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文章汇总本文的作者针对了提示学习的结构设计进行了分析，发现了一些规律：1)固定的类名令牌为模型的优化提供了强正则化，减少了由噪声样本引起的梯度。2)从多样化和通用的web数据中学习到的强大的预训练图像文本嵌入为图像分类提供了强大的先验知识。3)CLIP的噪声零样本预测

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前向的时间步是随机选择的是的，在你的代码中，时间步数确实是固定为200步的。具体说明：self.timesteps=200你在Diffusion_Cond类的初始化方法中将时间步数timesteps设置为200。因此，无论是在前向扩散过程（向数据中添加噪声）还是在逆向去噪采样过程中，模型都会将200作为时

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今天是2024年9月12日，组会摸鱼，很久没看论文了，在摸鱼看代码，最近IJCAI2024出来了，找了几篇论文看，首先这是第一篇。论文：Denoising-AwareContrastiveLearningforNoisyTimeSeries或者是：Denoising-AwareContrastiveLearningforNoisyTimeSeriesGitHub：https://github.com/be

扩散模型是一种概率模型，旨在通过逐渐去噪正态分布变量来学习数据分布，这相当于学习长度为T的固定马尔可夫链的反向过程。那什么是长度为T的固定马尔可夫链的反向过程呢？基本概念马尔可夫链：马尔可夫链是一系列状态的序列，其中每个状态只依赖于前一个状态，而不依赖于更早的状态。

前言由于本人觉得听着白噪声学习效果才会更佳，所以做了一个白噪声播放器。先看效果吧我在里面添加了一些音乐运行视频whiteMusicDemo中间区域原本想画个图像的，但是不知道要画啥，就搞了张图片贴上去，如果有想法的朋友可以评论区留言，如果我能力足够我会画上去。正文

 降噪技术在信号处理中扮演着至关重要的角色，尤其是在需要提取有用信息或改善信号质量的应用中。VMD（VariationalModeDecomposition）、小波降噪以及VMD-小波降噪是三种常见的降噪方法。下面将对这三种方法的原理、优势及劣势进行详细介绍。VMD-小波阈值、小波阈值、VMD降

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    在图像处理中，噪声是一种常见的干扰因素，其中椒盐噪声（SaltandPepperNoise）是一种典型的噪声类型，表现为图像中的随机黑白点。为了消除这种噪声，我们通常使用滤波器进行去噪处理。而自适应中值滤波器（AdaptiveMedianFilter）是一种非常有效的去噪工具。本文将通过MATLA

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本文为作者学习卡尔曼滤波算法后的学习总结，如有错误请指正，万分感谢！前言本文学自B站up主华南小虎队，原视频讲得很好，推荐去观看。原视频卡尔曼滤波讲解一、简介（1）作用在学习卡尔曼滤波之前，我们首先要明白在使用该滤波器后，可以给我们带来什么好处？在此给读者举出一个例子，方

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