上图(a)举例说明一个网格伪像，其中单个活动像素（红色）与膨胀率 r = 2 的 3×3 膨胀卷积核卷积。...在通道搜索中，作者假设不同的每一层的通道路径都共享一个卷积核参数，不同 channel 的输出取决于一个叫做 mask 的向量。...比如图中 g1 g2 和 g3 是不同 channel 选择的架构参数，对应的白蓝条状是 mask 向量，其中白色表示 1，蓝色表示 0，分别和卷积相乘，那么白色对应的部分表示该路径上的输出 channel...这样在搜索的过程中，通过架构参数就可以知道每个 stage 中的卷积核该选择多少个输出 channel。...l_{i} \in R^{k} 是一个列向量，I 以 1 开头，k-i 以 0 结尾。注意，搜索方法对于 1 和 0 的排序是不变的。
基数组表征 V^k ∈ R^{H×W×C/K} 的加权融合通过使用 channel-wise 软注意力来聚合。其中，每个特征图通道都是在若干 split 上使用一个加权组合获得的。...更进一步，将该group中的每个tensor沿着channel维继续split R个，这R个tensor组成一个subgroup，这样总共有K个subgroup，每个subgroup的大小是R。...每个subgroup中的tensor，channel维等于C / K / R，乘以上步输出的逐channel权重 关于attention权重： 1....R > 1时，每个subgroup中超过1个tensor，不妨设为x、y列向量，权重就是a、b，a * x + b * y，其中a、b都是列向量，同一行的两个scalar之和为1，因此在上面第2步最终输出...R = 1时，就是SE，上面第2步的最终输出之前用sigmoid，然后a * x 关于实现： 在实际实现中，由于打包成一个模块，因此输入C，输出D，其他参数比如radix不影响D，也就是conv的output
每个 \boldsymbol{\alpha}^{(i,j)}\in\mathbb{R}^{|\mathcal{O}|} 作为操作集 \{o^{(i,j)}\} 的权重向量，并且必须被优化。...然而，这种方法在处理双层NAS问题的复杂性时存在困难，因为softmax倾向于产生在不同操作之间不够发散且过于相似的概览。这种相似性对于选择离散操作是不利的，离散操作中更偏好稀疏概率分布。...为了进一步强化这一特性，作者提出了一个退火策略，每 m 个周期按手动选择的因子 a\leq 1 减小 \tau ，引导系统向一个热向量发展。 其中 n 是总迭代次数，// 表示整数除法。...此外，将在不同的NAS框架中探索应用稀疏感知退火策略，以验证该方法在不同设置中的有效性。...此外，还将探索稀疏感知退火阶梯在不同NAS框架中的应用，以验证该方法在不同环境中的有效性。
导言 本文是对神经结构搜索（NAS）的简单综述，在写作的过程中参考了文献[1]列出的部分文献。...在RNN中，每5个输出值定义一个神经网络层。上一时刻的输出是本时刻的输入，确保RNN基于前面n-1层所有的结构信息来预测第n层的结构。RNN的输出层是softmax回归，根据它确定结构参数。...其中θ是控制器的参数， Δ是子网络，pθ(·) (Δ)是控制器输出的子网络所服从的概率分布， R(Δ)是子网络在验证集上的精度值。...直观的目标是某种结构的子网络准确率越高，则控制器生成该网络结构的概率越大。因此可以按照下式计算控制器的参数 ? 其中R为子网络的准确率， p为生成该子网络结构的概率。...则网络结构搜索问题可以转换为求解这些向量。得到这些向量的值之后即可确定网络解结构，在每个顶点处选择概率最大的运算作为该节点的运算 ? 这些向量可以看做是网络结构的编码表示。
当然在后来，经过人们的进一步研究，搜索空间在扩展，搜索算法在更新，目前的NAS算法已经能够稳定打败随机搜索的基准线。换句话说，在更复杂的搜索空间，随机搜索已经无法解释NAS算法是如何工作的了。...当数据变化的时候，就把相应的雅可比矩阵看成一个长向量，比较这些向量之间的相关性。作者发现了一个非常有趣的现象：性能越好的结构，在不同数据之间，其雅可比矩阵越不相关。...在我们最新的文章“NAS with Random Label”中，我们设计了一个NAS框架，它在搜索过程中完全不使用ground-truth label，仅使用random label，就能得到和使用真实标签相同的性能...但给我印象最深的是NeurIPS 2019的深度不动点模型（DEQ）。其主要想法是把各层的函数映射写成不动点迭代的形式。例如，输入是x，输出是z，但是输出z同时也出现在了输入x里。...因此，必须要把方程解出来，才能得到输出z。这篇文章采用了牛顿迭代的方法，在前向传播中求解z；而在反向传播的时候，使用了隐函数求导的链式法则，如此可以非常高效地求出梯度。 ?
---title: "生信R"author: "JB"date: "2023-04-13"output: html_document---R Markdown#####2.1.向量生成#######以下是向量生成的四种方法...#####(1)赋值给一个变量名：通过c()函数生成向量，再赋值给x（赋值符号是=或者 输出”形式，赋值+输出一起实现...sort()默认思想是从小到大排序，因为在R语言中，sort()中参数decreasing 默认等于 Fsort(x)## [1] 1 1 3 5##sort()默认思想是从小到大排序，因为在R语言中，...sort(x,decreasing = F)## [1] 1 1 3 5##sort()中参数decreasing改成T，向量从大到小排列sort(x,decreasing = T)## [1] 5 3
马尔可夫决策 MDP（Markov Decision Process）是强化学习任务的标准描述，我们定义一个任务 M，用四元组R>表示，其中 S 是状态空间，A 是动作空间，T...是状态转移概率，R 是奖赏函数。...通常来说，两个域状态之间的差距很小，计算网络输出校正项为： ? 其中 h 是网络的隐藏状态。 训练得到模型φ后，将其与模拟环境相结合，以学习稍后将迁移到现实目标环境的策略。...其中，NAS 使用 LSTM 建立源域和目标域之间的差距模型，在每个学习过程中，将源域中的当前状态迁移至 LSTM 模型，计算目标环境中对当前状态的估计，根据该估计值选择动作：然后将源域状态设置为目标域状态的当前估计值...其中，Sawyer 机器人通过实时选择 62 个潜在向量，在 2 分钟内成功地完成了未知的矩形绘制任务，选择 53 个潜在向量，在 2 分钟内完成了未知的三角形绘制任务。
尽管对于仅有少量数据的场景手工定制特征交互是有效的，但这样的方式在大数据量的场景中通常需要费力而乏味的特征工程。近年来，学者们提出了几种基于神经架构搜索（NAS）方法来自动设计特征交互。...其中 是第 个Field的one-hot特征表示。由于特征表示是非常稀疏和高维的，我们采用嵌入层（Embedding）将稀疏特征转换为低维和密集的实值向量 。...如下图所示，每个cell都是一个有向无环图，由一个有序的节点序列组成，包括输入节点、中间节点和输出节点，其中 是一个超参数，表示interaction cell中的最大阶和ensemble cell中的...与交互单元不同，集成单元有两个输入节点，其中节点 是交互单元生成的高阶交叉特征矩阵，节点 是另一个双嵌入层生成的输入嵌入矩阵。节点 在集合单元函数中作为两个塔的输出。...输出节点 是所有中间节点的连接。由于中间节点的数量是可配置的，因此集成单元中的tower的数量可以适应各个场景。
由于我是64位机，但是配置的rj包只能在32bit的R上使用，而且Rwordseg包貌似不支持最新版本的R（3.01），所以请在32bit的R.exe中运行如下语句安装0.0-4版本： install.packages...("Rwordseg", repos = "http://R-Forge.R-project.org") 貌似直接在Rstudio中运行会安装失败，而且直接在Rstudio中点击install安装，安装的是...默认的加权方式是TF，即词频，这里采用Tf-Idf，该方法用于评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度： 在一份给定的文件里，词频 (term frequency, TF) 指的是某一个给定的词语在该文件中出现的次数...这个数字通常会被归一化，以防止它偏向长的文件。 逆向文件频率 (inverse document frequency, IDF) 是一个词语普遍重要性的度量。...层次聚类的方法也有很多，这里选用mcquitty，大家还是多试试，本文给出的选择不一定适合你~ 注意：由于R对向量的大小有限制，所以在计算距离时，请优先使用64bit，3.0版本的R~ 但如果出现如下报错信息
如何从高通量测序数据中筛选出更可靠的候选基因用于后续的实验验证一直是一个比较难的事情。...C.F.Liang & A.R.Ferguson）是 猕猴桃科 、 猕猴桃属 大型落叶藤本；花枝多数较长，达15-20厘米，被黄褐色长硬毛，毛落后仍可见到硬毛残迹。...叶倒阔卵形至倒卵形，长9-11厘米，宽8-10厘米，顶端常具突尖，叶柄被黄褐色长硬毛。花较大，直径3.5厘米左右；子房被刷毛状糙毛。.../zhangj/project/PRJNA445209/Expression/ cd /nas1/zhangj/project/PRJNA445209/Expression/ ## 定义输入输出文件夹...尤其是降采样并进行1000次迭代的部分！
最终我发现这种错误在于代码问题上，但当我在分析错误的过程中，碰巧又发现了以下用于认证远程用户的函数。...而且该用户名”mydlinkBRionyg”貌似与文件上传漏洞中的代码”mydlink.cgi”字段相关，而且其中还包含了”dlink”，难道是D-Link吗？我们后续分析。...深入分析后，我发现CGI脚本每次一开始都会运行出错，只有在最后浏览器渲染解析阶段，CGI脚本才能正常运行，这貌似是由于开发者忘记在输出中指定具体的内容类型头，从而导致服务器端发生崩溃。...其中的密码字段是base64编码的，请求中我通过命令创建了一个位于/tmp/目录下的gulftech文件。...命令注入 2017年3月份是，Exploiteers安全团队曾发现了WDMyCloud的多个命令注入漏洞，但非常不可思议的是，我们又在其中发现了这种漏洞，以下就是存在漏洞的问题代码，有兴趣的可以深入研究一下
说到鉴权，就一定要先知道什么是鉴权向量（Authentication Vector）。 鉴权向量，就是一组用于鉴权的参数组。...2 什么是ASME？ ASME，接入安全管理实体。该实体是接入网从HSS接收最高级（top-level）密钥的实体。在LTE网络下，MME扮演ASME的角色。...③：HSS 收到鉴权请求后，在自己的数据库中查找 IMSI 与 SNID，验证这 2 个实体的合法性。如果验证通过，则生成鉴权向量组 AV（1,…,n）。 ▶第④步 ?...④：HSS将生成的鉴权向量组 AV（1,…,n）作为鉴权数据响应，发回给 MME。 生成鉴权向量的算法如下： ? SQN是啥？...其中 HSS 维持的是SQNHSS负责为每一个生成的 AV 产生一个新的序列号 SQN。UE 维持的是SQNUE用于保存已接收 AV 中的最大 SQN 值。 KDF是啥？
NAS 是一种在给定特定数据集中的算法，用于搜索在该数据集上完成特定任务的最优神经网络。...第三，网络态射运算改变神经架构的的一个层可能会导致其它层的很多变化，以保持输入和输出的一致性，这在以前的研究中并没有定义。网络态射运算在结合了跳过连接的神经架构搜索空间中是很复杂的。...网络态射（Network morphism）在改变神经网络架构的同时保留它的功能，因此能在搜索过程中实现更有效的训练来帮助 NAS。...研究过程中需要解决的第一个问题是：NAS 空间不是欧氏空间，它并不满足传统高斯过程的假设。由于架构包含的层级数和参数数量并不确定，因此向量化所有神经架构是不切实际的。...此外，因为高斯过程是一种核方法，所以研究人员使用神经网络核函数以解决 NAS 搜索空间的问题，而不是直接向量化神经架构。核函数背后的原理可直观理解为将一个神经架构变形为另一个所需的编辑距离。 ?
其中提出一个structural loss 明确建模结构信息，速度很快，300+ FPS。 如图显示如何选择行的问题：在每个row anchor水平选择。 ?...提出一个lane-sensitive architecture search framework，CurveLane-NAS，自动获取长时和短时曲线信息。...基于进化算法，CurveLane-NAS设计了一个搜索空间和一个基于样本的多目标搜索算法，来检测曲线车道。 下图是NAS做车道线检测的流水线架构：前面提到的三个模块 ?...其架构如图：除了锚点的特征池化（类似Fast R-CNN），还有attention机制的采用。 ? 如下是结果比较： ? ? ?...给定输入图像I, 主干提取low-resolution feature，并扁平成 序列S；S和positional embedding Ep 输入编码器，输出表示序列Se；然后解码器产生输出序列Sd，其中输入查询序列
Cross-Scale Connections中的重采样 在执行跨尺度连接时，在父块和目标块中融合具有不同分辨率和特征尺寸的跨尺度特征是一个挑战。...在(b)中，有7个block是ResNet的一部分，10个block用在了scale-permuted网络中。...图7：R50-FPN和scale-permuted模型在COCO val2017上的结果对比 与ResNet-FPN和NAS-FPN骨干相比，采用SpineNet骨干的RetinaNet模型获得了更高的...在提出的模型R0-SP53中，AP得分较高**(40.7%)**。 ?...cross-scale connections在三种情况下进行损坏 —— 移除短连接，移除长连接，以及同时移除两个连接。 结果显示，在case(2)和case(3)中，AP得分受到严重影响。
其中自下而上的路径是用于提取特征的常用卷积网络，空间分辨率自下而上地下降。当空间分辨率下降，且检测到更高层的结构时，每层的语义值增加。 设计特征金字塔架构的挑战在于其巨大的设计空间。...在搜索过程中，研究者的目标是发现具有相同输入和输出特征级别并且可以被重复应用的微粒架构。模块化搜索空间使得搜索金字塔架构变得易于管理。...箭头表示内层之间的连接，该图的结构是输入层位于左侧。金字塔网络的输入用绿色圆圈标记，输出用红色圆圈标记。（a）基线 FPN 架构。...绿色折线显示的是拥有不同骨干架构的 NAS-FPN 结果。该标记上的数字表示在 NAS-FPN 中金字塔网络的重复次数。在每个数据点旁边都表明了 NAS-FPN/FPN 的特征维数和输入图像大小。...（b）研究者将自己的模型与其他快速模型进行了对比，其中所有模型的输入图像大小为 320x320，推理时间是在 Pixel 1 CPU 上计算的。
然后该特征向量送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。...为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。 实现细节：R-CNN模型的训练是多管道的，CNN模型首先使用2012 ImageNet中的图像分类竞赛数据集进行预训练。...然后在检测数据集上对CNN模型进行finetuning，其中那些与真实框的IoU大于0.5的候选区域作为正样本，剩余的候选区域是负样本（背景）。...层与全连接层之间插入了空间金字塔池化层来解决图像分类中要求输入图片固定大小可能带来识别精度损失的问题，之后过程与RCNN类似 实现细节：在R-CNN中，由于每个候选区域大小是不同，所以需要先resize...，然后将其分割成几个子区域（根据要输出的特征图的大小），然后在每个子区域应用max pooling，从而得到固定大小的特征图。
为了证明这一观点，作者使用将特征映射到标签置信度的分类矩阵 W ∈ R^{K×C} 来定量评估类间可分性。W_i 是 W 的第 i 列，其表示第 i 个标签类的权重向量，K 是特征向量的维度。...在本文中，作者试图将 NAS 的应用延伸到语义图像分割任务中。...但这样做首先面临着分辨率变化带来的问题——NAS 在图像分类任务中的搜索一般是在低分辨率图像上进行的，而高分辨率对语义分割的准确率是相当重要的。...在 NAS 任务中，神经架构搜索空间是定义的子空间，通过对一般的神经架构施加约束来定义可能的神经架构，并且形成一个有限的运算空间。...单元 l 中的模块 i 可以定义为 5 元组（I_1，I_2，O_1，O_2，C），其中 I_1，I_2 是输入张量，O_1，O_2 是应用于相应输入张量的层的类型，C 是用于组合这个模块的两个分支的输出
s表示当前网络结构状态，a表示每一步的动作，r表示得分。只有在网络结构最终确定后，agent才能获得一个非零得分acc 本文作者的关键insight来自于发现了NAS任务的MDP的特殊性。...图2展示了一个NAS的MDP的完整过程。可以看到的是，在每一个状态（state）中，一旦agent产生了动作，网络结构状态的改变是确定的。...1.3 延迟奖励中的贡献分配 在1.1中，我们介绍到，NAS是一个完全延时奖励的任务。运用我们在1.2中介绍的数学模型，我们可以把这个发现表达为： ?...具体体现在agent最终学会搭建一个有复杂拓扑结构的网络，这导致在训练中需要消耗比较多的时间，就算是在实际的使用中，网络前向的时延也非常长。...深度探究 3.1 SNAS中的贡献分配 在之前的介绍中，虽然在2.1中提到了SNAS中使用了得分的可微性可以解决1.3中提到的在NAS这个完全延时奖励任务中TD Learning可能会遇到的问题，这种得分分配仍然是一个黑盒
目前的动态网络研究中，主网络和动态路由通常是联合训练的，类似于联合优化的网络搜索方法。参考one-shot NAS方法，论文提出解耦的两阶段训练方法来保证DS-Net中每个路径的泛化性。...在stage I中，禁用门控的功能并用IEB方法训练超网，在stage II中，固定超网的权值单独用SGS方法训练门控。...对于$N$输出、$M$输入的卷积核$W\in\mathbb{R}^{N\times M}$，结构路由器输出精简比例$\rho\in(0,1]$，通过切片操作$:$选择卷积核的前$\rho\times N...接着，参考MealV2使用一组teacher网络来生成更多样的输出向量供student网络学习的做法，在进行in-place distillation时使用不同的子网构成一组teacher网络，主要提供目标向量给最小子网学习...最小的子网使用上述子网在目标网络中对应的子网的向量输出的组合作为训练目标，即训练目标为： 图片 总结起来，超网训练的IEB损失为： 图片 Dynamic Slimming Gate 图片 这里先介绍公式
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