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PointDAN: NeurIPS 19 论文的代码实现 PointDAN

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简介：
PointDAN是基于NeurIPS 2019论文开发的一个代码库，专注于领域适应中的点云数据处理，旨在通过深度学习方法减少源域和目标域间的分布差异。 资源浏览查阅110次。PointDAN是NeurIPS 2019论文的代码，“PointDAN,3D转移学习-PointDAN”此存储库包含我们NeurIPS 2019论文的源代码和数据集，介绍域适应(DA)方法在广泛的机器学习中的应用。更多下载资源、学习资料请访问相关平台获取。

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  • PointDAN: NeurIPS 19 论文的代码实现 PointDAN
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    PointDAN是基于NeurIPS 2019论文开发的一个代码库，专注于领域适应中的点云数据处理，旨在通过深度学习方法减少源域和目标域间的分布差异。 资源浏览查阅110次。PointDAN是NeurIPS 2019论文的代码，“PointDAN,3D转移学习-PointDAN”此存储库包含我们NeurIPS 2019论文的源代码和数据集，介绍域适应(DA)方法在广泛的机器学习中的应用。更多下载资源、学习资料请访问相关平台获取。
     
  • NeurIPS 2023顶会论文与代码，FGNN相关
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    本段介绍来自NeurIPS 2023会议的前沿研究论文及其实现代码，聚焦于图神经网络（FGNN）领域的创新进展和应用。 傅立叶神经网络：从纯图的角度重新思考多元时间序列预测，包括ECG心电图数据集，在PYTHON PYTORCH环境中可以成功运行。
     
  • NeurIPS 2020顶会论文与代码介绍——StemGNN
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    本文介绍了在NeurIPS 2020会议上发表的论文《StemGNN》，该研究提出了一种新的图神经网络模型，旨在解决特定领域内的复杂问题，并公开了源代码供研究人员参考使用。 利用离散傅里叶变换（DFT）和注意力机制构建时空图，进行多元时间序列预测。该方法使用了一个CSV格式的ECG_5000数据集，并且可以在Python PyTorch环境中成功运行。
     
  • Pruning-PFF:基于 NeurIPS 2020 论文“Pruning Filter in Filter”的 PyTorch 实现...
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    Pruning-PFF是基于NeurIPS 2020论文《Pruning Filter in Filter》的PyTorch实现，旨在优化深度卷积神经网络模型，通过高效地修剪Filter in Filter结构中的冗余参数，提高计算效率和模型性能。 这是我们的 NeurIPS 2020 论文“Pruning Filter in Filter”的 PyTorch 实现。在本段落中，我们提出了一种新的剪枝范式，称为 Stripe-wise-Pruning (SP)，它可以看作是 Filter-Pruning (FP) 的一种更广泛的情况。SP 将过滤器 $F \in \mathbb{R}^{C\times K\times K}$ 视为由 $K\times K$ 条纹（即 $1\times 1$ 过滤器 $\in \mathbb{R}^ c $）组成，并且以条带为单位进行修剪，而不是整个过滤器。与现有的方法相比，SP 实现了比传统 FP 更精细的粒度，同时对硬件更友好，并保持了 Filter-Pruning 中过滤器之间的独立性。因此，在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上，它实现了最佳性能。
     
  • 论文代码的实现
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    本论文详细探讨了研究课题中相关算法和模型的设计理念，并着重描述了如何高效、准确地将理论转化为实践，包括编程技巧、调试方法及优化策略等关键技术点。通过详实的代码示例与实验结果，验证了所提出的方法的有效性和创新性。 论文《Joint Extraction of Entities and Relations Based on a Novel Tagging Scheme》的代码实现涉及根据一种新的标记方案同时提取实体和关系的方法。这一方法在处理自然语言数据时能够有效提高信息抽取的效果，特别是在需要识别文本中多个实体及其相互间复杂关联的应用场景下更为显著。通过采用新颖的标签体系，该研究不仅简化了模型的设计与训练过程，还提升了系统的灵活性及适应性，使其能够在不同领域和任务之间轻松切换应用。
     
  • 论文题目+MATLAB实现代码+.rar
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    该资源为某篇学术论文的MATLAB实现代码，包含数据文件和程序脚本，有助于研究者进行相关算法验证及应用开发。 在这个项目中，我们将使用MATLAB实现一些基本操作来模拟Photoshop技术，并尝试获得最佳结果。本项目将利用MSRA10K数据集中的图像进行实验，这些数据集中包含前景对象的掩码信息。首先，我们会根据给定的掩码分离出前景对象，并将其放置在不同的背景图片上以改变其所在的环境。通过调整像素位置的方式确定新的摆放位置，确保该物体能够出现在一个合理且有意义的位置上。同时还需要对图像和对应的掩码进行适当的裁剪处理。最后一步是通过对背景模糊化以及增强前景的清晰度来为合成后的图像添加更多层次感与深度效果。
     
  • tBERT代码：源自ACL 2020论文的实现
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    tBERT是基于ACL 2020论文开发的开源代码库，旨在提供一种改进的BERT模型变体，适用于特定任务的自然语言处理。 tBERT 该存储库提供了论文“ tBERT：用于语义相似性检测的主题模型和BERT联合力”的代码。设置下载预训练的BERT，在主目录中创建缓存文件夹： ```bash cd ~ mkdir tf-hub-cache ``` 进入缓存文件夹后，下载并解压缩预训练的BERT模型： ```bash cd tf-hub-cache wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_10_18/uncased_L-12_H-768_A-12.zip unzip uncased_L-12_H-768_A-12.zip ``` 下载预处理数据，转到tBERT存储库： ```bash cd /path/to/tBERT/ ``` 从仓库中获取主题模型和原始数据集： ```bash wget https://www.dropbox.com/s/6p26mkwv62677zt/original_data.tar.gz ``` 解压下载的文件。
     
  • TSNE的Matlab代码及Att-VAEGAN论文实现
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    本项目包含用于数据可视化和特征学习的TSNE算法的Matlab实现代码，以及基于Transformer注意力机制的变分自编码器生成对抗网络(Att-VAEGAN)的相关研究论文与源码。 TSNE的MATLAB代码Att-VAEGAN包括以下步骤： 1. 下载Zero-shot Learning的数据集（大小为878.98M）。 2. 数据预处理： - 使用MATLAB获取对应数据集的mat文件。 (1) 运行`getrighttxt.m`脚本，获得allclasses.txt、testclasses.txt文件。对于CUB数据集，这些文件已经自带，无需运行此步骤；其他数据集中需要运行该脚本来生成这些文本段落件。 (2) 使用`ReadTrainTest.m`脚本读取上述的allclasses.txt和testclasses.txt文件。提取类别编号，并获取可见类、未见类以及全部类别的编号信息，将结果保存到trainANDtestClass.mat文件中。 (3) 运行`ExtractClassFeatureAndAttribute.m`脚本来处理训练集与测试集样本及属性的提取工作。此过程需要读取trainANDtestClass.mat、res101.mat和att_splits.mat等三个mat文件，然后将相关数据保存到另一个XXX.mat文件中。 (4) 提取SeenFe相关的步骤未详细列出。 以上是Att-VAEGAN论文代码的数据准备阶段的概述。
     
  • Matlab代码sqrt-multilevelRBF：MMSC论文的研究实现
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    这段简介描述了一个基于Matlab的代码库，用于实现MMSC论文中提出的多层径向基函数（RBF）平方根方法。该代码为研究和应用提供了便捷的工具支持。 我们正在尝试将Matlab代码中的sqrt多层RBF多层次RBFGalerkin方法转换为Python/Cython实现，并将其扩展到更广泛的1D和2D问题以及Dirichlet问题。请注意，此代码尚在开发中，可能会每天发生很大变化！除非另有说明，否则所有代码均为我的原创。 包含的文件如下： - `quadrature.py`：用于查找数值积分中的Gauss-Legendre正交点和权重。 - `rbf.pyx`：用于评估1D和2D中的RBF（径向基函数）。 - `rbf.pxd`：RBF的Cython头文件。 - `forms.pyx`：从线性/双线性形式构建矩阵的Cython代码。 - `single_level.py`：Python实现，基于45章节的内容。 - `1D_single_level.py`：区间[-1, 1]上的1D修正亥姆霍兹问题。目前具有均质Neumann边界条件，并在开发中以支持均质Dirichlet边界条件。 - `setup.py`：用于将代码Cython化（即转换为更高效的C扩展）的脚本段落件。 - `build_mat.py`：组装矩阵问题所需的工具函数。 - `multi_level.py`：具有齐次Neumann边界的单位正方形上的二维修正亥姆霍兹问题。
     
  • YOLOv1论文解析与代码实现.pptx
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    本PPT深入解析YOLOv1目标检测算法的核心理论，并提供详细的代码实现步骤，帮助学习者快速掌握YOLO的基础架构和工作原理。 本人制作的PPT内容主要是关于YOLOV1的个人理解和重要代码讲解，请多包涵讲得不好的地方。