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摘要： 本文探讨了Python脚本与动态模态分解(DMD)的结合应用。我们将利用Python对从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据进行DMD计算。这种方法能够有效地提取隐藏的流动模式,深化对流体动力学现象的理解。 使用开源CFD软件OpenFOAM,有两种方法可以对CFD数据进行DMD计算。第一种方法 阅读全文

摘要： 在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。虽然PyTorch中的标准优化器如 SGD 、 Adam 和 AdamW 被广泛应用，但它们并非在所有情况下都是最优选择。本文将介绍四种高级优化技术，这些技术在某些任务中可能优于传统方法，特别是在面对复杂优化问题时。 我们将探讨以下算法： 序列最小二乘 阅读全文

摘要： 在信息论、机器学习和统计学领域中，KL散度（Kullback-Leibler散度）作为一个基础概念，在量化概率分布差异方面发挥着关键作用。它常用于衡量当一个概率分布用于近似另一个概率分布时的信息损失。本文将深入探讨KL散度及其他相关的重要散度概念。 KL散度 KL散度，也称为相对熵，是衡量两个概率分 阅读全文

摘要： 在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这一目标，特征工程技术显得尤为重要。 特征工程是将原始数据转化为更具信息量的特征的过程。本文将详细介绍十种基础特征工程技术，包括其基本原理和实现示例。 https://avoi 阅读全文

摘要： 本文深入探讨Transformer模型中三种关键的注意力机制：自注意力、交叉注意力和因果自注意力。这些机制是GPT-4、Llama等大型语言模型（LLMs）的核心组件。通过理解这些注意力机制，我们可以更好地把握这些模型的工作原理和应用潜力。 我们不仅会讨论理论概念，还将使用Python和PyTorc 阅读全文

摘要： 引言 多代理强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个重要分支，它将传统的单代理强化学习概念扩展到多代理环境中。在MARL中，多个代理通过与环境和其他代理的交互来学习最优策略，以在协作或竞争场景中最大化累积奖励。 MAgent中代理之 阅读全文

摘要： 图像分割与边缘检测是密切相关的计算机视觉任务。以下图1展示了一个海岸线分割模型的输出示例: 图1: 分割掩码到边缘图的转换过程(数据集:LICS) 模型将每个像素分类为陆地或海洋(分割掩码)。随后,海岸线被定义为分类发生变化的像素位置(边缘图)。边缘检测可以通过提取图像分割模型输出的边界来实现。 本 阅读全文

摘要： 在数据驱动分析领域，从复杂流体流动中提取有意义的模式一直是一个重大挑战。稀疏促进动态模态分解（Sparsity Promoting Dynamic Mode Decomposition, SPDMD）提供了一种有效方法，能够揭示最主要的特征，同时去除冗余信息，从而实现更高效和更具洞察力的分解。这种方 阅读全文

摘要： 在深度学习和计算机视觉领域，数据增强已成为提高模型性能和泛化能力的关键技术。本文旨在全面介绍当前广泛使用的图像数据增强库，分析其特点和适用场景，以辅助研究人员和开发者选择最适合其需求的工具。 数据增强在深度学习模型训练中扮演着至关重要的角色，其重要性主要体现在以下几个方面： 增加数据多样性：通过对现 阅读全文

摘要： 时间序列预测是一个具有挑战性的任务,尤其是在处理非平稳数据时。现有的基于正则化的方法虽然在解决分布偏移问题上取得了一定成功但仍存在局限性。这些方法主要在时间域进行操作,可能无法充分捕捉在频域中更明显的动态模式,从而导致次优的结果。 FredNormer论文的研究目的主要包括: 理论分析现有正则化方法 阅读全文