《Neural

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Towards Scalable Neural Representation for Diverse Videos

基于MECE原则，我们给出以下四个分类标准：分类标准1：表示类型隐式神经表示（INR）隐式神经表示（INR）是一类神经网络架构，将场景或对象表示为从3D点映射到颜色和不透明度值的连续函数。该函数通常从一组训练图像或视频中学习，然后可以用于渲染场景或对象的新视图。INR已被证明
结构化文摘·2023-12-06 12:35

[wordpiece]论文分析：Google’s Neural Machine Translation System

文章目录一、论文解读1.1模型介绍1.2模型架构1.3wordpiece二、整体总结论文：Google’sNeuralMachineTranslationSystem:BridgingtheGapbetweenHumanandMachineTranslation
Bigcrab__·2023-12-06 09:22

[BPE]论文实现：Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1模型架构2.2BPE三、过程实现四、整体总结论文：NeuralMachineTranslationofRareWordswithSubwordUnits作者：RicoSennrich
Bigcrab__·2023-12-06 08:19

A3C 笔记

AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中，使用异步梯度下降来训练的方法。
Junr_0926·2023-12-06 02:12

【论文解读】UC-NeRF: Neural Radiance Field for Under-Calibrated multi-view cameras in autonomous driving

UC-NeRF：欠校准的多视角摄像头系统的新颖视图合成方法论文：https://arxiv.org/abs/2311.16945代码：GitHub-kcheng1021/UC-NeRF:theofficialpytorchimplementationofUC-NeRF图2：在欠校准的多摄像头系统中，NeRF的质量显著下降（第一行），伴随着颜色不一致（红色框），物体幻影（红色箭头）和错误的几何形状（
LeapMay·2023-12-06 00:37

【读点论文】A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference

ASurveyofQuantizationMethodsforEfficientNeuralNetworkInferenceAbstract一旦抽象的数学计算适应了数字计算机的计算，在这些计算中如何有效地表示
羞儿·2023-12-05 23:32

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

NeRF是2020年ECCV的oralpaper，仅使用多视角RGB图像，即可完成高度逼真的三维重建和新视角合成，效果不得不说很是惊艳。简单的来说，NeRF的工作可以分为两部分：三维重建、渲染。三维重建本质上是一个2D到3D的建模过程，利用空间每个位置的3D点坐标（x，y，z）和观测视角（nx，ny，nz）作为输入，通过MLP网络建模空间每个位置对应的体密度σ和颜色c，形成了3D场景的隐式表示。渲
X_Student737·2023-12-05 17:31

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（12 月 4 日论文合集）（下）

AdversarialAttacksagainstMulti-viewObjectDetectionSystems1.9PresentationAttackDetectionusingConvolutionalNeuralNetworksandLocalBinaryPatterns1.10PresentationAttackdetectionusingWav
旅途中的宽~·2023-12-05 15:08

Python edge-tts库全部声音模型一览表

下面是edge-tts的声音模型，zh-CN为中文语音模型Name:af-ZA-AdriNeuralGender:FemaleName:af-ZA-WillemNeuralGender:MaleName
淘小白_TXB2196·2023-12-05 06:30

推荐系统论文 Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation

文章目录简介MotivationModelExperiments简介这是一篇关于图的推荐论文，论文的创新点非常简单，但是非常精准。解决的办法也并不复杂，我个人非常喜欢这种用简单的方法解决一个比较关键的问题的论文。也是我师兄的一个分享，这里我增加一些我个人的理解，在这里做一个分享。Motivation这一部分其实我认为是这篇论文的精华。从上图可以看出，对于长序列，我们将序列转换为上面一张图。然后在G
Braylon1002·2023-12-04 11:02

Pytorch实现bidirectional_recurrent_neural_network

Bidirectional_recurrent_neural_network#Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms
AIHUBEI·2023-12-04 10:02

LLM-Intro to Large Language Models

Llama270bmodel2filesparametersfileparameterorweightofneuralnetworkparameter–2bytes,floatnumbercoderunparameters
mrbone11·2023-12-04 07:46

Elasticsearch：什么是大语言模型（LLM）？

大型语言模型也称为神经网络（neuralnetwork-NN），是受人脑启发的计算系统。这些神经网络使用分层的节点网络
Elastic 中国社区官方博客·2023-12-04 05:29

CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类

文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4重叠池化3.5整体架构4减轻过拟合4.1数据增强4.2Dropout随机失活5超参数设置6结果6.1定性评估7探讨AlexNet研究背景Top5errorAlexNet研究成果意义AlexNet
源代码•宸·2023-12-04 01:26

libtorch cuda推理时间测量

关于在Pytorch上测算模型推理素的代码和原理参见TheCorrectWaytoMeasureInferenceTimeofDeepNeuralNetworks。
微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

Manipulating the loss calculation to enhance the training process of physics-informed neural

论文阅读：Manipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuralnetworkstosolvethe1DwaveequationManipulatingthelosscalculationtoenhancethetrainingprocessofphysics-informedneuraln
xuelanghanbao·2023-12-04 00:03

When and why PINNs fail to train A neural tangent kernel perspective

论文阅读：WhenandwhyPINNsfailtotrainAneuraltangentkernelperspectiveWhenandwhyPINNsfailtotrainAneuraltangentkernelperspectivePINN
xuelanghanbao·2023-12-04 00:32

VC-PINN Variable coefficient physics-informed neural network for forward and inverse problems

VC-PINNVariablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsVC-PINN:Variablecoefficientphysics-informedneuralnetworkforforwardandinverseproblemsofPDEswithvariablecoefficient
xuelanghanbao·2023-12-04 00:32

A comprehensive study of non-adaptive and residual-based adaptive sampling

论文阅读：Acomprehensivestudyofnon-adaptiveandresidual-basedadaptivesamplingforphysics-informedneuralnetworksAcomprehensivestudyofnon-adaptiveandresidual-basedadaptivesamplingforphysics-informedneuralnetwo
xuelanghanbao·2023-12-04 00:01

Respecting causality is all you need for training physics-informed neural networks

论文阅读：Respectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworksRespectingcausalityisallyouneedfortrainingphysics-informedneuralnetworks
xuelanghanbao·2023-12-04 00:01

Characterizing possible failure modes in physics-informed neural networks

论文阅读：Characterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksCharacterizingpossiblefailuremodesinphysics-informedneuralnetworksPINN
xuelanghanbao·2023-12-04 00:01

31-神经网络-神经网络结构

基础知识定义：在机器学习和认知科学领域，人工神经网络（artificialneuralnetwork，缩写ANN），简称神经网络（：neuralnetwork，缩写NN）或类神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的计算模型
jxvl假装·2023-12-03 21:51

HGNN+笔记

1.TitleHGNN+:GeneralHypergraphNeuralNetworks（YueGao;YifanFeng;ShuyiJi;RongrongJi）【IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence2023
umbrellazg·2023-12-03 14:36

Hypergraph Neural Networks笔记

1TitleHypergraphNeuralNetworks（YifanFengy,HaoxuanYouz,ZizhaoZhangz,RongrongJiy,YueGao）【AAAI2019】2ConclusionThispaperproposeahypergraphneuralnetworks
umbrellazg·2023-12-03 14:06

基于深度学习的卷积神经网络的水果分类系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要组成部分，已经在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成果。而水果分
xuehaikj·2023-12-03 12:35

【深度学习】卷积神经网络

卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)它的雏形是1998年LeCun的LeNet网络结构，卷积神经网络发展历程中的第一个卷积神经网络只要包含了卷基层的神经网络都可以理解为卷积神经网络
CODING_LEO·2023-12-03 12:32

深度学习与深度迁移学习有什么区别？

深度学习包含深度迁移学习，它们都利用了深层神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN）来处理数据，并从中学习特征。但是，它们也有一些区别。
XF鸭·2023-12-03 11:30

阅读笔记 | Mistify: Automating DNN Model Porting for On-Device Inference at the Edge

SummaryDeepneuralnetworks(DNNs)areincreasinglyusedinedgecomputingapplications,whererunninginferenceontheedgeprovidesbenefitslikelowerlatency
一条独龙·2023-12-03 10:02

【Yolov5 Traffic Sign】《Improved YOLOv5 network for real-time multi-scale traffic sign detection》

NeuralComputingandApplications2023文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1TheimprovedYOLOv5snetworkframework4.2AF-FPNstructure4.3Dataaugmentation5Experiments5.1Datas
bryant_meng·2023-12-03 09:15

【论文阅读】Bayes’ Rays：神经辐射场的不确定性量化

【论文阅读】Bayes’Rays：神经辐射场的不确定性量化1.Introduction2.Relatedwork3.Background3.2.NeuralLaplaceApproximations4.
WoooChi·2023-12-03 08:06

【GNN论文精读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

论文地址：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks作者：谷歌的三位大佬时间：2021年参考李沐老师的论文讲解课而做的笔记Transformer论文逐段精读【论文精读
HiLittleBoat·2023-12-03 07:42

论文精读 && MediaPipe BlazeFace

BlazeFace:Sub-millisecondNeuralFaceDetectiononMobileGPUsBlazeFace：基于移动GPUs的亚毫秒神经人脸检测论文地址：arxiv.org/pdf
Flying Bulldog·2023-12-03 03:01

2020-12-17 吴恩达-神经网络与深度学习-第四周编程练习

Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-fourth-week-excercise.git
Vivivivi安·2023-12-03 02:35

神经网络 表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
小小程序○·2023-12-02 22:04

《UNISURF: Unifying Neural Implicit Surfaces and Radiance Fields for Multi-View Reconstruction》文章解读

inproceedings{Oechsle2021ICCV,author={MichaelOechsleandSongyouPengandAndreasGeiger},title={UNISURF:UnifyingNeuralImplicitSurfacesandRadianceFieldsforMulti-ViewReconstruction
学仰泳的猫·2023-12-02 20:39

《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis》论文精读

Abstract我们提出了一种方法，通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续体场景函数，实现了合成复杂场景新视图的最先进结果。我们的算法使用全连接(非卷积)深度网络表示场景，其输入是单个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和观看方向(θ，φ))，其输出是该空间位置的体积密度和视图相关的发射辐射。我们通过沿相机光线查询5D坐标来合成视图，并使用经典的体绘制技术将输出颜色和密度投影到图像中。因为体绘制是
shY`·2023-12-02 20:06

R语言机器学习与临床预测模型37--神经网络

科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork
科研私家菜·2023-12-02 19:58

深度学习今年来经典模型优缺点总结，包括卷积、循环卷积、Transformer、LSTM、GANs等

文章目录1、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）1.1优点1.2缺点1.3应用场景1.4网络图2、循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，
JJxiao24·2023-12-02 10:39

马斯克脑机接口公司再融资4300万美元，临床试验宣传片首次发布，网友：在哪儿付款？

西风发自凹非寺量子位|公众号QbitAI马斯克脑机接口公司Neuralink，又有新进展！被曝再融资4300万美元。此外，临床试验项目还在继续招募被试者，官方首次发布宣传视频。
QbitAl·2023-12-02 10:59

【NeRF】3、MobileR2L | 移动端实时的神经光场（CVPR2023）

论文：Real-TimeNeuralLightFieldonMobileDevices代码：https://github.com/snap-research/MobileR2L出处：CVPR2023贡献
呆呆的猫·2023-12-02 05:26

[seq2seq]论文实现：Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation

文章目录一、完整代码二、论文解读2.1RNN模型2.2Attention-basedModelsGlobalattentionalmodelLocalattentionalmodel2.3Input-feedingApproach2.4模型效果三、过程实现3.1导包3.2数据准备3.3构建相关类3.4模型配置3.5模型推理四、整体总结论文：EffectiveApproachestoAttentio
Bigcrab__·2023-12-02 02:16

【论文笔记】PR-GNN:Pooling Regularized Graph Neural Network for fMRI Biomarker Analysis

PR-GNN原文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.14589.pdf作者提出PR-GNN，一种端到端的能够解释fMRI的ROI的图神经网络。通过将fMRI生成的图输入PR-GNN，产生输出预测和解释的结果。由于PR-GNN模型具有可解释性，在分类性能上比其他方法更优越，同时还能检测出显著的大脑区域用于执行分类。新提出的loss函数能够使用相同的方法进行individual
The_best_man·2023-12-02 01:22

在Transformer架构之前，有注意力机制吗？自注意力机制和以往的注意力机制比有什么革新？

最早的注意力机制被引入到神经网络中是为了处理序列到序列的任务，其中最著名的例子是"SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks"（Sutskeveretal.
温柔的行子·2023-12-01 23:01

NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测 可直接运行 注释清晰适合新手小白~

完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
机器学习之星主·2023-12-01 17:32

人群计数CSRNet的pytorch实现

本文中对CSRNet:DilatedConvolutionalNeuralNetworksforUnderstandingtheHighlyCongestedScenes（CVPR2018）中的模型进行
墨骅·2023-12-01 15:22

【IEEE独立出版】2024第四届神经网络、信息与通信工程国际学术会议（NNICE 2024）

2024第四届神经网络、信息与通信工程国际学术会议（NNICE2024）20244thInternationalConferenceonNeuralNetworks,InformationandCommunicationEngineering2024
艾思科蓝-何老师【H8053】·2023-12-01 13:27

RNN 网络结构及训练过程简介

本文通过整理李宏毅老师的机器学习教程的内容，简要介绍RNN（recurrentneuralnetwork）的网络结构及训练过程。
星海浮生·2023-11-30 19:56

【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

著名：本文是从MichaelNielsen的电子书NeuralNetworkandDeepLearning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果
TwcatL_tree·2023-11-30 16:12

ANN人工神经网络：从基础认知到现实理解

神经网络的再认知前面我们了解过，人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是人类为了模仿人大脑的神经网络结构创建出来的一种计算机系统结构。
Xy丶Promise·2023-11-30 09:12

深度学习之十二（图像翻译AI算法--UNIT（Unified Neural Translation））

概念UNIT（UnifiedNeuralTranslation）是一种用于图像翻译的AI模型。它是一种基于生成对抗网络（GAN）的框架，用于将图像从一个域转换到另一个域。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-30 09:19
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