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[毛概]第一章：毛泽东思想及其历史地位

发表于2024-12-28|更新于2024-12-28|学科资料|学科资料•毛概

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[马克思主义原理]专题七：剩余价值理论

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[马克思主义原理]专题六：劳动价值论

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[马克思主义原理]专题五：唯物史观

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[马克思主义原理]专题四：辩证唯物主义认识论

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第一节...

[马克思主义原理]专题三：唯物辩证法

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[马克思主义原理]专题二：马克思主义本体论

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[马克思主义原理]专题一：马克思与马克思主义

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Vision Transformers for Dense Prediction

发表于2024-12-28|更新于2024-12-28|深度估计|确定性模型•单目深度估计•Transformer

ABSTRACT本文方法和创新点提出使用稠密vision transformers在卷积网络中作为backbone进行稠密估计任务将vision...

Transformer系列讲解

发表于2024-12-28|更新于2024-12-28|骨干网络|特征提取•骨干网络

Transformer传统方法存在的问题传统RNN存在的问题各层之间不为独立，无法并行计算传统word2vec存在的问题预训练好的向量不变，在不同的语境中可能存在不同的意思整体结构EncoderAttention对于不同的数据集有不同的关注点，关注对完成任务重要的特征，是由计算机自己提取的 self-attention把上下文的一些信息加入到当前词编码的过程中，考虑整体的信息 Q：query查询矩阵，要去查询的内容；K：Key键，等待被查的V：value实际特征信息要求当前词与其他词之间的关系，用当前词的q与各词的k内积得到相关程度，相关性越大内积越大将分支归一化转换成对应的比例，同时不能让结果被向量本身维度所影响，并与v相乘得到最终的attention...