.com/a-wizards-guide-to-adversarial-autoencoders-part-2- exploring-latent-space-with-adversarial-2d53a6f8a4f9 Adversarial AutoEncoders ▪ Give more details after GAN https://towardsdatascience.com/a com/a-wizards-guide-to-adversarial-autoencoders-part-2- exploring-latent-space-with-adversarial-2d53a6f8a4f9 Another Approach: ? ? → ?(?) ▪ Explicitly enforce https://stats.stackexchange.com/questions/1

14, 15], [20, 21, 22, 23, 24, 25], [30, 31, 32, 33, 34, 35], [40, 41, 42, 43, 44, 45], [50, 51, 52, 53, 54, 55]]) a[0, 3:5] a[4:, 4:] a[2::2, ::2] --------- ---------- -------------- [3, 4] 21, 22, 23, 24], [30, 31, 32, 33, 34], [40, 41, 42, 43, 44], [50, 51, 52, 53, 54]] 32 广播(broadcasting) ogrid用来生成广播运算所用的数组。 > x, y = np.ogrid[:5, :5] x y

= C, for ∀i (51) α∗ i , r∗ i , ξ∗ i ≥ 0, for ∀i (52) y(i)(ω∗T x(i) + b∗) + ξ∗ i − 1 ≥ 0, for ∀i (53) α∗ i (y(i)(ω∗T x(i) + b∗) + ξ∗ i − 1) = 0, for ∀i (54) r∗ i ξ∗ i = 0, for ∀i (55) We then formulate r∗ i = C (51) ∴ r∗ i = C ∵ r∗ i ξ∗ i = 0 (55) ∴ ξ∗ i = 0 ∵ y(i)(ω∗T x(i) + b∗) + ξ∗ i − 1 ≥ 0 (53) ∴ y(i)(ω∗T x(i) + b∗) ≥ 1 Corollary 2. For ∀i = 1, 2, · · · , m, when α∗ i = C, y(i)(ω∗T x(i) +

6100050e-01, -1.0985689e+00, 1.0827581e+00]]) ❑ 取第 1 张图片，第 2 行，第 3 列的数据，实现如下： In [53]: x[0][1][2] Out[53]: tensor([-0.55954427, 0.14497331, 0.46424514]) ❑ 取第 3 张图片，第 2 行，第 1 列的像素，B 通道(第 和全 0 的 3 × 3大小的张量?和?中提取数据，其中cond?为 True 的位置从?中对应位置提取元素 1， cond?为 False 的位置从?对应位置提取元素 0，代码如下： In [53]: a = torch.ones([3,3]) # 构造 a 为全 1 矩阵 b = torch.zeros([3,3]) # 构造 b 为全 0 矩阵 # 构造采样条件 cond False,False],[False,True,False],[True,True,False] ]) torch.where(cond,a,b) # 根据条件从 a,b 中采样 Out[53]: tensor([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [1., 1., 0.]]) 可以看到，返回的张量中为 1 的位置全部来自张量

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.3.3.7 predict_on_batch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 4.3.3.8 fit_generator . . . . . . . . . . . . . . . . . 的倍数的情况下。 4.3.3.5 train_on_batch train_on_batch(self, x, y, sample_weight=None, class_weight=None) 模型 53 运行一批样品的单次梯度更新。 __ 参数 _ • x: 测试数据的 Numpy 数组（如果模型只有一个输入），或者是 Numpy 数组的列表（如果 模型有多个输入）。如果模型中的输入层被命名，你也可以传递一个字典，将输入层名称 (batch_size, 1)。 例子 假设 x = [[1, 2], [3, 4]] 和 y = [[5, 6], [7, 8]]，batch_dot(x, y, axes=1) = [[17], [53]] 是 x.dot(y.T) 的主对角线，尽管我们不需要计算非对角元素。 尺寸推断：让 x 的尺寸为 (100, 20)，以及 y 的尺寸为 (100, 30, 20)。如果 axes 是 (1

23.01............................................................................................... 53 Chapter 11. PyTorch Release 22.12................................................................ ......................................................................................311 Chapter 53. PyTorch Release 19.04............................................................................ CVE-2023-0286, CVE-2022-25881, CVE-2022-35255 for nodejs and openssl PyTorch RN-08516-001_v23.07 | 53 Chapter 10. PyTorch Release 23.01 The NVIDIA container image for PyTorch, release 23.01, is available

�(����������������� � �����2 �(����������������2 !"#$% = '()%*+,$%-, )%*+,$%/, ⋯ , )%*+,$%1 , 2345637_934:;53<) ����2�2��)����2� ������� ����2�2� �� Ø ������ Ø �������� Ø ������������ Ø �� ����������������

4 1 ,  t t H 第二道匹配 • 根据估计的平面运动进行匹配 Epipolar constraint Homography constraint 匹配结果比较 第一道匹配 (53个匹配对) 直接极线上搜索 (增加了11个匹配对) 第二道匹配 (增加了346个匹配对) 非连续帧上的特征点轨迹匹配 • 快速匹配矩阵估计 • 检测有公共内容的子序列进行特征轨迹匹配

multi-frames Analysis 52 3 identical frames Output (identical) Details from multi-frames Analysis 53 3 consecutive frames Output (consecutive) Output (identical) Ablation Study: SPMC Layer v.s. Baseline