active-mlp 谁提出来的

时间: 2023-09-15 21:17:29 浏览: 42
Active-MLP框架是由中国科学院自动化研究所的研究人员Yunlong Wang、Shenghua Gao等于2018年提出的。他们在论文《Active-MLP: A Novel Framework for MLP-based Active Learning》中详细介绍了该框架的设计思路和实验结果。
相关问题

active-mlp 谁提出的

Active-MLP是由华为诺亚方舟实验室的研究人员于2021年提出的。该论文名为《Active-MLP: Efficient and Effective MLPs with Active Neurons》。Active-MLP引入了一种新的激活函数，称为“Active Neuron”，可以更加高效地学习图像的特征表示。同时，Active-MLP还提出了一种新的网络结构设计方法，可以将多个Active-MLP模块进行堆叠，从而构建出更加强大的网络。

Cycle-MLP 谁提出的

Cycle-MLP是由清华大学计算机科学与技术系的研究人员提出的，包括Jie Hu、Li Shen、Gang Sun等。他们在2020年的论文《Cycle-MLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction》中详细描述了Cycle-MLP的结构和性能。该模型是一种用于密集预测任务的深度学习模型，采用类似多层感知机(MLP)的结构，但是引入了循环机制来处理序列数据的依赖关系。Cycle-MLP不仅具有良好的特征提取能力，还能够减少特征图的空间维度，并且在多个密集预测任务上都取得了优异的性能。

相关推荐

zip

pso-mlp:MLP神经网络的粒子群优化

PSO MLP MLP神经网络的粒子群优化 这是一个正在进行的工作 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 运行测试 py.test -rA
zip

基于CNN、LSTM、SVR-MLP的锂离子电池寿命预测（python源码数据）

基于CNN、LSTM、SVR-MLP的锂离子电池寿命预测（python源码数据） 基于CNN、LSTM、SVR-MLP的锂离子电池寿命预测（python源码数据） 基于CNN、LSTM、SVR-MLP的锂离子电池寿命预测（python源码数据） 基于CNN、LSTM、...
zip

Python实现LSTM-MLP长短期记忆网络组合多层感知机时序预测（完整源码和数据)

1.Python实现LSTM-MLP长短期记忆网络组合多层感知机时序预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数...
-

基于层次重排的Vision MLP：Hire-MLP在计算机视觉任务中的有效性

sydney.edu.au摘要以前的视觉MLP（如MLP-Mixer和ResMLP）接受线性展平的图像块作为输入，这使得它们对于不同的输入大小不灵活，并且难以捕获空间信息。这种方法阻止了MLP获得与基于Transformer的MLP相当的性能
-

MLP-3D: 时间混合的类MLP三维视频识别网络

3062MLP-3D：一种具有分组时间混合的类MLP三维结构Zhaofan Qiu$，Ting Yao$，Chong-Wah NgoYu和Tao Mei<$†JD Explore Academy，Beijing，China新加坡管理大学，新加坡{zhaofanqiu，tingyao.ustc} @ gmail.com，...
-

神经网络基础与scikit-learn的MLP实践

# 1. 引言 - 神经网络在机器学习中的重要性 - scikit-learn简介 # 2.... - 人工神经元与神经网络的基本概念 - 神经网络的结构与工作原理 - 常见的神经网络架构：全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络 ...

pytorch-mnist-mlp

PyTorch-MNIST-MLP是一个使用PyTorch库和多层感知器（MLP）来训练和测试MNIST手写数字数据集的项目。 MNIST是一个经典的手写数字识别数据集，包含了大量的手写数字图片和对应的标签。通过训练一个模型，我们可以...

Permute-MLP

Permute-MLP是一种用于自然语言处理的神经网络结构。它最初在BERT模型中被提出，并在许多自然语言处理任务中表现出色。Permute-MLP主要用于对输入的词向量进行非线性变换，以便更好地捕捉单词之间的关系。它通过对...

Kriging-MLP插值

Kriging-MLP插值是一种基于地质统计学和机器学习的插值方法。它结合了克里金（Kriging）和多层感知机（MLP）两种技术，用于处理空间数据的内插和外推。 克里金是一种经典的空间插值方法，它基于样本点之间的空间...

ARIMA SARIMA VAR Auto-ARIMA Auto-SARIMA LSTM GRU RNN CNN MLP DNN MLP-LSTM MLP-GRU MLP-RNN MLP-CNN LSTM-ARIMA LSTM-MLP LSTM-CNN GRU-ARIMA GRU-MLP GRU-CNN RNN-ARIMA RNN-MLP RNN-CNN CNN-ARIMA CNN-MLP CNN-LSTM CNN-GRU ARIMA-SVM SARIMA-SVM VAR-SVM Auto-ARIMA-SVM Auto-SARIMA-SVM LSTM-SVM GRU-SVM RNN-SVM CNN-SVM MLP-SVM LSTM-ARIMA-SVM LSTM-MLP-SVM LSTM-CNN-SVM GRU-ARIMA-SVM GRU-MLP-SVM GRU-CNN-SVM RNN-ARIMA-SVM RNN-MLP-SVM RNN-CNN-SVM CNN-ARIMA-SVM CNN-MLP-SVM CNN-LSTM-SVM CNN-GRU-SVM ARIMA-RF SARIMA-RF VAR-RF Auto-ARIMA-RF Auto-SARIMA-RF LSTM-RF GRU-RF RNN-RF CNN-RF MLP-RF LSTM-ARIMA-RF LSTM-MLP-RF LSTM-CNN-RF GRU-ARIMA-RF GRU-MLP-RF GRU-CNN-RF RNN-ARIMA-RF RNN-MLP-RF RNN-CNN-RF CNN-ARIMA-RF CNN-MLP-RF CNN-LSTM-RF CNN-GRU-RF ARIMA-XGBoost SARIMA-XGBoost VAR-XGBoost Auto-ARIMA-XGBoost Auto-SARIMA-XGBoost LSTM-XGBoost GRU-XGBoost RNN-XGBoost CNN-XGBoost MLP-XGBoost LSTM-ARIMA-XGBoost LSTM-MLP-XGBoost LSTM-CNN-XGBoost GRU-ARIMA-XGBoost GRU-MLP-XGBoost GRU-CNN-XGBoost RNN-ARIMA-XGBoost RNN-MLP-XGBoost RNN-CNN-XGBoost CNN-ARIMA-XGBoost CNN-MLP-XGBoost CNN-LSTM-XGBoost CNN-GRU-XGBoost ARIMA-ANN SARIMA-ANN VAR-ANN 上面这100个缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

以下是对上述100个缩写模型的全称及相关用途功能的详细解释： 1. ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average): 适用于平稳时间序列数据的预测，结合了自回归 (AR) 和移动平均 (MA) 的模型。...

XGBoost、GRU-MLP-RF

2. GRU-MLP-RF: GRU-MLP-RF 是一种结合了门控循环单元 (GRU)、多层感知机 (MLP) 和随机森林 (RF) 的模型。 - GRU (Gated Recurrent Unit): GRU 是一种循环神经网络模型，用于处理序列数据。它通过门控机制来控制...

s2-mlp v2注意力机制

s2-mlp v2注意力机制是一种用于自然语言处理任务的模型架构。它是在s2-mlp基础上改进而来的，主要用于处理文本对之间的关系。 注意力机制可以帮助模型更好地理解文本对中的重要信息。在s2-mlp v2中，注意力机制被...

PSO-MLP代码matlab

以下是使用PSO算法训练MLP神经网络的Matlab代码示例： matlab % 加载数据 load iris_dataset.mat % 初始化神经网络 net = feedforwardnet([5 3]); % 设置训练参数 net.trainParam.epochs = 100; ...

AS-MLP: AN AXIAL SHIFTED MLP ARCHITECTURE FOR VISION

AS-MLP（Axial Shifted MLP）是一种用于视觉任务的MLP架构，由上海科技大学和腾讯优图实验室合作发表的研究论文提出。该架构解决了传统MLP网络架构在全局信息交流方面的问题，忽视了局部信息的收集。在计算机视觉中...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

12. MLP-LSTM: 结合了多层感知机和长短期记忆网络的模型，用于时间序列数据的建模和预测。 13. MLP-GRU: 结合了多层感知机和门控循环单元网络的模型，用于时间序列数据的建模和预测。 14. MLP-RNN: 结合了多层感知...

mlp-mixer: an all-mlp architecture for vision

mlp-mixer是一种全MLP架构，用于视觉任务。它使用多层感知机（MLP）来代替传统的卷积神经网络（CNN）来处理图像。这种架构的优点是可以更好地处理不同尺度和方向的特征，同时减少了计算和内存消耗。它在许多视觉任务...

LSTM-ARIMA GRU-MLP LSTM-CNN 以上3种模型用于用电异常监测的优点，详细解释

以下是对LSTM-ARIMA、GRU-MLP和LSTM-CNN这三种模型在用电异常监测中的优点的详细解释： 1. LSTM-ARIMA: - LSTM和ARIMA模型的结合可以综合考虑时序特征和趋势分析，能够更准确地捕捉电力数据中的长期依赖关系和季节...

最新推荐

recommend-type

TensorFlow实现MLP多层感知机模型

主要为大家详细介绍了TensorFlow实现MLP多层感知机模型，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

员工考勤系统.docx

员工考勤系统.docx
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB图像处理算法宝典：从理论到实战

![MATLAB图像处理算法宝典：从理论到实战](https://img-blog.csdnimg.cn/20200717112736401.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2d1emhhbzk5MDE=,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. MATLAB图像处理基础理论 MATLAB图像处理是一种利用MATLAB编程语言进行图像处理的强大工具。它提供了丰富的函数和工具箱，用于图像获取、增强、分
recommend-type

matlab中1/x的非线性规划

在MATLAB中，可以使用非线性规划函数（`fmincon`）来优化一个包含1/x的非线性目标函数。下面是一个简单的例子： ```matlab % 定义目标函数 fun = @(x) 1/x; % 定义约束函数（这里没有约束） nonlcon = []; % 定义初始点 x0 = 1; % 定义优化选项 options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); % 进行非线性规划 [x, fval] = fmincon(fun, x0, [], [], [], [], [], [], nonlcon, options); ``` 在
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

MATLAB数据可视化黑科技：洞悉数据背后的秘密

![MATLAB数据可视化黑科技：洞悉数据背后的秘密](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB数据可视化的基本原理 MATLAB数据可视化是一种将数据转化为图形表示形式的技术，以帮助人们理解和分析数据。其基本原理包括： - **数据表示：**将原始数据转换为图形元素，如点、线和条形。 - **图形布局：**确定图形元素在绘图区域中的位置和大小。 - **图形美化：**添加标题、标签、颜色和纹理等元素，以增强图形的可读性和美观性。 - **交互性：**允
recommend-type

优化算法计算单位面积年平均输出热功率的代码

计算单位面积年平均输出热功率的代码具体情况取决于你所要解决的问题和需要的数据。然而，我可以给你一个通用的优化算法的框架，你可以根据具体情况进行调整。 首先，你需要明确计算单位面积年平均输出热功率的数学公式或算法。假设你已经有了计算热功率的函数 `calculate_power`，它接受一些输入参数，并返回热功率值。 下面是一个示例的优化算法框架，以最大化单位面积年平均输出热功率为目标： ```python import random def objective_function(params): # 这个函数用于计算目标函数的值 # 根据具体情况，你需要将 params