何为完全图、稀疏图、稠密图。完全图：完全图是一种简单的无向图，其中每对不同的顶点之间都恰好有一条边。对于有n个顶点的完全图，它包含n(n-1)/2条边。在有向图中，如果任意两个顶点之间都存在方向相反的两条边，包含n(n-1)条边，则该图被称为有向完全图。稀疏图：稀疏图是边数相

1.简介1.1目的在过去的一段时间里，对基于剪枝的模型压缩的算法进行了一系列的实现和实验，特别有引入的稀疏矩阵的方法实现了对模型大小的压缩，以及在部分环节中实现了模型前向算法的加速效果，但是总体上模型加速效果不理想。所以本文档针对这些实验结果进行分析和总结。1.2范围

文章目录查找（2）——索引介绍索引的基本概念稠密索引非稠密索引——分块索引多级索引查找（2）——索引介绍本文为查找第二部分，主要是整理了本人上课时讲的内容索引的基本概念索引：记录关键字值与记录的存储位置之间的对应关系索引文件：由基本数据与索引表两部分组成的

稠密连接网络（DenseNet）是一种深度卷积神经网络，通过在网络中引入密集连接（denseconnection）来增强特征重用和梯度流动，从而提高模型的性能和泛化能力。在DenseNet中，每个层都将前面所有层的输出作为其输入，形成了一个密集的连接结构。与ResNet相比，DenseNet更加注重特征的重用和信息的共

SENetV2:Aggregateddenselayerforchannelwiseandglobalrepresentations 官方代码是用tf.keras实现（论文中没有标注）：https://github.com/mahendran-narayanan/SENetV2-Aggregated-dense-layer-for-channelwise-and-global-representations我用torch和tf实现了一下：htt

从ResNet到DesNet  稠密块体DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。我们首先实现一下这个架构。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefconv_block(input_channels,num_channels):ret

7.7.1从ResNet到DenseNetDenseNet可以视为ResNet的逻辑扩展。ResNet将函数展开为\(f(\boldsymbol{x})=x+g(\boldsymbol{x})\)，即一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。若将\(f\)拓展成超过两部分，则DenseNet便是其中一种方案。这即是DenseNet和ResNet的主要区

一.思想与ResNet的区别DenseNet这样拼接有什么好处？DenseNet优点对于每一层，使用前面所有层的特征映射作为输入，并且其自身的特征映射作为所有后续层的输入。DenseNet的优点:缓解了消失梯度问题，加强了特征传播，鼓励特征重用，并大大减少了参数的数量，改进了整个网络的信息流和梯度，这使得

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文#ProbabilisticVolumetricFusionforDenseMonocularSLAM

NLP入门总览教材推荐：实用文章NLP领域的重要模型100行代码完成的NLP任务好的课程NLP领域的几个研究方向与公共数据集NLP的基本方法和流程NLP基础知识1

定义    数据结构中对于稀疏图的定义为：有很少条边或弧（边的条数|E|远小于|V|²）的图称为稀疏图（sparsegraph），反之边的条数|E|接近|V|²，称为稠密图（densegraph）。此定