matlab 生活预测检验代码用于车辆轨迹预测的机动感知池 该项目的重点是预测高速公路上自动驾驶汽车周围车辆的行为。 当车辆执行车道变换和高速公路合并操作时，我们的动机是提高预测准确性。 给定场景中车辆之间的交互通常使用池化模块捕获。 这汇集了相邻车辆的 LSTM 状态。 我们提出了一种新颖的池化策略来捕获相邻车辆之间的相互依赖性。 我们的池化机制采用极轨迹表示、车辆方向和径向速度。 这导致隐式机动感知池操作。 我们将提出的池化机制合并到生成式编码器-解码器模型中，并在公共 NGSIM 数据集上评估了我们的方法。 池化工具箱 除了社会 LSTM、Covolutional Social Pooling 和 Soicla GAN 工作中使用的其他池化方法之外，该项目还有助于重现提议的机动感知池化策略。 可视化池化机制（绿色车辆显示自我，黄色车辆显示池化策略覆盖的邻居，灰色车辆显示未覆盖的邻居）。 左：空间网格以自我车辆为中心。 社会张量被相应地构建，并填充了自我和现有邻居车辆的 LSTM 状态。 社会张量与和 (CSP) 一起使用。 中心：自我车辆与其所有邻居之间的相对位置连接到车辆 LS

期货交易 本文件中的代码包括我在哥伦比亚大学金融数学硕士课程的 MATH 4073:Quant Methods in Investment Management 课程中设计的期货交易策略。 它是一个学期的项目，并计入 100% 的成绩。 我为 26 份期货合约设计了交易跟踪策略和均值回归策略，提供了 52 个 pnl 系列。 我们的团队使用这些 pnls 系列插入我们的熵池方法来优化我们的投资组合。 给定熵池方法的权重，portfolio_performance.R 文件包含我们投资组合的最终结果。 如果您有任何改进建议，请随时通过与我联系。 感谢您的阅读！

Yang Gao1, Oscar Beijbom1, Ning Zhang2∗, Trevor Darrell1 †Bilinear models has be

Deep Learning pooling.pdf

compact bilinear pooling(tensorflow版本)，可用于细粒度分类，特征融合

UFLDL Exercise: Convolution and Pooling 卷积和池化 matlab代码 只需下载训练集和测试集就可以直接运行

分数最大池 在Theano中实施“分数最大缓冲”（ ） 怎么办 不相交的伪随机分数最大池，用于2D图像 待办事项 通用版本 输入： 形状分子 形状分母 如何？ 计算输出形状 计算每个昏暗的步幅 例如。 1,1,1,2,2,2,2,1 大步确定左上角 池大小决定了池的大小如果没有，则与步幅相同 运算输入： img img形状 一种 b 输出： 新img ND版本

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

Hi3559开发环境Ruyi Studio中caffe环境（包含roi_pooling）

图卷积神经网络(GCNNs)是深度学习技术在图结构数据问题上的一种强大的扩展。我们对GCNNs的几种池方法进行了实证评估，并将这些图池化方法与三种不同架构(GCN、TAGCN和GraphSAGE)进行了组合。我们证实，图池化，特别是DiffPool，提高了流行的图分类数据集的分类精度，并发现，平均而言，TAGCN达到了可比或更好的精度比GCN和GraphSAGE，特别是对数据集较大和稀疏的图结构。