《Neural 第17页

1707.ICCV.Neural Person Search Machines检测加识别论文阅读笔记

NeuralPersonSearchMachines（NPSM）一个新颖的end-to-end的（检测+reid）行人搜索识别方法论文贡献：1.提出了一种NPSM框架（基于LSTM记忆递归网络attention

xuluohongshang·2023-11-11 22:00

[论文] Feature Squeezing:Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks

思路：对抗样本经过featuresqueeze处理后大部分增加的干扰会被消除或者减小，致使featuresqueeze前后的分类结果向量（distributedvector）L1距离很大，这与正常样本经过featuresqueeze后结果相反，基于这样的规律进行对抗样本的过滤。使用的攻击手段：1.L0攻击：CW0，JSMA2.L2攻击：CW23.L正无穷：FGSM、BIM、CW正无穷squeeze

tizzyt95·2023-11-11 22:28

论文阅读：DeepWukong: Statically detecting software vulnerabilities using deep graph neural network

ACMTransactionsonSoftwareEngineeringandMethodology（TOSEM）ABSTRACT作者针对目前基于机器学习的漏洞检测方法的不足，提出了一种新的方法，即同时考虑代码中的控制流、结构化信息以及跨函数的数据流信息，此外还利用了最新的图神经网络进行嵌入表示。作者将该方法实现为DeepWuKong模型，并使用现实世界中105428个C\C++程序进行评估，实验

wanacry11·2023-11-11 22:23

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

会议：2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：当前防御方法存在一些难以实现的假设

MiaZX·2023-11-11 22:19

NeRF-pytorch源码解读：论文Representing Scenesas Neural Radiance Fieldsfor View Synthesis

://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3503250代码：GitHub-yenchenlin/nerf-pytorch:APyTorchimplementationofNeRF(NeuralRadianceFields

LeapMay·2023-11-11 18:46

2021斯坦福CS224N课程笔记~3

3.神经网络学习：手工计算梯度Lecture3:Neuralnetlearning:Gradientsbyhand(matrixcalculus)andalgorithmically(thebackpropagationalgorithm

mwcxz·2023-11-11 14:16

CRNN论文阅读笔记

CRNN论文标题：AnEnd-to-EndTrainabelNeuralNetworkforImage

DU_YULIN·2023-11-11 12:42

神经网络开篇

而由于毕业设计选题的缘故——“卷积神经网络“课题，我现在需要阅读一份英文的文档，都是我不认识的人写的，名字叫《Neuralnetworksanddeeplearning》，中文意思就是神经网络和深度学习

猪头劲·2023-11-11 10:47

2023 Meta neurons improve spiking neural networks for efficient spatio-temporal learning

论文下载：Metaneuronsimprovespikingneuralnetworksforefficientspatio-temporallearning-ScienceDirect代码地址：GitHub-thomasaimondy

Zephyr H·2023-11-11 10:41

Pytorch实战教程（一）-神经网络与模型训练

0.前言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是一种监督学习算法，其灵感来自人类大脑的运作方式。

张志翔的博客·2023-11-11 08:55

递归神经网络（recursive NN）结合自编码（Autoencode）实现句子建模

递归神经网络（recursiveNN）结合自编码（Autoencode）实现句子建模递归神经网络（recursiveNN）目前有两种RNN比较常用，一种是recurrentneuralnetworks，

丫头片子不懂事·2023-11-11 06:11

自然语言处理（一）：RNN

「循环神经网络」（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模。

冷冻工厂·2023-11-11 04:40

Neural Code Summrization: 2016-2021年论文解读 (一)

文章目录WhatiscodesummarizationExampleOverviewofneuralcodesummarizationmethodSequencemodel(序列模型)Codenn:第一篇使用

Ensheng Shi·2023-11-11 02:00

Count-based exploration with neural density models论文笔记

Count-basedexplorationwithneuraldensitymodels[J].InternationalConferenceonMachineLearning,InternationalConferenceonMachineLearning

Gabriel17·2023-11-11 02:57

【论文阅读】NeROIC：在线图像集合中对象的神经渲染

论文连接：NeROIC:NeuralRenderingofObjectsfromOnlineImageCollectionsintroduction从在线图像集合中获取对象表示的新颖方法，从具有不同相机

prinTao·2023-11-11 01:08

【论文阅读】多模态NeRF：Cross-Spectral Neural Radiance Fields

https://cvlab-unibo.github.io/xnerf-webintro从不同的lightspectrumsensitivity获取信息，同时需要obtainaunifiedCross-Spectralscenerepresentation–allowingforquerying,foranysinglepoint,anyoftheinformationsensedacrosssp

prinTao·2023-11-11 01:06

D-Nerf：用于动态场景表示的神经辐射场

PumarolaA,CoronaE,Pons-MollG,etal.D-nerf:Neuralradiancefieldsfordynamicscenes[C]//ProceedingsoftheIEEE

ScienceLi1125·2023-11-10 11:34

NeRF：将场景表示为神经辐射场以用于视图合成

MildenhallB,SrinivasanPP,TancikM,etal.Nerf:Representingscenesasneuralradiancefieldsforviewsynthesis[C

ScienceLi1125·2023-11-10 11:04

Nerfies：可变形神经辐射场

ParkK,SinhaU,BarronJT,etal.Nerfies:Deformableneuralradiancefields[C]//ProceedingsoftheIEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision

ScienceLi1125·2023-11-10 11:04

人群计数——MCNN

这是对于Single-ImageCrowdCountingviaMulti-ColumnConvolutionalNeuralNetwork（2016CVPR）中所提出的MCNN模型的基于pytorch

墨骅·2023-11-10 08:30

Dynamic Neural Networks: A Survey

动态神经网络：综述论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.04906v2项目地址：https://github.com/StevenTu01/CourseraAbstract动态神经网络是深度学习领域的一个新兴研究课题。与在推理阶段具有固定计算图和参数的静态模型相比，动态网络可以使其结构或参数适应不同的输入，从而在准确性、计算效率、适应性等方面具有显著优势。在本次调查中，我

通街市密人有·2023-11-10 01:30

【 2020ResearchGate】On Interpretability of Artificial Neural Networks

OnInterpretabilityofArtificialNeuralNetworksFengleiFan,StudentMember,IEEE,JinjunXiongandGeWang,Fellow

Kenny_SI·2023-11-10 01:58

Explainability in Graph Neural Networks:A Taxonomic Survey

ExplainabilityinGraphNeuralNetworks:ATaxonomicSurveyAbstract深度学习方法在许多人工智能任务中实现了不断提高的性能。

Kenny_SI·2023-11-10 01:58

A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks

paper另外一篇总结目标检测的文章：RecentAdvancesinObjectDetectionintheAgeofDeepConvolutionalNeuralNetworksTherearesomechallengesfacedduringthetrainingofdeepCNNmodel

hajungong007·2023-11-10 01:20

【读论文】A Survey on Neural Network Interpretability

目录摘要序可解释性的定义可解释性的重要性相关工作本文贡献分类法被动解释被动，规则作为解释被动，规则作为解释，（半）局部被动，规则作为解释，全局摘要本文工作：可解释性的定义可解释性的重要性新的分类法：三个维度进行分类：参与方式（主动/被动），解释类型，范围(局部/全局）序可解释性的定义可解释性是用可理解的词汇（term）向一个人提供解释的能力。理想情况下，解释应该是逻辑决策规则(如果-那么规则)，或

MonteCrystal·2023-11-10 01:49

深度神经网络压缩与加速综述 Deep Neural Network Compression and Acceleration: A Review

13.深度神经网络压缩与加速综述DeepNeuralNetworkCompressionandAcceleration:AReview摘要：深度神经网络在人工智能的应用中，包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理方面

daisyxyr·2023-11-10 01:18

论文笔记系列-Neural Network Search ：A Survey

论文笔记系列-NeuralNetworkSearch：ASurvey论文笔记NASautomlsurveyreviewreinforcementlearningBayesianOptimizationevolutionaryalgorithm

aiwanghuan5017·2023-11-10 01:17

A Survey on Neural Network Interpretability

ASurveyonNeuralNetworkInterpretability----《神经网络可解释性调查》摘要随着深度神经网络的巨大成功，人们也越来越担心它们的黑盒性质。

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-10 01:45

深度学习(CNN+RNN)笔记2

文章目录第五课：序列模型(SequenceModels)第一周：循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks）【序列模型、语言模型+序列生成、对新序列采样。

夜中听雪·2023-11-09 16:36

关于脑机接口实现的思考——再谈埃隆马斯克的脑机接口新动态

今天看到了埃隆马斯克的Neuralink的新动态，要招募志愿者进行试验，因此基于此前的文章，这里做一个新的探讨，第一篇文章在下面的链接，大家可以先过去看一下：关于脑机接口该如何实现的考虑埃隆马斯克的Neuralink

青润·2023-11-09 16:26

现代循环神经网络：门控循环单元(GRU)

专栏：神经网络复现目录门控循环单元(GRU)门控循环神经网络（GatedRecurrentNeuralNetwork，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构

青云遮夜雨·2023-11-09 14:39

基于高效多分支卷积神经网络的生长点精确检测与生态友好型除草

Eco-friendlyweedingthroughprecisedetectionofgrowingpointsviaefficientmulti-branchconvolutionalneuralnetworks

毕竟是shy哥·2023-11-09 12:56

ShuffleNet系列网络结构

ShuffleNetV2Guideline1Guideline2Guideline3Guideline4模型结构代码论文：ShuffleNet:ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkfo

小蒋的技术栈记录·2023-11-09 10:39

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

近年来，为了提高单模态遥感数据的分类性能，人们进行了大量的研究。然而，随着从卫星或机载平台获取的遥感数据的可用性不断增加，多模式遥感数据的同时处理和分析对遥感界的研究人员提出了新的挑战。为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。顾名思义，CCR-Net通过跨模态的重建策略，可以更有效地相互交换信息

ru-willow·2023-11-09 08:12

————CNN一些实践性技巧，高效BP方法

转载：http://lib.csdn.net/article/deeplearning/42985《NeuralNetworksTricksoftheTrade.2nd》这本书是收录了1998-2012

hellocsz·2023-11-09 04:33

基于显著性的无人机多光谱图像语义杂草检测与分类

Saliency-BasedSemanticWeedsDetectionandClassificationUsingUAVMultispectralImaging(2023）摘要1、介绍2、相关工作2.1监督学习2.2半监督学习2.3无监督学习3、方法3.1贡献3.2PC/BC-DIMNEURALNETWORK

毕竟是shy哥·2023-11-08 22:21

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

1.前言论文链接：http://gaoyue.org/paper/HGNN.pdfgithub：https://github.com/iMoonLab/HGNN在本文中提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络(HGNN)框架，它可以在超图结构中编码高阶数据相关性。面对在实践中学习复杂数据表示的挑战，特别是在处理复杂数据时，超图在数据建模方面更加灵活。该方法设计了超边卷积运算来处理表示学习过程中的数

饮冰l·2023-11-08 19:46

论文解读：《基于BERT和二维卷积神经网络的DNA增强子序列识别transformer结构》

论文解读：《AtransformerarchitecturebasedonBERTand2DconvolutionalneuralnetworktoidentifyDNAenhancersfromsequenceinformation

风灬陌·2023-11-08 19:24

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

【联邦学习-论文阅读】Towards Personalized Federated Learning

AlysaZiyingTan,HanYu,Member,IEEE,LizhenCui,Member,IEEE,andQiangYang,Fellow,IEEE期刊：IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS

一只小maru·2023-11-08 08:42

逆向工程破解苹果监控iPhone图片的算法：原来iOS14.3上就有了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自：机器之心神秘的NeuralHash算法，打开一看是MobileNetV3。

Evan-yzh·2023-11-07 23:13

重定向：基于神经网络优化的方法

KinematicMotionRetargetingviaNeuralLatentOptimizationforLearningSignLanguage解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1LearningFromDemonstration2.2Optimization-BasedMotionRetargeting2.3Learning-BasedMotionRetargeting3

AIRV_Gao·2023-11-07 19:12

Neural Network and Deep Learning-学习笔记2-改进神经网络的学习方法

1.交叉熵代价函数下面这个例子我们可以看到刚开始的学习速度是⽐较缓慢的。对前150左右的学习次数，权重和偏置并没有发⽣太⼤的变化。随后学习速度加快，神经⽹络的输出也迅速接近0.0。为了理解这个问题的源头，想想我们的神经元是通过改变权重和偏置，并以⼀个代价函数的偏导数（∂C/∂w和∂C/∂b）决定的速度学习。所以，我们在说“学习缓慢”时，实际上就是说这些偏导数很⼩。我们⼀直在⽤的是⽅程表⽰⼆次代价函

老师我想当语文课代表·2023-11-07 16:06

图像领域-深度学习网络结构（从浅入深）——基础到对比到改进

一、最基本的CNN模型基本构成卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种用于处理图像和视频数据的深度学习模型。

一路向前，积极向上·2023-11-07 12:01

Nerf论文前后介绍以及今后方向（2020年各个方向工作论文分析） NEURAL VOLUME RENDERING:NERF AND BEYOND

这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍2020年对Nerf工作的一篇总结论文NEURALVOLUMERENDERING:NERFANDBEYOND，论文作者是佐治亚理工学院的FrankDellaert

出门吃三碗饭·2023-11-07 08:49

使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2

上一张链接：https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/125456950卷积神经网络•Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层

海宝7号·2023-11-07 03:36

百面深度学习-循环神经网络

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。你可以将它想象成一个机器，它不仅考虑当前的输入，还考虑之前接收过的输入。

jieHeEternity·2023-11-06 13:42

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络花卉识别系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习中广泛应用于图像识别和处理的一种网络结构。基于Tensorflow的卷积神经网络花卉识别系统可以

雅致教育·2023-11-06 13:07

YoloV8目标检测与实例分割——目标检测onnx模型推理

它的设计目标是优化执行使用OpenNeuralNetworkExchange（ONNX）格式定义的模型，ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放标准。

知来者逆·2023-11-06 13:34

《动手学深度学习 Pytorch版》 3.3 线性回归的简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#nn是神经网络（NeuralNetworks

AncilunKiang·2023-11-06 12:50

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