《Neural 第20页

Coursera Machine Learning Week 4 - Neural Networks

NeuralNetworks:Representation1.Whichofthefollowingstatementsaretrue?Checkallthatapply.

xiewen99·2023-10-25 14:22

利用传统方法（N-gram，HMM等）、神经网络方法（CNN，LSTM等）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现

）和预训练方法（Bert等）的中文分词任务实现【Thewordsegmentationtaskisrealizedbyusingtraditionalmethods(n-gram,HMM,etc.),neuralnetworkmethods

JackHCC·2023-10-25 09:46

论文精读：THOUGHT PROPAGATION: AN ANALOGICAL APPROACH TO COMPLEX REASONING WITH LARGE LANGUAGE MODELS

ANANALOGICALAPPROACHTOCOMPLEXREASONINGWITHLARGELANGUAGEMODELS前言ABSTRACT1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1GraphNeuralNetwork2.2AnalogicalReasoning2.3Prompt-basedLargeLanguageModelReasoning

HERODING77·2023-10-25 07:52

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第273期】Mon, 23 Oct 2023

DailyComputerVisionPapersUsingHuman-likeMechanismtoWeakenEffectofPre-trainingWeightBiasinFace-RecognitionConvolutionalNeuralNetworkAuthor

hitrjj·2023-10-25 07:02

【COMP305 LEC 8】

LEC8Comp305PartI.ArtificialNeuralNetworksTopic3.Hebb’sRules1.Hebb’sRulesandthehistoricalbackgroundTheMcColloch-Pittsneuronmadeabaseforamachine

WINNER505·2023-10-25 05:17

《python深度学习》笔记（十七）：卷积神经网络基础

卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,CNN），是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。

故山月白·2023-10-25 04:29

Python 深度学习入门之CNN

一、CNN简介1、简介CNN的全称是ConvolutionalNeuralNetworks（卷积神经网络）。

bug别找我·2023-10-25 04:55

Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）

Python实战：实现人马图像分类——使用卷积神经网络（含源代码）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是目前计算机视觉领域的一种重要深度学习模型，已被广泛应用于图像识别

CodeWG·2023-10-25 04:35

Neural ODE 神经常微分方程

NeuralODEODE常微分方程欧拉法求解：欧拉法求解过程是一个递归的过程，这个思想和牛顿法、梯度下降法是相似的。并且它将函数离散化，分割成一个个小段来求解。

weixin_44040169·2023-10-25 01:06

文献阅读（82）二值化神经网络

文章目录1abstract&introduction2ClampingRectifiedLinearUnit3量化方法3.1前向近似3.2后向近似题目：EfficientQuantizationforNeuralNetworkswithBinaryWeightsandLowBitwidthActivations

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（167）NoC神经网络加速器

文章目录面向DNN的NoC拓扑比较题目：Energy-EfficientandHigh-PerformanceNoCArchitectureandMappingSolutionforDeepNeuralNetworks

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（28）

题目：AcceleratingSparseDeepNeuralNetworkonFPGA时间：2019会议：ProceedingsofIEEEHighPerformanceExtremeComputingConference

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:06

文献阅读（152）Eyeriss v2（未完）

架构总览4灵活的hierarchicalmesh片上网络4.1motivation4.2高层次概念与用例题目：Eyerissv2:AFlexibleAcceleratorforEmergingDeepNeuralNetworksonMobileDevices

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:36

推荐系统（七）：基于PNN的推荐算法

一、Factorization-machinesupportedNeuralNetworks(FNN)由前几期的介绍可知因子机(FM)可以对特征进行二阶交叉。

fromeast·2023-10-24 09:53

机器学习---BP算法代码（定义了一个基本的神经网络框架，包括Neuron（神经元）、NeuronLayer（神经元层）和NeuralNetwork（神经网络）三个类）

1.约束定义一些代码中使用的缩写或约定。这些约定可以帮助理解代码的工作原理。以下是对每个缩写或约定的解释：1."pd_"作为变量前缀意味着"partialderivative"（偏导数）。在计算反向传播时，我们需要计算损失函数相对于模型参数的偏导数。2."d_"作为变量前缀表示"derivative"（导数）。导数是一个函数在某一点的斜率，它表示函数在该点的变化率。3."_wrt_"是"withr

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:42

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）下

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcnn_operationsimportcnn_operationsascnn_oprconvolutional_neural_network

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 07:31

【会议征稿通知】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

搞科研的小刘选手·2023-10-24 06:49

微软开源mlsys库之NNI

一、总览NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。

加油11dd23·2023-10-24 01:43

深度学习3：循环神经网络Recurrent Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

循环神经网络循环神经网络概述给网络增加记忆能力延时神经网络有外部输入的非线性自回归模型循环神经网络简单循环网络循环神经网络的计算能力循环神经网络的通用近似定理图灵完备应用到机器学习序列到类别模式同步的序列到序列模式异步的序列到序列模式参数学习随时间反向传播算法实时循环学习算法两种算法的比较手动计算的例子长程依赖问题改进方案梯度爆炸梯度消失参考资料循环神经网络概述在前馈神经网络中，信息的传递是单

绝对是谨慎提交的昵称·2023-10-24 00:44

RNN：循环神经网络（Recurrent Neural Network）

前言神经网络现在各种网络结构都有了，每一种网络结构都是针对某些领域问题而提出来的，RNN循环神经网络同样有它自己的背景，通过这些背景你可以更加认识RNN，甚至未来自己也可以设计自己的网络结构。RNN的提出在RNN之前，大家提出来的网络结构都很独立，他们都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系

予亭·2023-10-24 00:13

循环神经网络（Recurrent Neural Network Model）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程上篇文章介绍了RNN的数学符号（Notation），现在我们讨论一下怎样才能建立一个神经网络来学习X到Y的映射。如下图所示。可以尝试的方法之一是使用标准神经网络，还是我们之前的例子，“HarryPotterandHerminoeGrangerinventedanewspell.”，把这9个输入单词（可能是9个one-hot向量），将它们输入到一个标准神经网络

双木的木·2023-10-23 23:35

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

RNN（RecurrentNeuralNetwork）是怎么来的？一些应用场景，比如说写论文，写诗，翻译等等。既然已经学习过神经网络，深度神经网络，卷积神经网络，为什么还要学习RNN？

AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

循环神经网络(Recurrent Neural Network)

1.为什么需要循环神经网络RNN上图是一幅全连接神经网络图，我们可以看到输入层-隐藏层-输出层，他们每一层之间是相互独立地，(框框里面代表同一层)，每一次输入生成一个节点，同一层中每个节点之间又相互独立的话，那么我们每一次的输入其实跟前面的输入是没有关系地。这样在某一些任务中便不能很好的处理序列信息。什么是序列信息呢？通俗理解就是一段连续的信息，前后信息之间是有关系地，必须将不同时刻的信息放在一起

shadowismine·2023-10-23 23:03

图片翻译——让机器告诉你图片内容

本文主要基于论文VinyalsO,ToshevA,BengioS,etal.Showandtell:Aneuralimagecaptiongenerator[C]//ComputerVisionandPatternRecognition.IEEE

一梦到天涯·2023-10-23 23:52

96、ScatterNeRF: Seeing Through Fog with Physically-Based Inverse Neural Rendering

简介论文：https://arxiv.org/pdf/2305.02103.pdf充分渲染雾场景，并从参与媒体中分解无雾背景，提出了散射体和场景物体的解纠缠表示，并学习了基于物理启发损失的场景重建贡献点：提出了一种通过在体绘制过程中引入Koschmieder散射模型来学习参与介质的解纠缠表示的方法。方法增加了一个用于模拟散射介质特性的MLP，并且不需要任何额外的采样或其他程序，使其在计算和内存消耗

C--G·2023-10-23 19:21

变分贝叶斯深度学习综述

本文将针对贝叶斯深度学习框架进行系统性的概述，包括模型不确定性的引入；贝叶斯神经网络（BayesianNeuralNetwork）、高斯过程（GaussianProcess）、变分自编码器

mingqian_chu·2023-10-23 17:00

深度学习中的不确定性综述

领域学者：http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/论文标题：ASurveyofUncertaintyinDeepNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org

mingqian_chu·2023-10-23 17:58

BERTopic

论文标题：BERTopic:Neuraltopicmodelingwithaclass-basedTF-IDFprocedure论文作者：MaartenGrootendorst论文链接：https://

just do it now·2023-10-23 12:24

深度卷积网络识别地震断层实战（附程序）

这次我们研究神经网络在断层识别的应用，主要是参考了AugustoCunha的论文《Seismicfaultdetectioninrealdatausingtransferlearningfromaconvolutionalneuralnetworkpre

科技州与数据州·2023-10-23 06:39

神经网络和AI的关系

神经网络（NeuralNetworks）和人工智能（ArtificialIntelligence，AI）之间存在紧密的关系，可以概括为以下几点：神经网络是AI的子领域：神经网络是人工智能的一个子领域，它是通过模仿生物神经元的工作方式来实现智能的一种方法

Chen_Chance·2023-10-22 20:39

Adobe Photoshop 2022

Photoshop2022的重大更新还包括许多用于增强和修饰图像的新功能，如基于Sensei的NeuralFilters（AI滤镜）和天空替换、详细的云文档历史记录、对形状的重大改进、面向主流文件的架构改

王羲之的之·2023-10-22 13:34

ML 神经网络

神经网络(neuralnetworks)是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

XinY_VV·2023-10-22 12:11

深度学习---卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）是含有卷积层的神经网络。卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征。CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中

lichunericli·2023-10-22 11:50

自然语言处理---RNN、LSTM、GRU模型

RNN模型RNN模型概述RNN(RecurrentNeuralNetwork)，中文称作循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出

lichunericli·2023-10-22 05:46

卷积神经网络（CNN）入门：使用Python实现手写数字识别

1.卷积神经网络（CNN）简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称

Hello NiKo·2023-10-21 20:38

循环神经网络（RNN）简单介绍—包括TF和PyTorch源码，并给出详细注释

导入对应的库及加载数据集3.2.数据预处理3.3定义RNN模型3.4训练模型3.5测试模型4.使用PyTorch框架实现上述功能—注释详细5.结论循环神经网络（RNN）入门教程循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks

百年孤独百年·2023-10-21 16:11

AI的博客资料汇总

准确率Accuracy，精确度Precision，召回率Recall，F-ScoreTheUnreasonableEffectivenessofRecurrentNeuralNetworksUnderstandingLSTMNetworksLSTMimplementationexplainedAGentleIntroductiontoLongShort-TermMemoryNetworksbyEx

小班得瑞·2023-10-21 11:09

neuralnetworksanddeeplearning 第六章的代码问题

importnetwork3Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Volumes/File/Dropbox/0uci_classes/ICS274/neural-networks-and-deep-learning

荷茗·2023-10-21 07:08

深度学习加速之剪枝、知识蒸馏

PruningTechniquesforDeepNeuralNetworks1.剪枝1.1剪枝分类1.1.1structuredpruning和unstructuredpruning1.1.2Localpruning

L1_Zhang·2023-10-21 06:06

（论文翻译）THE LOTTERY TICKET HYPOTHESIS: FINDING SPARSE, TRAINABLE NEURAL NETWORKS《彩票假说：寻找稀疏、可训练的神经网络》

公式不清楚的地方请对照英文原文进行查看：原论文链接ABSTRACT神经网络修剪技术可以将训练网络的参数计数减少90%以上，降低存储需求并提高推理的计算性能，而不影响准确性。然而，当代的经验是，通过修剪产生的稀疏架构从一开始就难以训练，这将类似地提高训练性能。我们发现，一个标准的修剪技术自然地发现子网络，其初始化使他们能够有效地训练。基于这些结果，我们阐明了彩票假说：密集的、随机初始化的、前馈网络包

云雨无欢丶·2023-10-21 06:19

深度学习中，Xavier初始化是什么？

784)“Xavier”初始化方法是一种很有效的神经网络初始化方法，方法来源于2010年的一篇论文《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks

天天向上的小白白~·2023-10-21 05:40

RK3568笔记三：基于ResNet18的Cifar-10分类识别训练部署

ResNet（ResidualNeural

殷忆枫·2023-10-21 01:46

EfficientNet

论文：EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks这篇ICML2019的论文对目前分类网络的优化提出更加泛化的思想，

Laniakea_01d0·2023-10-20 22:35

CNN——卷积神经网络

总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding的作用多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）MLP是一种基于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork

怎么全是重名·2023-10-20 20:22

目标检测算法：RefineDet 实例

RefineDet论文及代码训练准备代码修改：开始训练测试结果关于目标检测的想法最后论文及代码先放论文:Single-Shot_Refinement_Neural_CVPR_2018_paper官方代码

Lotus_land_dream·2023-10-20 19:54

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)报错处理

#加入忽略importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

金融小白数据分析之路·2023-10-20 18:22

【Stanford CS224N 笔记】lecture 7 Recurrent Neural Network

一、语言模型1.1定义语言模型LanguageModel，是指预测一个句子（词语有序序列）出现的概率的模型，即，一般可用于以下场景：1.判断什么词序出现的可能性更高：p(六点吃饭)>p(六点饭吃)2.判断在上下文中，什么词汇出现的可能性更高：p(七点下班回家)>p(七点下班回公司)1.2n-gram语言模型一般基于一个错误但有必要的马尔科夫假设：一个单词的出现概率仅取决于前n个单词是什么，即在足量

宇智波艾尼路·2023-10-20 12:31

2021斯坦福CS224N课程笔记~2

2NeuralClassifiers2.1本篇内容覆盖word2vec与词向量回顾算法优化基础计数与共现矩阵GloVe模型词向量评估wordsenses2.2.回顾：word2vec的主要思想2.2.1

mwcxz·2023-10-20 12:54

深度学习-卷积神经网络详解

卷积神经网络二维卷积层卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是含有卷积层（convolutionallayer）的神经网络。

oveZ·2023-10-20 12:23

开始学习RNN

先后阅读了如下文章关于《ACriticalReviewofRecurrentNeuralNetworksforSequenceLearning》的阅读理解《UnderstandingLSTMNetworks

刘大力_·2023-10-20 10:01

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