《Neural 第13页

AI分割迁移绘画-neural-style

个人主页：IT贫道-CSDN博客私聊博主：私聊博主加WX好友，获取更多资料哦~博主个人B栈地址：豹哥教你学编程的个人空间-豹哥教你学编程个人主页-哔哩哔哩视频目录1.二值化展示图像代码2.安装Anconda33.安装Python34.安装依赖5.下载项目6.下载模型7.添加GPU运行需要的dll文件8.运行项目1.二值化展示图像代码#encoding=gbkimportcv2#__author__

IT贫道·2024-01-18 08:50

第一周循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

1.1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）在本课程中你将学会序列模型，它是深度学习中最令人激动的内容之一。循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。我们先看一些例子，这些例子都有效使用了序列模型。在进行语音识别时，给定了一个输入音频片段，并要求输出对应的文字记录。这个例子里输入和输出数据都是序列模

def1037aab9e·2024-01-18 06:20

自动驾驶预测-决策-规划-控制学习（5）：图像分割与语义分割入门

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录论文题目：EvolutionofImageSegmentationusingDeepConvolutionalNeuralNetwork

棉花糖永远滴神·2024-01-17 22:34

交通流量预测STFGNN：Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecas

Introduce然而，现有的大多数模型只利用给定的空间邻接矩阵对图进行建模，并且在对邻接矩阵进行建模时忽略了节点之间的时间相似性。STGCN扩张率增加，可能会丢失局部信息。STSGCN(Song等人2020)尝试通过局部化的时空同步图形卷积模块将空间块和时间块结合在一起，而不考虑全局相互影响。主要贡献我们通过数据驱动的方法构建了一种新的图，该图保留了隐藏的时空依赖。这种数据驱动的邻接矩阵能够提取

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

[论文复现]Edge AI: On-Demand Accelerating Deep Neural Network Inference via Edge Computing

论文翻译连接https://www.jianshu.com/p/b1be6a8a0bf7文章中提到的轮子有：1.在开源BranchyNet和Chainer下，实现了分支模型。2.使用经典AlexNet模型对cifar-10数据集执行图像识别任务。3.设置静态带宽环境，我们使用WonderShaper工具控制可用带宽。4.对于动态带宽环境设置，我们使用比利时4G/LTE带宽记录的数据集来模拟动态带宽

JUNLONG2·2024-01-17 22:39

深度学习第1次作业深度学习概述

简单来说，深度学习（DeepLearning）就是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）。文中通过一个房价预测的例子来引入神经网络模型的概念。例子：先建立房价的预测模型，一共有六个房子。

S_Valley_DiDa·2024-01-17 21:19

NeRF-VO：实时稀疏视觉里程计与基于NeRF的稠密重建

论文标题：NeRF-VO:Real-TimeSparseVisualOdometrywithNeuralRadianceFields论文作者：JensNaumann，BinbinXu，StefanLeutenegger

深蓝学院·2024-01-17 16:29

【PyTorch简介】4.Building the model layers 生成模型层

Buildingthemodellayers生成模型层文章目录Buildingthemodellayers生成模型层Whatisaneuralnetwork什么是神经网络Componentsofaneuralnetwork

冰雪storm·2024-01-17 15:14

第十六周周报

文章目录摘要文献阅读AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术

Joy_moon·2024-01-17 15:13

边缘智能--Edgent

On-DemandDeepLearningModelCo-InferencewithDevice-EdgeSynergy边缘智能：设备-边缘协同进行按需深度学习模型联合推理BranchyNet:FastInferenceviaEarlyExitingfromDeepNeuralNetworks

游子_18f5·2024-01-17 09:51

刘知远LLM入门到实战——自然语言基础

文章目录自然语言处理基础词表示语言模型N-gramModelNeuralLanguageModel:为什么NLP等领域的模型越来越大？大模型会带来哪些新的范式和挑战？

李日音·2024-01-17 08:41

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

文章目录一、《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.原文地址2.TensorFlow官方

QxwOnly·2024-01-16 16:59

模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延

《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址：https://arxiv.org/abs

JaJaJaJaaaa·2024-01-16 16:28

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.

slience_me·2024-01-16 16:52

【MATLAB随笔】遗传算法优化的BP神经网络（随笔，不是很详细）

算法思想1.1BP神经网络1.2遗传算法1.3遗传算法优化的BP神经网络二、代码解读2.1数据预处理2.2GABP2.3部分函数说明一、算法思想1.1BP神经网络BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork

感谢地心引力·2024-01-16 15:49

Neural Fields in Visual Computing and Beyond

文章目录Abstract1.Introduction1.1.Background1.2.RelatedSurveysandArticlesPartI.NeuralFieldTechniques2.PriorLearningandConditioning2.1

進擊的小老虎·2024-01-16 14:43

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它被广泛地运用于包括图像和视频识别、自然语言处理等，以游戏领域为例，CNN可以用于训练NPC（

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

NeRF详解

论文标题：《NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis》论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.08934

木盏·2024-01-16 11:17

34组--Non-local neural networks

Non-localneuralnetworks1.背景：“Non-local”直译为“非局部”，意思是具有序列化的数据（比如视频、语音）,进行特征提取时，当前输入数据的特征计算要考虑其它输入数据的信息。

简书程序是我写的·2024-01-16 09:29

LLM：Scaling Laws for Neural Language Models 理解

核心结论1：LLM模型的性能主要与计算量C，模型参数量N和数据大小D三者相关，而与模型的具体结构(层数/深度/宽度)基本无关。三者满足:C≈6ND2.为了提升模型性能，模型参数量N和数据大小D需要同步放大，但模型和数据分别放大的比例还存在争议。核心公式：本部分来自参考2.第一项是指无法通过增加模型规模来减少的损失，可以认为是数据自身的熵（例如数据中的噪音）第二项是指能通过增加计算量来减少的损失，可

微风❤水墨·2024-01-16 09:39

MATLAB Deep learning

regularizationandvalidationregularization正则化validation验证机器学习的类型有监督学习分类Classification回归Regression无监督学习聚类强化学习Chapter2:NeuralNetwork

JNU freshman·2024-01-16 09:37

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征

peter6768·2024-01-16 07:15

【吴恩达深度学习】Keras tutorial - the Happy House

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI

深海里的鱼(・ω<)★·2024-01-16 02:03

脑科学与人工神经网络ANN的发展历程与最新研究

年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、引言ANN简介人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks

TechLead KrisChang·2024-01-15 19:22

Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化

2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目：Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork

Cyril_KI·2024-01-15 19:15

高级分布式系统-第15讲分布式机器学习--神经网络理论

人工神经网络（简称神经网络，NeuralNetwork）是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。

十有久诚·2024-01-15 19:58

2018-文本分类文献阅读总结

文章1GenerativeandDiscriminativeTextClassificationwithRecurrentNeuralNetworks时间：2017机构：GoogleDeepMind生成模型

weixin_30814223·2024-01-15 17:38

生成式对抗网络GAN

GenerativeAdversarialNets由伊恩·古德费洛（IanJ.Goodfellow）等人于2014年发表在ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems

月落霜满天·2024-01-15 15:04

PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移

深度学习实战（29）——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0.前言神经风格迁移(NeuralStyleTransfer

盼小辉丶·2024-01-15 10:54

CNN：Convolutional Neural Network（上）

2.1Convolution2.2Colorfulimage3Convolutionv.s.FullyConnected4MaxPooling5Flatten6CNNinKeras原视频：李宏毅2020：ConvolutionalNeuralNetwork1

狂放不羁霸·2024-01-15 05:54

Protecting Intellectual Property of Deep NeuralNetworks with Watermarking

保护深度神经网络的知识产权与数字水印技术ABSTRACT深度学习是当今人工智能服务的关键组成部分，在视觉分析、语音识别、自然语言处理等多个任务方面表现出色，为人类提供了接近人类水平的能力。构建一个生产级别的深度学习模型是一项非常复杂的任务，需要大量的训练数据、强大的计算资源和专业的人才。因此，非法复制、分发和派生专有的深度学习模型可能导致版权侵权，并对模型创建者造成经济损害。因此，有必要设计一种技

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

On the Robustness of Backdoor-based Watermarkingin Deep Neural Networks

关于深度神经网络中基于后门的数字水印的鲁棒性ABSTRACT在过去的几年中，数字水印算法已被引入，用于保护深度学习模型免受未经授权的重新分发。我们调查了最新深度神经网络水印方案的鲁棒性和可靠性。我们专注于基于后门的水印技术，并提出了两种简单而有效的攻击方法-一种是黑盒攻击，另一种是白盒攻击-可以在没有来自地面真相的标记数据的情况下去除这些水印。我们的黑盒攻击通过仅通过API访问标签窃取模型并移除水

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

Rethinking Deep Neural NetworkOwnership Verification: Embedding Passports toDefeat Ambiguity Attacks

重新思考深度神经网络所有权验证：嵌入护照以抵御模糊攻击Abstract随着大量时间、资源和人力（团队）投入到探索和开发成功的深度神经网络（DNN）中，迫切需要保护这些发明免受非法复制、重新分发或滥用的侵害，同时尊重合法所有者的知识产权。在沿着这一方向取得的最新进展后，我们研究了一系列基于水印的DNN所有权验证方法，面对模糊攻击，这些攻击旨在通过伪造伪造水印来对所有权验证产生质疑。研究表明，模糊攻击

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:47

Embedding Watermarks into Deep Neural Networks

将水印嵌入深度神经网络ABSTRACT最近在深度神经网络领域取得了显著的进展。分享深度神经网络的训练模型对于这些系统的快速研究课并发进展至关重要。与此同时，保护共享训练模型的权利也变得十分必要。为此我们提议使用数字水印技术来保护知识产权，并在使用训练模型时检测知识侵权行为。首先，我们提出了一个问题：将水印嵌入深度神经网络。其次，我们提出了一种通用得框架，通过使用参数正则化将水印嵌入参数模型。我们的

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:15

论文笔记之Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics文中提到了对于稀疏特征交互的处理。

小弦弦喵喵喵·2024-01-15 04:17

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

它是一种前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。MLP的基本组成包括：输入层（InputLayer）：接收输入特征的层。

sci_more·2024-01-15 02:43

【NL】《Non-local Neural Networks》

CVPR-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Non-localNeuralNetworks4.1Formulation4.2Instantiations4.3NonlocalBlock4.4VideoClassificationModels5Experiments5.1Datasets5.2E

bryant_meng·2024-01-15 00:36

python alphago_Minigo: 基于AlphaGo Zero核心算法(TensorFlow)极简围棋引擎

Minigo:AminimalistGoenginemodeledafterAlphaGoZero,builtonMuGoThisisanimplementationofaneural-networkbasedGoAI

weixin_39778106·2024-01-15 00:34

RNN 相比于前馈神经网络的优势。

相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）具有以下优势：处理序列数据：RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-15 00:00

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用-汇总

清华NLP】刘知远团队大模型公开课全网首发｜带你从入门到实战课程计划L1-NLP&BigModelBasics[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&BigModelBasicsL2-NeuralNetworkBasics

N刻后告诉你·2024-01-14 21:19

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

本节首先介绍神经网络的一些基本构成部分。然后简要介绍神经网络的训练方式。介绍一种基于神经网络的形成词汇的向量表示的方法。接下来继续介绍常见的神经网络结构：RNN和CNN。最后使用PyTorch演示一个NLP任务的一个完整训练的Pipeline。神经网络的基本组成单个神经元(人工)神经元接受n个输入，1个输出。由参数w、b以及激活函数f来构成。单层神经网络多个单个神经元组成单层神经网络。矩阵表示多层

N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

AAAI 2024｜ETH轻量化Transformer最新研究，浅层MLP完全替换注意力模块提升性能

论文题目：RethinkingAttention:ExploringShallowFeed-ForwardNeuralNetworksasanAlternativetoAttentionLayersinTransformers

TechBeat人工智能社区·2024-01-14 20:13

AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数

PaperWeekly·2024-01-14 20:42

人类正在大步向前，危险！

图片发自App马斯克著名的脑机接口研究公司Neuralink终于发布了其首款产品：“脑后插管”的新技术。

定整·2024-01-14 19:03

INR隐式神经表示综述（医学影像领域）Implicit Neural Representation in Medical Imaging: A Comparative Survey

BackgroundInputActivationFunctionOutputNeRFClinicalImportance(临床重要性)Taxonomy(分类法)ReconstructionSegmentationRegistration(配准)Compression(压缩)NeuralRendering

天天写点代码·2024-01-14 16:10

onnx模型：查看、转换与使用

1.onnx简介onnx（OpenNeuralNetworkExchange），是一种用于表示神经网络的规范的模型，便于模型在不同框架下进行转换。

LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

Quick taxi route assignment via real-time intersection state prediction

Quicktaxirouteassignmentviareal-timeintersectionstatepredictionwithaspatial-temporalgraphneuralnetwork

llddycidy·2024-01-14 16:01

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