目录 概 主要内容 一个有趣的应用 > Prabhushankar M., Kwon G., Temel D. and AlRegib G. Contrastive explanation in neural networks. In 2020 IEEE International Conference on Image Process (ICIP), 2020. > Prabhushankar M., AlRegib G. Extracting causal visual features…

Notes from Notes on Noise Contrastive Estimation and Negative Sampling one sample: \[x_i \to [y_i^0,\cdots,y_{i}^{k}]\] where \(y_i^0\) are true labeled words , and \(y_i^1,\cdots,y_i^{k}\) are noise samples word index, which is generated by unigram…

Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence(以下简称 PoE)是 DBN 和深度学习理论的 肇始之篇,最近在爬梳和学习 RBM 的相关知识时,发 现训练 RBM 时使用的对比散度算法在各种中英文资料 中都不甚详解,有些只是一带而过,不明就里,为什么 使用对比散度算法能够近似原来的目标函数,为什么一 步迭代就能得到较好的收敛结果?诸如此类的问题,一 直困扰于心.所以最终还是把这篇开山之作翻了出来, 仔细阅读后,…

来源:http://blog.51cto.com/redant/314151 多层交换是指交换机使用硬件来交换和路由数据包,通过硬件来支持4-7层的交换.交换机执行硬件交换,第3层引擎(路由处理器)须将有关路由选择.交换.访问列表和QoS的信息下载到硬件中,以对数据包进行处理.       MLS使用ASIC(Application-Specific Integration Circuit,应用专用集成电路)执行2层的重写操作.2层重写包括重写源与目标MAC地址以及写入重新计算后的CRC(Cyc…

CAM是一种特殊的存储器.所谓CAM,即内容寻址存储器.CAM存储器在其每个存储单元都包含了一个内嵌的比较逻辑,写入CAM的数据会和其内部存储的每一个数据进行比较,并返回与端口数据相同的所有内部数据的地址.概括地讲,RAM是一个根据地址读.写数据的存储单元,而CAM和RAM恰恰相反,它返回的是与端口数据内容相匹配的地址.CAM的应用也比较广泛,比如在路由器中的地址交换表,CPU的Cache控制器(Tag阵列)等. CAM工作原理: 一次典型的CAM查找操作过程为:首先,CAM接收外部的查找命令并…

http://bindog.github.io/blog/2018/02/10/model-explanation/ http://www.sohu.com/a/216216094_473283 https://jacobgil.github.io/deeplearning/class-activation-maps https://github.com/keras-team/keras/issues/8447 凭什么相信你,我的CNN模型?(篇一:CAM和Grad-CAM) 0x00 背景 在…

Notes on Noise Contrastive Estimation and Negative Sampling ## 生成负样本 在常见的关系抽取应用中,我们经常需要生成负样本来训练一个好的系统.如果没有负样本,系统会趋向于把所有的变量分类成正类.但是,在关系抽取中,并不容易找到足够的高质量的负样本(ground truth).这种情况下,我们通常需要使用distant supervision来生成负样本. 负样本的生成多少可看成是一种艺术.以下讨论了几种常用的方法,还有些方法没有列出.…

CAM 检查 Gerber 时选 Layer 时有先后次序,才以看清楚是否有冲突. 比如检查 TOP 层时顺序应该是 MT ST L1 BOT 层检查顺序 MB SB L2/L4…

TCAM 三态内容地址查找存储器,CAM内容地址查找存储器.区别在于TCAM多了一级掩码功能,也就是说可以指定某几位是dont care.匹配的时候0,1都行的意思. 广泛应用于数据流处理领域,本文简要介绍TCAM和CAM的逻辑组成和Verilog实例. TCAM对于一个带mask的表项,如:“1000 * * * * ”. 为表达流表项,我们在下载流表之前我们需要做一步计算, 首先将其分解为entry1 和 mask: 第二步,令entry2 = entry & mask 所以entry2 =…

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