负荷随核尺寸的二次增长。