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人工智能 因果学习篇(2)-Causal Attention for Vision-Language Tasks(文献阅读)

Causal Attention for Vision-Language Tasks 引言   这篇论文是南洋理工大学和澳大利亚莫纳什大学联合发表自2021年的CVPR顶会上的一篇文献,在当前流行的注意力机制中增加了因果推理算法,提出了一种新的注意力机制:因果注意力(CATT),使用因果推断中的“前

2024-03-06 19:57:54 1237 2 4
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人工智能 视频行为识别(一)——综述

  Deep Neural Networks in Video Human Action Recognition: A Review 本次分享的文章是2023年收录在计算机视觉领域的顶刊“CVPR”(级别:视觉类TOP)期刊上。该期刊详细信息可关注公众号 AI八倍镜 点击菜单项查询。 论文地址:https:/

2023-07-09 00:30:58 1517 2 1
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人工智能 因果学习篇(1)-后门准则

  后门准则 本次分享的知识来源于《Causal Inference in Statistics:A Primer》的翻译版本《统计因果推理入门》,该书由杨娇云等人翻译,主要包括因果学习的基础知识。 电子图书获取方法: 关注公众号“AI八倍镜”并回复“因果学习”。 知识回顾 在上一小节“校正公式”当中,学习到

2023-07-06 10:18:30 1382 2 1
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人工智能 浅析Swin transformer模型(通俗易懂版)

  Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 1. 论文信息 原文地址:https://arxiv.org/abs/2103.14030 官网地址:https://github.com/microsoft/S

2022-07-06 11:19:07 2354 0 4
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人工智能 循环神经网络(RNN)详解-计算公式推导

  RNN计算公式 RNN结构图结构 图中变量名介绍 a:上一个时间步的激活值(activate value) x :第x个输入(一句话中第x个字) y:第y个输出(预测值) Waa:与激活值进行计算的参数。其中第一个a是指当前参数是计算a(激活值)的,第二个a是指当前参数与激活值进行乘运算 Wax:与输入进

2022-02-15 22:14:54 2825 0 2
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知识小库 h5py读取h5文件报错:Unable to open object (bad heap free list)

前言 最近在复现一篇论文的代码时发现了一个致命问题,研究了一天,终于还是破解了。网上找了半天,一个类似的解决方案都没有,记录一下。 错误出现的代码位置: self.feature_app_file = h5py.File(self.opt.input_app_feature, 'r', driver='core') 错

2022-01-30 21:47:46 2503 0 8
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