《Neural

深度神经网络的特征表示,神经网络识别图像原理

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构
快乐的小荣荣·2024-01-04 18:19

深度神经网络中的混合精度训练

Mixed-PrecisionTrainingofDeepNeuralNetworks|NVIDIATechnicalBlog目录混合精度成功训练的技术FP32累加损失缩放lossscalingFP32MasterCopyofWeights
兔子牙丫丫·2024-01-04 18:48

NLP中的BPE（byte pair encoding）分词算法

本篇博客的算法来源的论文是NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits，感兴趣的读者可以自行在Google学术上搜索。
算法菜鸟飞高高·2024-01-04 16:13

BPE(Byte Pair Encoding)算法

BPE算法，最早应用于NLP任务出现于《NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits》这篇文章，是一种解决NMT任务中，出现OOV（out-of-vocabulary
Foneone·2024-01-04 16:12

Modeling Trajectories with Recurrent Neural Networks阅读准备知识

1.softmax函数：我认为是将输入转化为输出的一个巧妙的函数...link：http://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/489803212.权重的第二范式（l2-norm）：这个第二范式和数据库不一样。在深度学习里，第二范式代表权重的平方||W||2（2是上标）。与之对应的第一范式则是权重绝对值|W|l1-norm：曼哈顿距离，可以理解为绝
FD_Rookie·2024-01-04 14:45

图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、
「已注销」·2024-01-04 13:16

PyTorch权值初始化的十种方法

介绍分两部分：1.Xavier，kaiming系列；2.其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks
Wanderer001·2024-01-04 11:24

PyTorch详细教程

一、参考资料PyTorch中文文档PyTorch官方文档PyTorch官方源码：GitHub-pytorch/pytorch:TensorsandDynamicneuralnetworksinPythonwithstrongGPUaccelerationPyTorch
花花少年·2024-01-04 10:52

One Pixel Attack for Fooling Deep Neural Networks

SuJ,VargasDV,SakuraiK,etal.OnePixelAttackforFoolingDeepNeuralNetworks[J].IEEETransactionsonEvolutionaryComputation
馒头and花卷·2024-01-04 07:23

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类

【深度学习】AlexNet网络实现猫狗分类AlexNet简介AlexNet是一种卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型，它在2012年的ImageNet图像分类挑战赛中取得了重大突破
the_coco·2024-01-04 06:51

第一篇Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

参考：https://www.cnblogs.com/shuzirank/p/5818320.htmlhttps://baijiahao.baidu.com/s?id=1599798281463567369&wfr=spider&for=pc&isFailFlag=1https://www.cnblogs.com/cmybky/p/11773048.htmlhttps://www.zhihu.co
花间010·2024-01-04 03:14

Graph Neural Networks: Graph Structure Learning

GraphNeuralNetworks:GraphStructureLearning摘要：由于图神经网络（GNNs）在建模图结构数据方面具有出色的表达能力，GNNs在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、
让AI服务于我·2024-01-04 01:11

【吴恩达】深度学习

参考资料：deeplearning_ai_bookdeeplearning.ai_JupyterNotebooksGitHub另一个仓库二、神经网络的编程基础(BasicsofNeuralNetworkprogramming
Ziy.·2024-01-03 23:21

【NLP论文】用于仇恨语音检测的字符级超网络 Character-level HyperNetworks for Hate Speech Detection

Character-levelHyperNetworksforHateSpeechDetection用于仇恨语音检测的字符级超网络期刊级别：SCI一区发表时间：2021年7月7日;于2022年4月4日收到修订版;接受日期:2022年5月9日Keywords：Hatespeechdetection，Neuralnetworks
myaijarvis·2024-01-03 23:00

学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）

NeRFSLAM（NeuralRadianceFieldsSimultaneousLocalizationandMapping）是一种结合神经辐射场（NeRF）和SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping
gwpscut·2024-01-03 20:15

paddle实现resnet复现

导入工具包3.2建立Basicblock3.3建立Bottleneckblock3.4搭建Resnet的主干3.5具象化网络四、查看网络结构五、测试网络是否可以使用一、介绍ResNet（ResidualNeuralNetwork
扬志九洲·2024-01-03 19:43

神经架构搜索与知识图谱：如何提高推理能力

1.背景介绍神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch,NAS）和知识图谱（KnowledgeGraph,KG）都是人工智能领域的热门话题。
OpenChat·2024-01-03 17:27

【Matlab】RBF径向基神经网络时序预测算法（附代码）

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88692108一，概述RBF神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork
千源万码·2024-01-03 16:39

【深度学习：Domain Adversarial Neural Networks (DANN) 】领域对抗神经网络简介

【深度学习：DomainAdversarialNeuralNetworks】领域对抗神经网络简介前言领域对抗神经网络DANN模型架构DANN训练流程DANN示例GPT示例前言领域适应（DA）指的是当不同数据集的输入分布发生变化
jcfszxc·2024-01-03 13:12

2023年 18篇神经架构搜索(Neural Architecture Search) ICCV ICML NIPS IJCAI Survey 笔记

EvolvingTraining-freeProxiesforAutomatedMixedPrecisionQuantization(ICCV)2.MixPath:AUnifiedApproachforOne-shotNeuralArchitectureSearch
从零开始的计科搬砖猫·2024-01-03 12:21

2024年 30篇神经架构搜索(Neural Architecture Search) ICLR(Under review) 阅读笔记

目录1.AnytimeNeuralArchitectureSearchOnTabuLarData(6663)2.Archlock:LockingDNNTransferabilityAtTheArchitectureLevelWithAZero-CostBi-NaryPredictor
从零开始的计科搬砖猫·2024-01-03 12:46

R版本更新升级

注：我个人在处理数据中需要使用神经网络包，但是安装neuralnet添加包提示：程辑包‘neuralnet’是用R版本3.4.2来建造的。所以我想到了升级R版本。
风暴猪猪侠·2024-01-03 09:23

【计算机图形学】NAP: Neural 3D Articulation Prior

文章目录1.这篇论文做了什么事，有什么贡献？2.RelatedWork铰接物体建模3D中的Diffusionmodel扩散模型3.Pipeline铰接树参数化基于Diffusion的铰接树生成去噪网络4.实验评价铰接物体生成——以往做法与本文提出的新指标NAP捕捉到的铰接物体分布质量NAP是否足够高效？——消融实验NAP可以做一些什么应用？5.总结6.其他补充SE(3)transformation
passer__jw767·2024-01-03 07:23

Kneron神经网络芯片再获1800万美元A1轮融资 将推出3D人工智能方案 普及AI应用

Kneron的核心技术，是研发出一种高效率、低耗电的神经网络芯片（NeuralProcessingUnit，NPU)，把人工智能从云端转移至终端设备，进行
甲子光年·2024-01-03 02:06

DL-paper精读：Learning Filter Pruning Criterion

LearningFilterPruningCriteriaforDeepConvolutionalNeuralNetworksAccelerationhttps://openaccess.thecvf.com
星月野1·2024-01-02 19:51

使用长短期记忆深度神经网络进行机器人检测--（Deep neural networks for bot detection）

摘要当前检测社交机器人对很多技术都是针对于账户级别，通过处理大量的社交媒体内容并利用网络结构的信息，时间序列，情感分析等等。本文中提出来基于长短期记忆架构的深度神经网路同时利用了内容和元信息在推特级别上检测社交机器人。从用户元信息中提取上下文特征，作为辅助输入给处理文本内容的神经网络。另一个贡献就是提出来一个基于合成少数族群过采样的技术来生成较大的有标签的数据集，使用一小部分有标签的数据集来对深度
杨_光·2024-01-02 11:06

深度学习中的ROI是什么？

在深度学习中，一种常见的应用是使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行目标检测。
seasonsyy·2024-01-02 08:27

论文阅读：神经 MCMC 的深度内卷生成模型 Deep Involutive Generative Models for Neural MCMC

原文：DeepInvolutiveGenerativeModelsforNeuralMCMC我们引入了深度内卷生成模型（一种深度生成建模的新架构），并使用它们来定义内卷神经MCMC（一种快速神经MCMC
风尘23187·2024-01-02 07:00

【Matlab】LSTM长短期记忆神经网络时序预测算法

https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88688439一，概述LSTM（LongShort-TermMemory）是一种常用的循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork
千源万码·2024-01-02 06:05

经典卷积神经网络-AlexNet

经典卷积神经网络-AlexNet一、背景介绍2012年，出自论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》中的AlexNet被称为是首个真正意义上的深度卷积神经网络
侯静川·2024-01-02 06:06

【深度学习：Recurrent Neural Networks】循环神经网络（RNN）的简要概述

【深度学习】循环神经网络（RNN）：连接过去与未来的桥梁循环神经网络简介什么是循环神经网络(RNN)？传统RNN的架构循环神经网络如何工作？常用激活函数RNN的优点和缺点RNN的优点：RNN的缺点：循环神经网络与前馈神经网络随时间反向传播(BPTT)标准RNN的两个问题RNN应用基本Python实现（RNN与Keras）经常问的问题结论苹果的Siri和谷歌的语音搜索都使用递归神经网络（RNN），这
jcfszxc·2024-01-01 17:29

论文研读：基于统计重加权的方法减少通用回复

论文研读：基于统计重加权的方法减少通用回复会议名称：EMNLP2018文章题目：TowardsLessGenericResponsesinNeuralConversationModels:AStatisticalRe-weightingMethod
飞剑客阿飞·2024-01-01 17:28

第二十六周：学习笔记

与传统的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）不同，FCN中的全卷积层（FullyConvolutionalLaye
@默然·2024-01-01 16:50

异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测

模型描述图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）是一
机器学习之心·2024-01-01 13:18

【深度学习】第三章：搭建架构-正向传播-计算损失

三、DNN架构-正向传播-计算损失1、DNN的前生今世DNN，全称是deepneuralnetwork,深度神经网络。从名字上看DNN的起源就是神经网络NN(neuralnetwork),如上图A。
宝贝儿好·2024-01-01 12:55

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。在这篇博客中，我们将探讨CNN的基本原理、结构和一些实际应用案例。人工智能在缩小人类与机器能力差距方面取得了巨大发展。无论是研究人员还是爱好者，都在该领域的许多方面开展工作，以实现令人惊叹的成就。计算机视觉领域就是其中之一。人工智
脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

EfficientNet

时间：2019EfficicentNet网络简介EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworkshttps://arxiv.org
pythonSuperman·2024-01-01 04:39

【python量化】多种Transformer模型用于股价预测（Autoformer, FEDformer和PatchTST等）

写在前面在本文中，我们利用Nixtla的NeuralForecast框架，实现多种基于Transformer的时序预测模型，包括：Transformer,Informer,Autoformer,FEDformer
敲代码的quant·2024-01-01 03:49

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习
北航程序员小C·2024-01-01 02:58

机器学习----AndrewNg视频笔记记录08

如何构建神经网络密集负载（NeuralNetworkintensiveloads）现在我们无需手动地将数据输入给第一层，然后第一层的激活值传给第二层.....我们只需告诉TensorFlow把这两层串在一起
今天不要熬夜·2024-01-01 00:29

创办6家创新企业的埃隆马斯克，好的决策是如何产生的

令人佩服的是，马斯克竟然创办了SpaceX、特斯拉、TheBoringCompany、Neuralink、OpenAI、PayPal等6家极具创新、足以改变世界的伟大企业，这还不包括他早期创办的Zip2
伽马有话说·2023-12-31 21:49

Day1 Training Neural Networks, part I

关键词：DataPreprocessing、zero-centered、normalization、PCA、白化神经网络的训练步骤训练步骤训练过程操作总览训练过程具体内容ActivationFunction做了一章的激活函数的单独整理请点击查看DataPreprocessing3个常用的符号：数据矩阵X，假设其尺寸是[NxD]（N是数据样本的数量，D是数据的维度）。均值减法（Meansubtrac
本地路过·2023-12-31 21:51

Syn_SegNet：用于常规 3T MRI 中超高场 7T MRI 合成和海马亚场分割的联合深度神经网络

Syn_SegNet:AJointDeepNeuralNetworkforUltrahigh-Field7TMRISynthesisandHippocampalSubfieldSegmentationinRoutine3TMRISyn_SegNet
火柴狗·2023-12-31 18:03

用约束规划+概率图模型（信念传播）+神经网络端到端求解组合优化问题

根据这个矩阵可自然读出解（如果不满足约束的情况实在太严重，就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制）：《BeliefPropagationNeuralNetwo
Monte0539·2023-12-31 13:58

【论文阅读】OccNeRF: Self-Supervised Multi-Camera Occupancy Prediction with Neural Radiance Fields

原文链接：https://arxiv.org/abs/2312.092431.引言3D目标检测任务受到无限类别和长尾问题的影响。3D占用预测则不同，其关注场景的几何重建，但多数方法需要从激光雷达点云获取的3D监督信号。本文提出OccNeRF，一种自监督多相机占用预测模型。首先使用图像主干提取2D特征。为节省空间，本文直接插值2D特征得到3D体素特征，而不使用交叉注意力。此外，本文考虑相机视野的无限
byzy·2023-12-31 11:09

CLA-NeRF：基于语义类别的铰接物体 NeRF 表示方法

Paper:TsengWC,LiaoHJ,Yen-ChenL,etal.Cla-nerf:Category-levelarticulatedneuralradiancefield[C]//2022InternationalConferenceonRoboticsandAutomation
ScienceLi1125·2023-12-31 11:36

【deep learning】利用卷积神经网络做音乐推荐 Recommending music on Spotify with deep learning

minterningatSpotifyinNewYorkCity,whereI’mworkingoncontent-basedmusicrecommendationusingconvolutionalneuralnetworks.Inthispost
xceman1997·2023-12-31 07:10

【Matlab】CNN卷积神经网络时序预测算法

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681558一，概述CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种前馈神经网络
千源万码·2023-12-31 05:34

GNN+RL：Flexible Job-Shop Scheduling via Graph Neural Network and Deep Reinforcement Learning

读paper的目的：看懂GNN如何和RL结合的方法。本文的GNN是HGNN，RL用的PPO算法。主要是看懂GNN和RL如何连接起来以及如何训练的。启发：1.不同size的graph经过feature抽取之后可以经过pooling来统一维度，再送入RL学习。2.对于GNN可以根据节点的不同特性用不同的GAT进行feature的抽取。3.对于不同的step，action的维度和可选择的值都在变化，作者
qq_38480311·2023-12-30 13:46

CMU, UC Berkeley等团队结合神经辐射场的视触觉感知，用于手内操作

提出的方法NeuralFeels通过在线学习神经场对对象几何形
xwz小王子·2023-12-30 12:32
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