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  1. 译文TLD：Forward-Backward Error Automatic Detection of Tracking Failures翻译

  2. 译文 TLD：Forward-Backward Error Automatic Detection of Tracking Failures 翻译 水平有限，仅供误导。（交流贴，欢迎站内信指正。）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-07
    • 文件大小：1039360
    • 提供者：t710smgtwoshima

  1. forward-backward error_automatic detection of tracking failures

  2. This paper proposes a novel method for tracking fail- ure detection. The detection is based on the Forward- Backward error, i.e. the tracking is performed forward and backward in time and the discrepancies between these two trajectories are measured

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-26
    • 文件大小：1016832
    • 提供者：zhengxiaoli33

  1. 基于前向后向光流的目标跟踪（Forward-Backward Error: Automatic Detection of Tracking Failures）

  2. 1、参考文献：Forward-Backward Error: Automatic Detection of Tracking Failures，文件附带参考文献 2、用matlab、C、Opencv 混合编程实现 3、遇到不兼容时，请在mex文件夹从新编译生成新的“mex”文件

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhzhji440

  1. The forward-backward algorithm.pdf

  2. The forward-backward algorithm.pdf

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-28
    • 文件大小：134144
    • 提供者：happy_girl_pan

  1. Backward Sky多媒体教室预定系统

  2. Backward Sky多媒体教室预定系统 Ver20081126 比上个版本有如下更新： 1、修正了源代码没有EXCEL文件夹的BUG 2、图形界面显示模式改为当前一周及下一周 3、图形界面显示多媒体教室超过3个自动换行 4、预定图形界面打印改为导入WORD打印 Backward Sky多媒体教室预定系统 Ver20081021 比上个版本有如下更新： 1、修正了user_success.asp源码错误的BUG 2、用户密码添加了MD5加密 3、改变了数据库名称，以#.asp作为数据库类型，

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2008-12-24
    • 文件大小：315392
    • 提供者：qq_20182587

  1. Forward-backward doubly stochastic differential equations with random jumps and stochastic partial differential-integral

  2. Forward-backward doubly stochastic differential equations with random jumps and stochastic partial differential-integral equations，朱庆峰，石玉峰，A type of forward-backward doubly stochastic differential equations driven by Brownian motions and Poisson proc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-10
    • 文件大小：327680
    • 提供者：weixin_38706294

  1. Local Strict Comparison Theorem and Converse Comparison Theorems for Reflected Backward Stochastic Differential Equation

  2. Local Strict Comparison Theorem and Converse Comparison Theorems for Reflected Backward Stochastic Differential Equations，李娟，汤善健， A local strict comparison theorem and some converse comparison theorems are proved for reflected backward stochastic d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38622149

  1. Semi-parametric estimation for Forward-Backward

  2. 正倒向随机微分方程的半参估计，苏玉霞，林路，本文考虑了线性正倒向随机微分方程的半参数估计，并对得到的非参和参数估计考察了其渐进行为。在参数估计中虽然有非参的plug-in,但�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：432128
    • 提供者：weixin_38746926

  1. Backward Stochastic Differential Equations with Discontinuous Coefficients

  2. Backward Stochastic Differential Equations with Discontinuous Coefficients ，徐玉红，，Exploring functional analysis methods, this paper gives an existence theorem of strong solutions for a class of backward stochastic differential equations(BSDEs) with le

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38600341

  1. A Kneser-type theorem for backward doubly stochastic differential equations

  2. A Kneser-type theorem for backward doubly stochastic differential equations，石玉峰，朱庆峰，A class of backward doubly stochastic differential equations (BDSDEs in short) with continuous coefficient is studied. We give the comparison theorem, the existence o

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：124928
    • 提供者：weixin_38612811

  1. A Class of Backward DoublyStochastic Differential Equations with Discontinuous Coefficients

  2. A Class of Backward DoublyStochastic Differential Equations with Discontinuous Coefficients，朱庆峰，石玉峰，In this work the existence of solutions of one-dimensional backward doubly stochastic differential equations (BDSDEs in short) where the coefficient i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：189440
    • 提供者：weixin_38502639

  1. 浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

  2. 主要介绍了对pytroch中torch.autograd.backward的思考，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：39936
    • 提供者：weixin_38519234

  1. 解决torch.autograd.backward中的参数问题

  2. 今天小编就为大家分享一篇解决torch.autograd.backward中的参数问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：56320
    • 提供者：weixin_38629274

  1. pytorch的梯度计算以及backward方法详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇pytorch的梯度计算以及backward方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38581455

  1. 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

  2. 今天小编就为大家分享一篇浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：174080
    • 提供者：weixin_38698018

  1. 浅谈对pytroch中torch.autograd.backward的思考

  2. 反向传递法则是深度学习中最为重要的一部分，torch中的backward可以对计算图中的梯度进行计算和累积 这里通过一段程序来演示基本的backward操作以及需要注意的地方 >>> import torch >>> from torch.autograd import Variable >>> x = Variable(torch.ones(2,2), requires_grad=True) >>> y = x + 2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_38667581

  1. 浅谈Pytorch中的自动求导函数backward()所需参数的含义

  2. 正常来说backward( )函数是要传入参数的，一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义，但是没关系，生命在与折腾，咱们来折腾一下，嘿嘿。 对标量自动求导 首先，如果out.backward()中的out是一个标量的话（相当于一个神经网络有一个样本，这个样本有两个属性，神经网络有一个输出）那么此时我的backward函数是不需要输入任何参数的。 import torch from torch.autograd import Variable a = Variable(torch.T

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38565480

  1. 利用torch.autograd.Function自定义层的forward和backward

  2. 当我们在Pytorch中想自定义某一层的梯度计算时，可以利用torch.autograd.Function来封装一个class，此时可以我们可以自己在backward方法中自定求解梯度的方法，也适用于不可导函数的backward计算。 这个函数的源代码可以从如下链接获取： https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/autograd/function.html 首先给出一个官方提供的demo: class Exp(torch.autograd.F

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38701640

  1. pytorch.backward()

  2. pytorch.backward() 举例上手y=w*x，自动求导 import torch from torch.autograd import Variable x=Variable(torch.Tensor([2])) y=Variable(torch.Tensor([10])) w = Variable(torch.randn(1),requires_grad = True) print(w) loss=torch.nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.A

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38505158

  1. 解决torch.autograd.backward中的参数问题

  2. torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=None, create_graph=False) 给定图的叶子节点variables, 计算图中变量的梯度和。 计算图可以通过链式法则求导。如果variables中的任何一个variable是 非标量(non-scalar)的，且requires_grad=True。那么此函数需要指定grad_variables，它的长度应该和variables的长度匹配，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：59392
    • 提供者：weixin_38595243
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