《Neural 第12页

【YOLOv8量化】普通CPU上加速推理可达100+FPS

NNCF介绍OpenVINO2023版本衍生出了一个新支持工具包NNCF(NeuralNetworkCompressionFramework–神经网络压缩框架)，通过对OpenVINOIR格式模型的压缩与量化更好的提升模型在

gloomyfish·2023-12-20 06:16

循环神经网络-1

Dataset类2模型构建2.1嵌入层2.2SRN层2.3线性层2.4模型汇总3模型训练3.1训练指定长度的数字预测模型3.2多组训练3.3损失曲线展示4模型评价总结参考文献循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

熬夜患者·2023-12-20 01:15

【算法】NOIP2003神经网络

题目描述人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）是一种新兴的具有自我学习能力的计算系统，在模式识别、函数逼近及贷款风险评估等诸多领域有广泛的应用。

一只大黄猫·2023-12-19 19:36

Convolutional Neural Network（CNN）——卷积神经网络

1.NN的局限性拓展性差NN的计算量大性能差，不利于在不同规模的数据集上有效运行若输入维度发生变化，需要修改并重新训练网络容易过拟合全连接导致参数量特别多，容易过拟合如果增加更多层，参数量会翻倍无法有效利用局部特征输入数据需要展平成一维，丢弃了图像等数据中的二维结构信息相邻层完全连接，关注的是全局，没有关注局部区域不具有平移不变性信息位置变换时，识别率就大幅降低2.CNN的优势•大大降低过拟合的风

搁浅丶.·2023-12-19 18:46

Neural Network——神经网络

1.featurereusing——特征复用1.1什么是特征复用回顾我们之前所学习的模型，本质上都是基于线性回归，但却都可以运用于非线性相关的数据，包括使用了如下方法增加更多的特征产生新的特征（多项式回归）核函数在本身的维度找不到线性决策边界，但通过非线性转换将特征映射到高维空间在某个高纬度空间可以找到一个线性决策边界，同时它对应着其本身的维度的非线性决策边界。如下图示例我们可以多次进行这样的转换

搁浅丶.·2023-12-19 18:43

HarmonyOS：Neural Network Runtime对接AI推理框架开发指导

场景介绍NeuralNetworkRuntime作为AI推理引擎和加速芯片的桥梁，为AI推理引擎提供精简的Native接口，满足推理引擎通过加速芯片执行端到端推理的需求。

码中之牛·2023-12-19 18:42

神经网络以及深度学习案例分析

模型介绍我们使用了以下几个深度学习模型进行图像分类任务：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）VGG16模型CNN模型在图像分类中的表现已经得到了广泛的验证，特别是在识别低层次的特征

领筹码大玩家·2023-12-19 15:55

深度学习_RNN循环神经网络，序列模型

RNN（RecurrentNeuralNetwork循环神经网络）循环神经网络的基本概念和地位：RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。那么什么是序列数据？

dd1991·2023-12-19 14:40

GGNN：GATED GRAPH SEQUENCE NEURAL NETWORKS

论文相较于之前的文章，模型最大的修改即为，使用门控循环单元并且将网络的展开循环控制在一个固定的次数。一个可达模型：例如网络需要在给定一个图的情况下，判断节点s是否可达节点t:模型初始化:设定NodeAnnotations{xs=[1,0]Txt=[0,1]Txv=[0,0]T(v≠sort)每个节点hv=[xv,0]即将nodeannotation填充后，将剩余部分全部设置为0设定NodeAnno

FakeOccupational·2023-12-19 10:02

GNN 图解未来: 揭秘图神经网络的无限可能

基础图的基本结构图的分类无向图有向图加权图非加权图节点表示邻接矩阵聚合函数GNN是如何工作的消息传递机制原始GNNGCNGAT信息传递的应用代码实现Sage概述在当今快速发展的人工智能领域,图神经网络(GraphNeuralNetwork

我是小白呀·2023-12-19 09:03

机器学习之神经结构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

概念神经结构搜索（NeuralArchitectureSearch，NAS）是一种自动化机器学习技术，它旨在通过搜索神经网络的结构空间来找到最优的网络架构，以解决特定的任务。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:14

houdini 神经网络

-腾讯云开发者社区-腾讯云https://vimeo.com/stefsietzGitHub-julrog/nn_vis:Aprojectforprocessingneuralnetworksandrenderingtogaininsightsonthearchitectureandparametersofamodelthroughadeclutteredrep

qq_39239990·2023-12-19 06:52

机器学习资料整理

DLBookThefastaideeplearninglibrary入门导师，带我走进了机器学习的世界Coursera-ML-AndrewNg-Notes吴恩达老师的机器学习课程个人笔记,"小时候”也是听吴恩达老师课程过来的，感恩《神经网络与深度学习》邱锡鹏著NeuralNetworkandDeepLearningDeepLearning

FMsunyh·2023-12-19 06:52

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归

KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

Alexnet学习笔记

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks使用深度卷积神经网络对图像进行分类AlexKrizhevskyUniversityofTorontokriz

韩其凯·2023-12-18 23:58

【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）

四、卷积神经网络的构造1输入层2卷积和激活3池化层4多层堆叠5全连接和输出编辑编辑五、图片经过卷积后的样子引言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度

AI_dataloads·2023-12-18 18:42

【源码复现】《Towards Deeper Graph Neural Networks》

目录1、论文简介2、论文核心介绍2.1、基本概述2.2、模型介绍3、源码复现3.1、torch复现3.2、DGL复现1、论文简介论文题目——《TowardsDeeperGraphNeuralNetworks

鲸可落·2023-12-18 18:58

动手学习深度学习-现代循环神经网络

门控循环单元(GRU)重置门和更新门重置门（ResetGate）和更新门（UpdateGate）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的变体之一，门控循环单元（GatedRecurrentUnit

jieHeEternity·2023-12-18 14:08

PPINN Parareal physics-informed neural network for time-dependent PDEs

论文阅读：PPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEsPPINNPararealphysics-informedneuralnetworkfortime-dependentPDEs

xuelanghanbao·2023-12-18 10:15

计算机视觉Baseline网络串烧（AlexNet、NIN、VGG、GoogLeNet、Inception、ResNet、InceptionResNet、DenseNet、SENet、ResNeXt）

将计算机视觉中的几个知名Baseline网络放在一起讲解其主要内容，如果需要了解详细细节建议阅读原论文1.AlexNet(ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks2012

码大哥·2023-12-18 09:38

论文笔记《NeuralField-LDM: Scene Generation with Hierarchical Latent Diffusion Models》

paper：https://arxiv.org/abs/2304.09787code：问就是没有code！主旨：用两个autoencoder

浅度断墨·2023-12-18 01:53

人脸识别

参考资料：coursera课程第四周前半部分及编程作业：ConvolutionalNeuralNetworks主要原理训练一个网络，输出一个128维向量，这些向量要满足，相同人之间距离相差很小，不同人之间距离相差很大

抬头挺胸才算活着·2023-12-18 00:53

基于循环神经网络长短时记忆(RNN-LSTM)的大豆土壤水分预测模型的建立

DevelopmentofaSoilMoisturePredictionModelBasedonRecurrentNeuralNetworkLongShort-TermMemoryinSoybeanCultivation1

毕竟是shy哥·2023-12-17 21:45

循环神经网络（1）循环神经网络的记忆能力实验

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络．在循环神经网络中，神经元不但可以接受其他神经元的信息，也可以接受自身的信息，形成具有环路的网络结构．

Simon52314·2023-12-17 21:43

Re60：读论文 FILM Adaptable and Interpretable Neural Memory Over Symbolic Knowledge

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：AdaptableandInterpretableNeuralMemoryOverSymbolicKnowledge模型名称：

诸神缄默不语·2023-12-17 15:42

群组推荐模型---AGREE(Attentive Group Recommendation)

kk变色龙13·2023-12-17 07:15

YOLO V8智能城市国外探测方法--译【杂文】

link.springer.comAnimprovedfiredetectionapproachbasedonYOLO-v8forsmartcitiesFatmaMTalaat,HanaaZainEldinNeuralComputingandApplications35

小楼先森·2023-12-17 05:01

下午好~ 我的论文【CV边角料】（第三期）

)CV边角料PixelShuffleReal-TimeSingleImageandVideoSuper-ResolutionUsinganEfficientSub-PixelConvolutionalNeuralNetworkpixel

likeGhee·2023-12-17 03:00

CUDA和CUDNN的安装教程

2，CUDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是用于深度神经网络的GPU加速库。

.cheng.·2023-12-16 20:31

【论文阅读】Co-teaching: Robust Training of Deep Neural Networks with Extremely Noisy Labels

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{,title={Co-teaching:RobustTrainingofDeepNeuralNetworkswithExtremelyNoisyLabels

来日可期1314·2023-12-16 15:55

[Knowledge Distillation]论文分析：Distilling the Knowledge in a Neural Network

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1介绍2.2Distillation2.3结果三、整体总结论文：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：GeoffreyHinton

Bigcrab__·2023-12-16 11:31

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet

weixin_40293999·2023-12-16 05:05

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

nvidia-cudnn是NVIDIACUDA深度神经网络库（CUDADeepNeuralNetworklibrary）的缩写。这是一个由NVIDIA提供的库，用于加速深度学习应用程序。

MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

图像恢复：图像去模糊算法

通过使用卷积神经网络，如SRCNN（Super-ResolutionConvolutionalNeuralNetwork）和EDSR（EnhancedDeepSuper-Resolution），可以学习从模糊图像到清晰

LittroInno·2023-12-16 00:56

3D角色生成式AI：原理及实现

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis以及随后发布的InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaM

新缸中之脑·2023-12-15 17:30

联系丝信·2023-12-15 08:11

元一Seele|深度解读备受争议的区块链4.0

Seeleispoweredbyanup-scalableNeuralConsensusprotocolforhighthroughputconcurrencyamonglargescaleheterogeneousnodesandisabletoformauniqueheterogeneousforestmulti-chainecosystem

上官飞妍·2023-12-15 08:01

【论文笔记】HetGNN

HeterogeneousGraphNeuralNetwork2019KDD论文链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3292500.3330961官方代码：https

zzy979·2023-12-15 05:33

《Poluparity Prediction on Social Platforms with Coupled Graph Neural Networks》阅读笔记

斯曦巍峨·2023-12-15 05:57

深度学习中，样本量和参数的关系

论文《ScalingLawsforNeuralLanguageModel》发表于2020年，探究了语言模型的一些规律。

weixin_45465139·2023-12-14 20:18

论文阅读记录

2018-10-10ExemplarEncoder-DecoderforNeuralConversationGeneration思路清奇，标本编码器解码器，利用训练数据中相似的样本来生成回应。

仲夏199603·2023-12-14 18:21

[PyTorch][chapter 7][李宏毅深度学习][深度学习简介]

深度学习发展历史2：DeepLearning工程简介3：DNN简介一发展历史二DeepLearning工程简介深度学习三大步：定义映射函数（神经网络）定义损失函数通过梯度更新，选择最好的映射函数2.1NeuralNetwork

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习

使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于回归（regression）问题。

静谧星光·2023-12-07 00:00

[UIM]论文解读：subword Regularization: Multiple Subword Candidates

完整代码二、论文解读2.1介绍2.2NMT2.3Unigramlanguagemodel2.4subword抽样2.5效果三、整体总结论文：SubwordRegularization:ImprovingNeuralNetworkTranslationModelswithMultipleSubwordCandidates

Bigcrab__·2023-12-06 20:26

剪枝综述论文阅读：Methods for Pruning Deep Neural Networks

文章目录一、概述1.分类2.评估二、Magnitudebasedpruning1.权重剪枝2.彩票定理3.特征图和过滤器剪枝（1）基于通道方差的剪枝InboundpruningReduceandReusepruning结论（2）基于熵的通道剪枝结论（3）APoZ:基于通道中0的数量进行通道微调（4）剪枝小的过滤器（5）基于几何中位数的过滤器剪枝（6）ThiNetandAOFP:识别较弱的通道Thi

李明朔·2023-12-06 18:21

论文阅读和分析： “How Attentive are Graph Attention Networks?”

KPer_Yang·2023-12-06 18:19

孪生神经网络（Siamese neural network）

孪生神经网络（Siameseneuralnetwork），又名双生神经网络，是基于两个人工神经网络建立的耦合构架。孪生神经网络以两个样本为输入，输出其嵌入高维度空间的表征，以比较两个样本的相似程度。

DJ.马·2023-12-06 14:57

graph neural network 和 geometric neural network

一、graphneuralnetwork处理图结构数据。学习图中节点和边的表示。任务：节点分类、图分类、链接预测。

素材积累·2023-12-06 13:14

Neural Rate Estimator and Unsupervised Learning for Efficient Distributed Image Analytics in Split-

基于MECE原则，我们给出四个分类标准：1.压缩方法。该标准区分了有损、无损和特征压缩方法。有损压缩：有损压缩技术将压缩效率放在图像质量之上，允许更高的压缩比，但会在解压缩图像中引入明显的artifacts。无损压缩：无损压缩技术保留原始图像质量，不引入任何artifacts，但代价是压缩比较低。特征压缩：特征压缩技术专注于压缩深度学习模型从图像中提取的间接特征࿰

结构化文摘·2023-12-06 12:06

CVPR 2023 精选论文学习笔记：UniSim A Neural Closed-Loop Sensor Simulator

基于MECE原则，我们给出以下分类标准：标准1：仿真类型仿真类型是指仿真器是否能够实时生成场景。实时仿真器能够以每秒至少30帧的速度生成图像和视频，使其适用于训练和测试自动驾驶汽车等机器人。另一方面，离线仿真器不是实时的，但它们可以生成更逼真的图像和视频。这使它们更适合创建计算机视觉算法的训练数据等任务。实时仿真：这些仿真器设计用于与模拟系统在闭环中运行，允许实时交互和决策。这种仿真类型对于训练和

结构化文摘·2023-12-06 12:05

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