搜索 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

来自专栏SnailTyan
CRNN论文翻译——中英文对照
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！例如，包含10个字符的图像通常为大小为100×32，可以从其生成25帧的特征序列。这个长度超过了大多数英文单词的长度。 We implement the network within the Torch7 [10] framework, with custom implementations for the LSTM units 我们在Torch7[10]框架内实现了网络，使用定制实现的LSTM单元（Torch7/CUDA），转录层（C++）和BK树数据结构（C++）。 ACM, 16(4):230–236, 1973.4 [10] R. Collobert, K. Kavukcuoglu, and C. Farabet.
2.5K00发布于 2017-12-28
来自专栏怪兽怪秀
机械图纸常用术语英语对照翻译
对照翻译 ###英文图纸标题栏的一些资料英文工程图纸的右下边是标题栏（相当于我们的标题栏和部分技术要求），其中有图纸名称（TILE）设计者（DRAWN）审查者（CHECKED）材料（MATERIAL 1° 角度公差±1° 4)DIMS TOLERANCE±0.1 未注尺寸公差±0.1 5)SURFACE FINISH 3.2 UNLESS STATED 未注粗糙度3.2 ###机械图纸常用术语英语对照翻译
5.2K20编辑于 2022-09-20
来自专栏SnailTyan
Batch Normalization论文翻译——中英文对照
该网络包含13.6⋅10613.6 \cdot 10^6个参数，除了顶部的softmax层之外，没有全连接层。在其余的文本中我们将这个模型称为Inception。，2012）上进行，10个模型副本中的每一个都使用了5个并行步骤，使用异步带动量的SGD（Sutskever等，2013），小批量数据大小为32。 Inception网络在31⋅10631 \cdot 10^6次训练步骤后达到了72.2％的准确率。在6⋅1066 \cdot 10^6步骤之后，BN-x30达到74.8％的准确率，即比Inception达到72.2％的准确率所需的步骤减少了5倍。每个网络在大约6⋅1066 \cdot 10^6个训练步骤之后实现了最大的准确率。组合预测是基于组成网络的预测类概率的算术平均。
1.4K10发布于 2017-12-28
来自专栏SnailTyan
Deformable Convolutional Networks论文翻译——中英文对照
The training set includes 10, 582 images. The learning rates are 10−310^{-3} and 10−410^{-4} in the first 23\frac{2}{3} and the last 13\frac{1} 前23\frac {2} {3}次迭代和后13\frac{1}{3}次迭代的学习率分别设为10−310^{-3}，10−410^{-4}。 The learning rates are set as 10−310^{-3} and 10−410^{-4} in the first 23\frac{2}{3} and the last 13\ 前23\frac {2} {3}次迭代和后13\frac{1}{3}次迭代的学习率分别设为10−310^{-3}，10−410^{-4}。 4.2.
1.6K00发布于 2017-12-28
来自专栏SnailTyan
Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中英文对照
He等人[9,10]表明，通过重构架构来训练更深层次的网络是有效的，通过使用基于恒等映射的跳跃连接来学习残差函数，从而减少跨单元的信息流动。 \sim 10\% increase in the total number of parameters. 总的来说，SE-ResNet-50在ResNet-50所要求的∼\sim2500万参数之外引入了∼\sim250万附加参数，相对增加了∼10%\sim 10\%的参数总数量。初始学习率设为0.6，每30个迭代周期减少10倍。使用[8]中描述的权重初始化策略，所有模型都从零开始训练100个迭代周期。 6. In CVPR, 2016. [10] K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun.
1.6K00发布于 2017-12-28
来自专栏SnailTyan
Single Shot MultiBox Detector论文翻译——中英文对照
SSD: Single Shot MultiBox Detector Abstract We present a method for detecting objects in images usin
1.4K00发布于 2017-12-28
来自专栏SnailTyan
Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中英文对照
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！引言过去三年中，由于深度学习和卷积网络的发展[10]，我们的目标分类和检测能力得到了显著提高。近期工作从LeNet-5 [10]开始，卷积神经网络（CNN）通常有一个标准结构——堆叠的卷积层（后面可以选择有对比归一化和最大池化）后面是一个或更多的全连接层。我们发现所有可用的控制允许计算资源的受控平衡，导致网络比没有Inception结构的类似执行网络快3—10倍，但是在这一点上需要仔细的手动设计。 5. 训练图像大约有120万张，验证图像有5万张，测试图像有10万张。每一张图像与一个实际类别相关联，性能度量基于分类器预测的最高分。
1.4K00发布于 2017-12-28
来自专栏SnailTyan
Inception-V3论文翻译——中英文对照
通过应用针对内存使用的专门解决方案[2]，[15]或通过计算技巧优化某些操作的执行[10]，可以减轻部分这些问题。但是这些方法增加了额外的复杂性。 (see Figure 10). We can use two parallel stride 2 blocks: PP and CC. 我们建议另一种变体，其甚至进一步降低了计算成本，同时消除了表示瓶颈（见图10），而不是这样做。我们可以使用两个平行的步长为2的块：PP和CC。使用图10所示的网格缩减技术，这被缩减为8×8×12808 \times 8 \times 1280的网格。 10.
2K00发布于 2017-12-28
来自专栏SnailTyan
U-Net - Convolutional Networks 论文翻译——中英文对照
声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation U-Net: Convolutional Networks for In our experiments we set ω0=10\omega_{0}=10ω0=10 and σ≈5\sigma \approx 5σ≈5 pixels. 在我们的实验中，设置ω0=10\omega_{0}=10ω0=10，σ≈5\sigma \approx 5σ≈5个像素。这个分割任务是ISBI细胞跟踪挑战赛2014和2015的一部分[10,13]。
5.6K51发布于 2020-04-24
来自专栏SnailTyan
YOLO，You Only Look Once论文翻译——中英文对照
sliding window approach where the classifier is run at evenly spaced locations over the entire image [10 像可变形部件模型（DPM）这样的系统使用滑动窗口方法，其分类器在整个图像的均匀间隔的位置上运行[10]。
2K00发布于 2017-12-28
来自专栏SpringBoot教程
Windows10 电脑蓝屏方案对照表
BSOD（蓝屏死机）截图（0x0000007B）
71110编辑于 2023-02-16
来自专栏SnailTyan
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks——AlexNet论文翻译——中英文对照
., NORB [16], Caltech-101/256 [8, 9], and CIFAR-10/100 [12]). 在图1中，对于一个特定的四层卷积网络，在CIFAR-10数据集上达到25%的训练误差所需要的迭代次数可以证实这一点。我们也在CIFAR-10数据集上验证了这个方案的有效性：一个乜嘢归一化的四层CNN取得了13%的错误率，而使用归一化取得了11%的错误率。在测试时，网络会提取5个224 × 224的图像块（四个角上的图像块和中心的图像块）和它们的水平翻转（因此总共10个图像块）进行预测，然后对网络在10个图像块上的softmax层进行平均。当验证误差在当前的学习率下停止提供时，我们遵循启发式的方法将学习率除以10。学习率初始化为0.01，在训练停止之前降低三次。
1.4K91发布于 2017-12-29
来自专栏SnailTyan
ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中英文对照
文章作者：Tyan 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation ESRGAN: Enhanced Super-Resolution and η=1×10−2\eta = 1×10^{−2}η=1×10−2. 学习率初始化为2×10−42 × 10^{−4}2×10−4，每2×1052 × 10^52×105个小批次更新的衰减因子为2。然后，我们采用训练的面向PSNR的模型作为生成器的初始化。生成器训练使用等式3中的损失函数，λ=5×10−3\lambda = 5×10^{−3}λ=5×10−3，η=1×10−2\eta = 1×10^{−2}η=1×10−2。
1.5K40发布于 2020-05-27
来自专栏勇哥编程游记
推荐一个双语对照的 PDF 翻译工具的开源项目：PDFMathTranslate
今天给大家推荐一个双语对照的 PDF 翻译工具的开源项目：PDFMathTranslate 。项目介绍：基于 AI 完整保留排版的 PDF 文档全文双语翻译，支持 Google/DeepL/Ollama/OpenAI 等服务，提供 CLI/GUI/Docker 。布局分析和 PDF 指令流分析实现对文档排版的完整保留；保留行内/行间公式和图表样式，对 Latex 文献进行特殊优化；保留文档可索引目录结构；支持 Google、DeepL 和 OpenAI 等多种翻译服务接下来，选择翻译服务 Google、Bing、zhipu、Tentcent 等和翻译方向（英文转中文），最后点击翻译按钮即可。；2、调用翻译服务 Google 、智普、Bing、DeepL、OpenAI 等开放平台的服务；3、将数据流整合在一起并输出到目标 PDF 。
1.1K10编辑于 2025-01-04
来自专栏勇哥编程游记
推荐一个双语对照的 PDF 翻译项目：PDFMathTranslate
今天给大家推荐一个双语对照的 PDF 翻译项目：PDFMathTranslate 。项目地址： https://github.com/Byaidu/PDFMathTranslate 项目介绍：基于 AI 完整保留排版的 PDF 文档全文双语翻译，支持 Google/DeepL/Ollama PDF 指令流分析实现对文档排版的完整保留；保留行内/行间公式和图表样式，对 Latex 文献进行特殊优化；保留文档可索引目录结构；支持 Google、DeepL 和 OpenAI 等多种翻译服务且小于 3.12 ; 2、安装此程序 ; pip install pdf2zh 3、打开 GUI 界面 , 访问：http://localhost:7860/ pdf2zh -i 4、上传文件并翻译接下来，选择翻译服务 Google、Bing、zhipu、Tentcent 等和翻译方向（英文转中文），最后点击翻译按钮即可。
66710编辑于 2025-01-08
来自专栏全栈程序员必看
Keycode对照表（键码对照表）
102 . 110 7 103 / 111 功能键键码值(keyCode) 按键键码按键键码 F1 112 F7 118 F2 113 F8 119 F3 114 F9 120 F4 115 F10
11.6K30发布于 2021-10-28
来自专栏CSDNToQQCode
keycode对照表（键码对照表）
102 . 110 7 103 / 111 功能键键码值(keyCode) 按键键码按键键码 F1 112 F7 118 F2 113 F8 119 F3 114 F9 120 F4 115 F10
2.8K10编辑于 2022-11-29
来自专栏SnailTyan
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG论文翻译—中英文对照
The training was regularised by weight decay (the L2 penalty multiplier set to 5·10−45·10^{−4}) and dropout The learning rate was initially set to 10−210^{−2}, and then decreased by a factor of 10 when the validation 训练通过权重衰减（L2惩罚乘子设定为5·10−45·10^{−4}）进行正则化，前两个全连接层执行丢弃正则化（丢弃率设定为0.5）。学习率初始设定为10−210^{−2}，然后当验证集准确率停止改善时，减少10倍。学习率总共降低3次，学习在37万次迭代后停止（74个epochs）。对于随机初始化（如果应用），我们从均值为0和方差为10−210^{−2}的正态分布中采样权重。偏置初始化为零。
1.1K00发布于 2017-12-28
来自专栏奇点大数据
对照实验
对照实验是一种统计研究的方法，在互联网领域以及其它涉及大量服务对象的行业中会倾向使用一种叫做“AB测试”的对比方式，其实就是统计学中的对照实验。对照实验的思想方法很简单，将观测对象分为两个组A和B，A称为实验组，B称为对照组。在这项实验中，吃柑橘和柠檬的水手们构成了实验组，吃和苹果汁的水手和使用其它“偏方”的水手们构成了对照组。需要对照组的原因是，若没有对照组，就无法判定刚才我们说的A项是否对B项产生影响。我们来说一个极端的甚至有些荒诞的例子，比如在一个实验中设计有A和B分别作为实验组和对照组。A组10人全部为40岁以上男性，B组10人全部为40岁以下女性，然后观察两组人是否生长胡须。在实验记录上记下“A组10人，40岁以上；B组10人40岁以下。经过观察A组全部长胡须，B组全部没有”这会不会引导出一个结论“40岁是人长胡须与否的分水岭”？
1.8K70发布于 2018-04-11
来自专栏全栈程序员必看
异常的中英文对照_圣经中英文对照
Version=3.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null’ because it contains an object field at offset 10 ZITaker, Version=3.0.0.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=null”中加载类型“ZITaker.Struct.StClientData”，因为它在 10
2.1K20编辑于 2022-09-20

第 2 页第 3 页第 4 页第 5 页第 6 页第 7 页第 8 页第 9 页第 10 页第 11 页

点击加载更多

CRNN论文翻译——中英文对照

机械图纸常用术语英语对照翻译

Batch Normalization论文翻译——中英文对照

Deformable Convolutional Networks论文翻译——中英文对照

Squeeze-and-Excitation Networks论文翻译——中英文对照

Single Shot MultiBox Detector论文翻译——中英文对照

Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中英文对照

Inception-V3论文翻译——中英文对照

U-Net - Convolutional Networks 论文翻译——中英文对照

YOLO，You Only Look Once论文翻译——中英文对照

Windows10 电脑蓝屏方案对照表

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks——AlexNet论文翻译——中英文对照

ESRGAN - Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks论文翻译——中英文对照

推荐一个双语对照的 PDF 翻译工具的开源项目：PDFMathTranslate

推荐一个双语对照的 PDF 翻译项目：PDFMathTranslate

Keycode对照表（键码对照表）

keycode对照表（键码对照表）

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG论文翻译—中英文对照

对照实验

异常的中英文对照_圣经中英文对照

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐