《Neural

FatesrNet：Run, Don‘t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks

概述：为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，作者提出了一种新的partialconvolution（PConv），通过同时减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征，又基于PConv进一步提出FasterNet框架。1.背景计算机视觉任务追求具有低延迟和高吞吐量的快速神经网络，研究人员设计具有成本效
Y蓝田大海·2023-11-01 10:25

循环神经网络(RNN)与长短期记忆模型(LSTM)

循环神经网络1.循环神经网络（Recurrentneuralnetworks，下称"RNN"）是一种序列建模的神经网络。
fade猫·2023-11-01 09:21

循环神经网络RNN基本介绍

  这篇文章很多内容是参考：http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns
谁偷了我的酒窝·2023-11-01 09:26

【论文阅读笔记】Drone-YOLO: An Efficient Neural Network Method for TargetDetection in Drone Images

摘要:无人机(UAV)图像目标检测是各个研究领域的重要基础。然而，无人机图像提出了独特的挑战，包括大图像尺寸、小尺寸检测对象、密集分布、重叠实例和影响目标检测有效性的光照不足。在本文中，我们提出了一系列基于YOLOv8模型的多尺度无人机图像目标检测算法Drone-YOLO，旨在克服无人机图像目标检测的特定挑战。为了解决大场景尺寸和小检测对象的问题，我们对YOLOv8模型的颈部组件进行了改进。具体来
诸葛大庆·2023-11-01 07:11

文本摘要-A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization

1.总述【论文名称】ANeuralAttentionModelforAbstractiveSentenceSummarization【论文地址】https://arxiv.org/pdf/1509.00685
sinnamm·2023-11-01 07:02

时序图 循环_【GCN】不同类型的图

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《IntroductiontoGraphNeuralNetworks》的部分内容翻译和阅读笔记。
weixin_39553272·2023-11-01 03:57

时序图 循环_图神经网络入门（五）不同类型的图

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《IntroductiontoGraphNeuralNetworks》的部分内容翻译和阅读笔记。
weixin_39567169·2023-11-01 03:57

【笔记3-6】CS224N课程笔记 - RNN和语言模型

CS224N（六）RecurrentNeuralNetworksandLanguageModels语言模型语言模型介绍n-gram基于窗口的神经语言模型RNNRNNLossandPerplexityRNN
jessie_weiqing·2023-10-31 23:47

用zotero添加RSS订阅

1、首先进入网站：https://www.sciencedirect.com/2、点击Journals&BOooks3、在左侧选择期刊-分类4、点击一个杂志，以neuralnetworks为例，5、点击
JMP0XC200·2023-10-31 23:16

pruning

定义剪枝标准2.DeterminethePruningGranularityInwhatpatternshouldweprunetheneuralnetwork?定义剪枝标准确定剪枝的标准。
???/cy·2023-10-31 23:24

人工智能AI 全栈体系（九）

八、循环神经网络（RNN:RecurrentNeuralNetwork）处理不等长文本的神经网络–循环神经网络RNN。1.从句子理解说起上次讲了用词向量表示词，一句话也可以表示为一个向量。
柠檬小帽·2023-10-31 18:07

NeRF综述

文章目录《Nerf:Neuralradiancefieldin3dvision,acomprehensivereview》一、数据集：二、基于方法的分类（Method-basedTaxonomy）三、基于应用的分类
Iron_lyk·2023-10-31 17:06

研究成果

]ZhangYangsen,JiangYuru,TongYixuan.StudyofSentimentClassificationforChineseMicroblogBasedonRecurrentNeuralNetwork.ChineseJou
ssuzj·2023-10-31 15:16

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

1.主要内容是什么：这篇论文介绍了一种有效的知识迁移方法——蒸馏，可以将大型模型中的知识转移到小型模型中，从而提高小型模型的性能。这种方法在实际应用中具有广泛的潜力，并且可以应用于各种不同的任务和领域。论文中首先介绍了蒸馏的基本原理。大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型
hi小蜗·2023-10-31 14:45

2020-07-26 理清深度学习中的三个概念 Epoch Batch Iteration

在最初学习深度学习的时候,比较容易混淆三个概念EpochBatchIteration如果对这三个概念没有一个清晰的认识的话,在看别人文章的时候,很容易犯糊涂EpochIntermsofartificialneuralnetworks
小郑的学习笔记·2023-10-31 13:40

NeRF神经辐射场学习笔记（七）— NeRF-W论文翻译及原理解读

NeRF神经辐射场学习笔记（七）—NeRF-W论文翻译及原理解读参考文献和资料[1]【论文精炼】|NeRFintheWild:NeuralRadianceFieldsforUnconstrainedPhotoCollections
R-G-B·2023-10-31 10:23

paddle模型cpu部署，压缩，量化

NAS介绍神经结构搜索（NeuralArchitectureSearch，简称NAS）NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，用某种策略从中搜索出最优网络结构。
愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-10-30 18:19

Youtube DNN：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

1.介绍本文主要解决的三个挑战：大规模的推荐场景，能够支持分布式训练和提供有效率的服务。不断更新的新物料。稀疏的用户行为，包含大量的噪声。2.推荐系统文章包含推荐系统的两阶段模型：召回和排序。召回网络根据用户的历史行为从视频库中检索几百个候选视频，这些视频被认为有很高的准确率与用户相关。候选集的生成是根据粗粒度的个性化—协同过滤生成的。用户之间的相似性是以粗粒度特征表示的，例如视频观看ID，搜索q
得克特·2023-10-30 12:12

[毕设记录]@开题调研: 论文阅读记录1

《SmartChatbotforCollegeInformationEnquiryUsingDeepNeuralNetwork》过一遍文章总结吐槽...[sos]2.
临风而眠·2023-10-29 23:40

循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）循环神经网络有别于普通的全连接神经网络，其特殊的神经元输入设置使得循环神经网络对于自带序列性质的数据有着更好的效果。
Babyface Killer·2023-10-29 20:56

CV-CNN-2016：ResNeXt【ResNet和Inception的结合体】【Inception中每个分支结构相同，无需人为设计】【不增加参数的前提下，提高准确率、减少超参数量】

《原始论文：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》中心思想：GooLeNet-V4Inception那边把ResNet拿来搞了Inception-ResNet
u013250861·2023-10-29 19:15

ResNeXt论文阅读笔记.md

目录1.提出背景2.核心思想3.论文核心4.分组卷积5.核心代码论文:AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文地址:https:/
weixin_30608503·2023-10-29 19:15

YOLOv4论文翻译(已校正)

方便大家学习）论文下载：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf论文源码：GitHub-AlexeyAB/darknet:YOLOv4/Scaled-YOLOv4/YOLO-NeuralNetworksfor
耿鬼喝椰汁·2023-10-29 16:57

循环神经网络 RNN

概述循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。
mmmwhy·2023-10-29 11:45

卷积神经网络（CNN）的组成结构以及其优点

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。
Nancy-sn·2023-10-29 00:47

“硅谷钢铁侠”马斯克最新脑机接口技术——赛博朋克猪

日前，埃隆马斯克举行了一场世界瞩目的Neuralink脑机接口技术的发布会，向人们展示了一款可以“进入人体”的设备。不过在现场进行演示的不是人，而是三只植入芯片的赛博朋克猪。此次Neuralin
丁别说·2023-10-28 19:07

CNN模型可视化

1引言  要说起深度学习中最为常用和广为人知的网络模型，就要数卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）了。
开心的火龙果·2023-10-28 18:09

CNN特征可视化相关论文

LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalizationhttps://arxiv.org/pdf/1512.04150.pdfTop-downNeuralAttentionbyExcitationBackprophttps
哥廷根数学学派·2023-10-28 18:08

小样本学习论文总结（few-shot learning）

Siameseneuralnetworksforone-shotimagerecognition."ICMLDeepLearningWorkshop.Vol.2.2015.
亨利庞加莱·2023-10-28 17:54

【期刊】IEEE系列指定期刊模版下载（LaTeX或者Word）全网最细教程

IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligenceIEEETransactionsonCyberneticsIEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystemsIEEETransactionsonIndustrialInformaticsIEEETransact
机器不学习我学习·2023-10-28 10:16

Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Networks

摘要：传统需要费力的特征设计，复杂的NLP工具，耗费人力，倒是错误传播，数据稀疏。本文用CNN自动抽取lexical-level和sentence-level的特征。处理多事件句子的时候CNN只抽取最总要的信息，我们提出了DCNN，通过triggers和arguments构建动态池化层。简介一些使用features进行抽取，特征可分为：lexicalfeatures和contextfeatures
青椒rose炒饭·2023-10-28 02:11

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task3 字符识别模型

3字符识别模型本章将会讲解卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的常见层，并从头搭建一个字符识别模型。
致Great·2023-10-28 01:36

深度学习| U-Net网络

和CNN的关系U-Net也是CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）的一种，所以也会涉及CNN的原理。
魔法自动机·2023-10-27 23:07

全卷积网络和卷积网络区别

全卷积网络（FullyConvolutionalNetwork，FCN）和卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是两种常见的神经网络架构，它们在设计和应用上有一些区别
NewDay_·2023-10-27 09:37

造车先做三蹦子-之三:自制数据集(6x6数据集)230103

6*6的数据集制造、与识别：#6*6的数据集的制作、与识别、测试、输出等importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#定义模型classNeuralNet
aw344·2023-10-27 06:51

Targeted Clean-Label Poisoning Attacks on Neural Networks

TargetedClean-LabelPoisoningAttacksonNeuralNetworks----《毒蛙！
今我来思雨霏霏_JYF·2023-10-27 04:06

[论文笔记]NEZHA

引言今天带来华为诺亚方舟实验室提出的论文NEZHA，题目是针对中文中文语言理解神经网络上下文表示(NEuralcontextualiZedrepresentationforCHineselAnguageunderstanding
愤怒的可乐·2023-10-27 01:01

深度学习中Embedding层有什么用？

这篇博客翻译自国外的深度学习系列文章的第四篇，想查看其他文章请点击下面的链接，人工翻译也是劳动，如果你觉得有用请打赏，转载请打赏:SettingupAWS&ImageRecognitionConvolutionalNeuralNetworksMoreonCNNs
ChasingdreamLY·2023-10-26 19:28

Real-time Neural Radiance Talking Portrait Synthesis via Audio-spatial Decomposition学习笔记

Real-timeNeuralRadianceTalkingPortraitSynthesisviaAudio-spatialDecompositionAbstractWhiledynamicNeuralRadianceFields
ACxz·2023-10-26 10:48

RAD-NeRF模型训练教程

github.com)数字人解决方案——基于真人视频的三维重建数字人源码与训练方法article/2023/6/293:30:50前言1.真人视频三维重建数字人源码是基于NeRF改进的RAD-NeRF，NeRF（NeuralRadianceFields
c2a2o2·2023-10-26 10:15

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

IntroductionPixelRNN和PixelCNN都没有做独立性假设。通过一层256维的softmax层来将像素值当做离散分布来建模。MathModelgeneratinganimagepixelbypixel输入图像是ｎ×ｎ个pixels的x，x可以视为一个长为n2的序列，序列是由x按行读取形成的。为了评估该序列的联合概率分布p(x)，文章将该联合概率表现为n2个条件概率的乘积：而每一个
qq184861643·2023-10-26 07:32

论文阅读：ByteNet, Neural Machine Translation in Linear Time

NeuralTranslationModel给定源语言strings,通过网络模型来估计目标语言stringt的概率分布p(t|s)。
qq184861643·2023-10-26 07:32

nas神经网络架构搜索_神经建筑搜索（NAS）基础

nas神经网络架构搜索机器学习(MachineLearning)NeuralArchitectureSearch(NAS)hasbecomeapopularsubjectintheareaofmachine-learningscience.CommercialservicessuchasGoogle
weixin_26632369·2023-10-26 01:47

神经架构搜索survey: 关于如何提升Kendall tau和Spearman？

Curriculumlearningonthesharingextenttowardsbetterone-shotnasK-shotnas:Learnableweight-sharingfornaswithk-shotsupernetsFew-shotneuralarchitecturesearch2
从零开始的计科搬砖猫·2023-10-26 01:46

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN，LSTM

http://cs231n.github.io/neural-networks-1https://arxiv.org/pdf/1603.07285.pdfhttps://adeshpande3.github.io
weixin_34174132·2023-10-26 01:08

人工智能：CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的知识梳理

卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN），也被称为ConvNets或ConvolutionalNeuralNetworks，是一种深度学习神经网络架构，主要用于处理和分析具有网格状结构的数据，特别是图像和视频数据
贾斯汀玛尔斯·2023-10-26 01:07

【网安大模型专题10.19】论文6：Java漏洞自动修复+数据集 VJBench+大语言模型、APR技术+代码转换方法+LLM和DL-APR模型的挑战与机会

HowEffectiveAreNeuralNetworksforFixingSecurityVulnerabilities写在最前面摘要贡献发现介绍背景：漏洞修复需求和Java漏洞修复方向动机方法贡献数据集先前的数据集和
是Yu欸·2023-10-26 01:21

图和图神经网络的可视化，详解与示例

1图和图神经网络可视化图和图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）的可视化对于理解和分析复杂图结构和模型的工作非常重要。
LeapMay·2023-10-25 23:32

VALSE2023-快速总结

MaskedAutoencoders)2.4clip（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）模型2.5对比学习2.6扩散模型（diffustionmodel）2.7Nerf（NeuralRadianceFields
玉堃·2023-10-25 19:56

什么是卷积神经网络？解决了什么问题？

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
逍遥壮士·2023-10-25 17:38
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