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MLP也就是多层感知机。多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构。
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多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）与神经网络之间的区别，实际上在一定程度上是特殊与一般的关系。多层感知机是神经网络的一种...
尽管3D和视频生成取得了飞速的发展，由于缺少高质量的4D数据集，4D生成始终面临着巨大的挑战。
从一张图片中推断出具有合理形状和外观的物体是一个具有挑战性的问题。现有的研究往往更多地关注点云生成网络的结构，而忽略了二维图像的特征提取，减少了网络中特...
作者对Transformer Block移除了各种参数，减少了15%参数量，提高了15%的训练速度，各个环节都有做充分的实验，但一些经验性得到的结论也并...
PanopticNeRF-360：快速生成大量新视点全景分割图像！
PanopticNeRF-360是PanopticNeRF的扩展版本，借助3D粗标注快速生成大量的新视点全景分割和RGB图，并引入几何-语义联合优化来解...
一种基于RGB-D图像序列的协同隐式神经同步定位与建图(SLAM)系统
提出了一种基于RGB-D图像序列的协同隐式神经同步定位与建图(SLAM)系统，该系统由完整的前端和后端模块组成，包括里程计、回环检测、子图融合和全局优化。
实例分割问题，主要障碍在于点云本身是无序、非结构化和非均匀的。广泛使用的卷积神经网络需要对三维点云进行体素化处理，从而产生高昂的计算和内存成本。
神经网络模型(Neural Network Model)是指一种数学模型，可以模拟和学习人脑神经元之间的信号传递过程，用于解决各种问题，如分类、回归、图...
Transformer在汽车领域应用自然是针对视觉的，ChatGPT3这种至少需要八张英伟达A100显卡的大模型是绝对无法出现在汽车上的。
2023-08-17 标签：处理器FSDTransformer 907 0
之前上模式识别课程的时候，老师也讲过 MLP 的 BP 算法， 但是 ppt 过得太快，只有一个大概印象。
Focus-DETR：30%Token就能实现SOTA性能，效率倍增
目前 DETR 类模型已经成为了目标检测的一个主流范式。但 DETR 算法模型复杂度高，推理速度低，严重影响了高准确度目标检测模型在端侧设备的部署，加大...
语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉中的一项基本任务。与单张图像分类任务相比，语义分割相当于是像素级别上的分类任务。
语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉中的一项基本任务。与单张图像分类任务相比，语义分割相当于是像素级别上的分类任务。语义分...
相对于电感、电容构成的阻抗匹配网络而言，Matching PAD具有更平坦的幅频响应、更好的阻抗匹配效果，广泛应用于广播、电视信号测试系统。
通过最小损耗阻抗转换电路可以用50Ω的测试设备对宽带的75Ω电路，例如CATV调谐IC，电缆上行放大器，和卫星DBS调谐IC进行测量。当使用最小损耗阻抗...
LLM底座模型：LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT结构对比
使用RMSNorm（即Root Mean square Layer Normalization）对输入数据进行标准化，RMSNorm可以参考论文：Roo...
SE注意力模块的全称是Squeeze-and-Excitation block、其中Squeeze实现全局信息嵌入、Excitation实现自适应权重矫...
首先在预训练阶段使用特征网格对目标场景进行建模，从而粗糙地捕捉场景的几何形状和外观。然后使用粗特征网格，1) 引导 NeRF 点采样，使其集中在场景表面...
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