论文作者团队提出用动态双曲正切（DyT）替代Transformer中的归一化层。传统观点认为归一化层（如Layer Norm）对模型稳定性至关重要，但作者发现其核心作用是通过类tanh的非线性压缩极端值。DyT...

我使用支持向量机(SVM)算法在两类数据集上进行分类实验，对比了线性核、多项式核和RBF核的表现。实验结果表明，在线性可分数据集上三种核函数都能达到100%准确率，但在非线性可分数据集上RBF核...

研究聚焦于作物病害识别与遥感频域特征融合。基于ShiftingNet的病害识别模型在Plant Village数据集上实现多类作物Val Acc达99.8%，验证了标准化预处理对复杂背景图像的重要性；针对ConvLSRNet的...

本篇论文作者开发了LeafConvNeXt深度学习模型，用于高效检测植物叶片病害。该模型基于改进的ConvNeXt架构，结合组卷积和密集连接增强特征提取能力，并采用LayerCAM提升可解释性。在包含52类病害...