《Neural 第19页

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

pytorch: 转onnx模型

摘要：onnx(OpenNeuralNetworkExchange)主要用于部署，训练一般使用pytorch和tensorflow，等训练完成，我们需要模型转成onnx，用于部署在云或者边缘计算上。

傲笑风·2023-11-06 03:43

运动重定向：TeachNet

Vision-basedTeleoperationofShadowDexterousHandusingEnd-to-EndDeepNeuralNetwork解析摘要1.简介2.RelatedWork2.1

AIRV_Gao·2023-11-06 02:33

【Nature】Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network

文章目录前置知识动机结果MLC架构MLC实施讨论前置知识\quadmeta-learning中，每个epoch包含了若干eposide，每个eposide包含若干个类别的SupportSet和QuerySet，不同eposide之间的数据是独立的。每个eposide进行一次前向传播和梯度更新。\quadmeta-learning是task-level的，用于学习函数，也就是用于学习规则。Code:

Iron_lyk·2023-11-06 00:28

OpenCV3【神经网络】ANN_MLP

//基于OpenCV提供的样例neural_network.cpp，加入了网络保存和读取#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv

scu30·2023-11-06 00:00

Q_cy·2023-11-05 20:12

1.信号处理顶会-ICASSP：SA-Net: shuffle attention for deep convolutional neural networks

CODE:https://github.com/wofmanaf/SA-NetABSTRACT:在计算机视觉研究中主要有两种广泛使用的注意机制，空间注意和通道注意，它们分别旨在捕获像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它们融合在一起可能会比它们各自的实现更好的性能，但这将不可避免地增加计算开销。→ShuffleAttention（SA）模块（1）分组：SA首先将通道尺寸分组为多个子特征，然后并行处理

pig不会cv·2023-11-05 20:28

论文笔记：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search

MasteringthegameofGowithdeepneuralnetworksandtreesearchNature2015这是本人论文笔记系列第二篇Nature的文章了，第一篇是DQN。

a1424262219·2023-11-05 20:57

注意力机制SimAM代码（Pytorch）

SimAM:ASimple,Parameter-FreeAttentionModuleforConvolutionalNeuralNetworks论文链接：http://proceedings.mlr.press

我爱编程爱我·2023-11-05 10:26

基于Tensorflow搭建卷积神经网络实现经典手写数据集的分类问题

一.基本概念卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

ら、缘未尽·2023-11-05 08:31

每天五分钟计算机视觉：池化层的反向传播

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种强大的深度学习模型，在计算机视觉任务中取得了巨大成功。

幻风_huanfeng·2023-11-05 08:29

基于神经网络的图像识别,人工神经网络图像识别

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、

「已注销」·2023-11-05 07:33

读书笔记17：Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data

https://arxiv.org/pdf/1805.07984.pdf看过之后有一个思考，adversarialattack的目标是事先选定一个class，然后选择攻击方式，尽可能使得模型把样本分类成这个类别，并且classprobability和原class的probability拉开差距，但是可不可以将目标设定为最小化原分类class的probability，也就是只将目标定位为使targe

b224618·2023-11-05 04:37

GLOM

Howtorepresentpart-wholehierarchiesinaneuralnetworkHinton44页的长文-GLOM分析https://zhuanlan.zhihu.com/p/365735990arXiv

Valar_Morghulis·2023-11-05 04:00

PyTorch深度学习实战（24）——从零开始实现Mask R-CNN实例分割

检测头2.使用MaskR-CNN实现实例分割2.1数据集分析2.2模型构建策略2.3模型构建与训练3.多类别实例分割小结系列链接0.前言MaskR-CNN(MaskRegionConvolutionalNeuralNetwork

盼小辉丶·2023-11-05 03:59

【论文阅读 12】PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:一种用于杂乱场景中6D物体姿态估计的卷积神经网络摘要——刺激已知物体的6D姿势对于机器人与现实世界交互很重要。由于对象的多样性以及物体之间的杂乱和遮挡引起的场景的复杂性，这个问题具有挑战性。在这项工作中，我们介绍了PoseCNN，一种用于6D对象姿态估计的新卷积神经网络。PoseCNN通过定位物体在图像中的中心并预测其与相机的距离来估计物体的3D平移。通过回归到四元数表示来估计对象

不菜不菜·2023-11-05 00:45

（论文阅读16/100）Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural

文献阅读笔记简介题目Inside-OutsideNet:DetectingObjectsinContextwithSkipPoolingandRecurrentNeuralNetworks作者SeanBell

朽月初二·2023-11-04 13:27

渲染神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF），三维重建渲染过程基本原理_光线采样sample_pdf()和光线渲染render_rays ()代码详解

射线采样2.2NeRF模型预测2.3体积渲染3采样与渲染代码详解（rending.py）3.1神经体积渲染代码解析3.2sample_pdf函数3.3render_rays函数1神经辐射场神经辐射场（NeuralRadianceFields

LeapMay·2023-11-04 13:31

GCN火车票识别项目 P2 图卷积神经网络介绍

但人们发现了很多CNN、RNN无法解决，或者效果不好的问题——图结构数据，如社交网络、人物关系、分子结构等，所以就有了GNN网络(GraphNeuralNetworks)。

陈华编程·2023-11-04 11:14

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