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我们通过提出可切换归一化（SN）来解决学习归一化问题，SN学习为深度神经网络的不同归一化层选择不同的归一化器。SN使用三个不同的作用域来计算统计信息（均值和方差），包括一个通道、一个层和一个小批量。SN通过端到端地学习它们的重要性权重来在它们之间进行切换。它有几个好的特性。首先，它适应各种网络架构和任务（见图1）。其次，它对大范围的批处理大小具有鲁棒性，即使在呈现小的小批处理（例如2个图像/GPU）时也能保持高性能。第三，SN没有敏感的超参数，这与将组数作为超参数搜索的组规范化不同。如果没有钟声和哨声，snoutperformsitsconterparts可以参与各种具有挑战性的基准测试，如ImageNet、COCO、CityScapes、ADE20K和dynamics。文中还介绍了对声纳的分析。我们希望这将有助于减轻使用和理解规范化技术在深度学习。序列号代码已于年发布https://github.com/switchablenorms/.

matlab蔡氏混泥土仿真代码使用 MATLAB 仿真忆阻器 在这个 repo 中，我使用这里提供的数学方程模拟了称为“忆阻器”的第四个基本电路元件的效果。 介绍 1971 年，Leon Chua 假设了第四个基本电路组件，同时试图在电荷和磁通量之间建立缺失的本构关系以完成对称性。 Chua 将这种推测性非线性小工具命名为忆阻器（存储器 + 电阻器），因为它显示了当时铁磁中心存储器的磁滞特性以及电阻器的耗散特性。 简单地说，在这样的小工具中，非线性电阻可以通过控制电荷流或磁通量来不确定地记住。 建议忆阻器具有忆阻 M 和定义为 dM=Mdq 的函数。 忆阻 忆阻是忆阻器的特性。 如果电荷沿一个方向流过电路，则电路中该元件的电阻会增加，如果电荷沿相反方向流动，则电阻会减小。 如果通过关闭施加的电压来停止电荷流动，该组件将“记住”它上一次的电阻，当电荷再次开始流动时，电路的电阻将是上次时的电阻积极的。 忆阻器的模式 忆阻器以线性和非线性两种模式运行。 你可以得到详细信息我还写了一些关于忆阻器的基本论文 线性模式 非线性模式

pytorch.cyclic.learning.rate 这是我的解释自行车学习率的文章的随附回购。 参考： ，向参加者授课 Brad Kenstler的Keras （正在审核）

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