《Neural 第36页

机器学习算法（九）：神经网络（neural networks，NN）

目录1什么是神经网络1.1神经元模型1.2感知机1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2神经网络目标函数2.1交叉熵代价函数（二分类交叉熵解决多分类问题）2.2交叉熵代价函数（多分类交叉熵）+softmax函数2.3均方误差3神经网络优化算法（误差逆传播算法，BP）3.1前向传播3.2使用交叉熵代价函数（二分类交叉熵形式）反向传播3.2.1反向传播3.2.2’误差’的计算3.2.3反向传播的

意念回复·2023-07-18 12:22

12.30阅读论文笔记：Physics-Informed Neural Networks for Power Systems

Physics-InformedNeuralNetworksforPowerSystemsGeorgeS.Misyris,AndreasVenzkeandSpyrosChatzivasileiadisPhysicsInformedNeuralNetworks

HJ·2023-07-18 12:22

【论文阅读】OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER

一、背景神经网络的吸收信息的容量（capacity）受限于参数数目。条件计算（conditionalcomputation）针对于每个样本，激活网络的部分子网络进行计算，它在理论上已证明，可以作为一种显著增加模型容量的方法。所以本文引入了稀疏门控专家混合层（Sparsely-GatedMixture-of-ExpertsLayer），包括数以千计的前馈子网络。对于每一个样本，有一个可训练的门控网络

CC‘s World·2023-07-18 12:51

机器学习15：神经网络-Neural Networks

神经网络是特征交叉的更复杂版本。本质上，神经网络会学习适当的特征组合。本文主要介绍神经网络的结构、隐藏层、激活函数等内容。目录1.神经网络：结构2.隐藏层3.激活函数3.1常用激活函数3.2小结4.神经网络小练习4.1第一个神经网络4.2神经网络螺旋5.参考文献1.神经网络：结构在【机器学习8】中，笔者介绍了特征组合（特征交叉），用于解决非线性的分类问题，如图1所示：图1.非线性分类问题“非线性”

Jin_Kwok·2023-07-18 12:49

Pytorch hook

BasicKnowledgeclassModule:classModel(nn.Module):Baseclassforallneuralnetworkmodules.Yourmodelsshouldalsosubclassthisclass.register_forward_hookisamethodinthisclassThehookwillbecalledeverytimeafter

Codiplay·2023-07-18 11:08

机器学习：9.3 NAS algorithms

@[toc]NeuralArchitectureSearch(NAS)Aneuralnetworkhasdifferenttypesofhyperparameters:Topologicalstructure

Cache_wood·2023-07-18 11:50

PhaseNet论文阅读总结

PhaseNet论文阅读总结PhaseNet:adeep-neural-network-basedseismicarrival-timepickingmethod背景地震监测和定位是地震学的基础地震目录的质量主要取决于到达时间测量的数量和精度相位拾取一般都是网络分析员来执行但是地震仪越来越多

MoonpieXia·2023-07-18 11:51

Synchronous Bidirectional Inference for Neural Sequence Generation

SynchronousBidirectionalInferenceInferenceSynchronousBidirectionalBeamSearch

玉Kilin·2023-07-18 10:12

为什么神经网络能以任意精度拟合任意复杂度的函数？

在开始之前，我们先来看一下维基百科给出的万能近似定理(Universalapproximationtheorem)描述：Inthemathematicaltheoryofartificialneuralnetworks

城市中迷途小书童·2023-07-18 09:15

ONNX简介

ONNX简介OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。

机器视觉001·2023-07-18 02:21

PyTorch开放神经网络交换(Open Neural Network Exchange)ONNX通用格式模型的熟悉

我们在深度学习中可以发现有很多不同格式的模型文件，比如不同的框架就有各自的文件格式：.model、.h5、.pb、.pkl、.pt、.pth等等，各自有标准就带来互通的不便，所以微软、Meta和亚马逊在内的合作伙伴社区一起搞一个ONNX(OpenNeuralNetworkExchange

寅恪光潜·2023-07-18 02:49

学术界对话系统总结

对话系统分类DataPapersNeuralRespondingMachineforShort-TextConversationConversationalContextualCuesTheCaseof

MiracleJQ·2023-07-18 01:27

学界 | 百度AAAI 2018论文提出新型NMT模型，性能堪比深层模型

mp.weixin.qq.com/s/4fYvp9XFyJP4fE9BYvYLBw【嵌牛导读】：近日，AAAI2018公布论文接收列表，百度机器翻译团队的论文《Multi-channelEncoderforNeuralMachineTranslation

虾滑蟹棒面筋泡·2023-07-17 23:39

(转载)极限学习机(extreme learning machine, ELM)的回归拟合及分类(matlab实现)

单隐含层前馈神经网络(single-hiddenlayerfeedforwardneuralnetwork,SLFN)以其良好的学习能力在许多领域中得到了广泛的应用。

配电网和matlab·2023-07-17 22:32

[论文笔记]Towards Evaluating the Robustness of Neural Networks

题目：TowardsEvaluatingtheRobustnessofNeuralNetworks地址：https://arxiv.org/abs/1608.04644代码：https://github.com

wangxiaoguang·2023-07-17 21:41

SM-NAS: Structural-to-Modular Neural Architecture Search for Object Detection，神经网络结构搜索 + 目标检测

目录SM-NAS:Structural-to-ModularNeuralArchitectureSearchforObjectDetectionStructural-levelModular-level

dwilimeth·2023-07-17 19:59

Ubuntu服务器上配置mini_XCEPTION问题整理

论文：Real-timeConvolutionalNeuralNetworksforEmotionandGenderClassific

whq246·2023-07-17 18:54

使用matlab里的神经网络进行数据回归预测

Step2:创建并训练神经网络模型使用MATLAB的NeuralNetworkToolbox，可以创建一个适合你的问题的神经网络模型。选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。使用f

晓林爱学习·2023-07-17 18:40

使用matlab里的神经网络进行数据分类预测

Step2:创建并训练神经网络模型使用MATLAB的NeuralNetworkToolbox，可以创建一个适合你的问题的神经网络模型。选择合适的网络结构，并设置每个层的节点数和激活函数。使用p

晓林爱学习·2023-07-17 18:39

Understanding Neural Networks Through Deep Visualization

很早的文章2015http://yosinski.com/deepvis提出两种工具：（1）可视化激活值（2）第二种方法通过一种正则化的方法，在像素层面优化这篇文章的贡献第一：开源了一款软件，集成了当前所有的可视化的方法，包括，1.展示激活值2.通过梯度上升找到偏好的刺激3.对每个unit，训练集中响应最大的top图片4.把这些top图片根据反卷积生成的视图;第二：为了产生我们更容易理解的图片，给

我不懂你教不·2023-07-17 17:49

深度学习卷积神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像、视频、自然语言处理等领域的深度学习模型。

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:07

深度学习循环神经网络

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种广泛应用于序列数据、自然语言处理等领域的神经网络。

薛定谔的猫1992·2023-07-17 15:07

【文章系列解读】Nerf

1.NerfNeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis2020年8月3日（0）总结NeRF工作的过程可以分成两部分：三维重建和渲染

JackCrum·2023-07-17 15:15

Ubuntu 22.04 x86_64 源码编译 pytorch-v2.0.1 笔记

_hkNaruto的博客-CSDN博客源码地址GitHub-pytorch/pytorch:TensorsandDynamicneuralnetworksinPythonwithstrongGPUaccelerationhttps

hkNaruto·2023-07-17 13:54

【论文阅读】《Distilling the Knowledge in a Neural Network》

【论文阅读】《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》推荐指数：1.动机（1）虽然一个ensemble的模型可以提升模型的效果，但是在效率方面实在难以接受，尤其是在每个模型都是一个大型的网络模型的时候

LawsonAbs·2023-07-17 12:46

Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement论文阅读笔记

这是北京大学深圳研究生院和鹏城实验室的一篇用隐式神经表示做多模态无监督暗图增强的论文，声称被ICCV2023接受了模型框架如下图所示，由几个模块组成，分别是MaskExtractor，NRN，TAD模块以及类似于cycleGAN的degrademodule和enhancemodule。说实话我并不理解NRN模块有什么意义。文章认为，concatenate上正弦编码的坐标后，1x1的卷积能够输出一张

ssf-yasuo·2023-07-17 10:36

【论文复现】隐写分析 (XuNet) - Structural Design of Convolutional Neural Networks for Steganalysis- PyTorch

GitHub链接：https://github.com/brijeshiitg/XuNet-Structural-Design-of-Convolutional-Neural-Networksfor-Steganalysis

岁月漫长_·2023-07-17 08:17

【机器学习】基于卷积神经网络 CNN 的猫狗分类问题

Anaconda2.2环境准备三、猫狗分类示例3.1图像数据预处理3.2基准模型3.3数据增强3.4dropout层四、总结一、卷积神经网络的介绍1.1什么是卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

听海—·2023-07-17 07:58

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network

知识蒸馏-Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork作者：支广达1.概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖

MomodelAI·2023-07-17 06:31

GNN学习笔记：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

原文地址：https://distill.pub/2021/gnn-intro/不同形式来源的图Imagesasgraphs论文中提到将图像建模为一张拓扑图的方法是将图像的每一个像素看作图的一个结点，并将单个像素结点与其相邻的所有像素之间建立一条边。每一个非边缘的像素结点具有8个邻接顶点，然后每一个像素结点具有一个三维的特征向量，其值为该像素点的RGB值。下图是建模的示意图，最左边的图示表示的是图

huhubbdd·2023-07-17 05:37

2023.2.5 第三十九次周报

方法的时间卷积网络用于混沌时间序列预测背景主要思路方法论时间卷积网络递归神经网络支持向量机（SVM）SVM直觉理解升维转换和核技巧（KernelTrick）求解SVM决策超平面总结前言ThisweekIlearnedanarticlethatproposedahybriddeepneuralnetworkarchitectureforchaotictimeseriesf

孙源峰·2023-07-17 05:49

神经网络初识-以MINST数据集和CIFAR10数据集为例

1.3多层神经网络1.4为什么要使用神经网络2全连接神经网络2.1简介2.2梯度下降2.2反向传播2.3代码实现3卷积神经网络3.1简介3.2代码实现总结1什么是神经网络人工神经网络（artificialneuralnetwork

日常脱发的小迈·2023-07-17 02:25

深度学习——LSTM解决分类问题

RNN基本介绍概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种深度学习模型，主要用于处理序列数据，如文本、语音、时间序列等具有时序关系的数据。

时代&信念·2023-07-16 23:25

关于在阅读nnUNet代码中的一些小细节的记录(二)

1.推理阶段：在nnUNet/nnunet/network_architecture/neural_network.py的250行的_get_gaussian函数。

镜中隐·2023-07-16 23:12

人脸识别学习

（Whatisneuralstyletransfer?）

Q渡劫·2023-07-16 21:41

基于卷积神经网络的目标分类案例

文章目录一、卷积神经网络二、环境配置及数据集准备三、猫狗数据分类建模1、猫狗图像预处理2、猫狗分类的实例——基准模型3、基准模型的调整一、卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

Fu-yu·2023-07-16 19:59

cv对抗攻击

Intriguingpropertiesofneuralnetworks（Box-constrainedL-BFGS）寻找最小的损失函数添加项，使得神经网络做出误分类，这就将问题转化成了凸优化过程作者发现了可以通过对抗攻击使神经网络做出错误的预测

偷懒不学习·2023-07-16 19:19

论文笔记--SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural

论文笔记--SentencePiece:AsimpleandlanguageindependentsubwordtokenizeranddetokenizerforNeuralTextProcessing1

Isawany·2023-07-16 18:26

【转载】Graph Convolutional Networks (GCN)

graph-convolutional-networks-gcn-baf337d5cb6bInthispost,we’regonnatakeacloselookatoneofthewell-knownGraphneuralnetworksnamedGCN.First

zcongfly·2023-07-16 12:01

[Image Caption系列(1)] Show attend and tell论文解读

说到近几年深度学习在ImageCaption的应用，最经典的也是开山之作的就是Bengio团队在15年发表的Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention

lhanchao·2023-07-16 08:02

【Image captioning】论文精读三–Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention

【Imagecaptioning】论文精读三–Show,AttendandTell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention作者：安静到无声个人主页作者简介

安静到无声·2023-07-16 08:59

加载、简单预处理数据集数据

有效工作时间6个小时HowtoDevelop1DConvolutionalNeuralNetworkModelsforHumanActivityRecognition其中前半部分加载数据处理数据部分。

Sshaylee·2023-07-16 06:32

【CV】ShuffleNet：通过 GroupConv 和 ChannelShuffle 实现轻量化 CNN 架构

论文名称：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文下载：https://arxiv.org/

datamonday·2023-07-16 05:56

机器学习实战：Python基于NN神经网络进行分类（十一）

前言1.1神经网络的介绍1.2神经网络的应用2.Tensorflow实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3数据预处理2.4建立神经网络2.5训练模型2.6评估模型2.7预测3.讨论1前言神经网络（Neuralnetwork

Bioinfo Guy·2023-07-16 04:43

新闻推荐(7)：Graph Neural News Recommendation with Unsupervised Preference Disentanglement

前言发表在ACLI2020上的一篇关于新闻推荐的论文是来自于微软亚研和北邮石川团队的合作工作，团队新闻推荐相关工作详见如下博客链接：https://www.jianshu.com/p/98571afbd36dhttps://www.jianshu.com/p/ee9beaa9efeehttps://www.jianshu.com/p/c490598259c8https://www.jianshu.

阿瑟_TJRS·2023-07-15 20:24

Seq2Seq(Attention)的PyTorch实现

//wmathor.com/index.php/archives/1451/本文主要介绍一下如何使用PyTorch复现Seq2Seq(withAttention)，实现简单的机器翻译任务，请先阅读论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate

Jarkata·2023-07-15 17:46

盘古大模型，让人人实现数字人自由

Nature）杂志正刊发表了华为云盘古大模型研发团队研究成果——《三维神经网络用于精准中期全球天气预报》（Accuratemedium-rangeglobalweatherforecastingwith3Dneuralnetworks

pangtout·2023-07-15 14:27

Meta Path Based Random Walk复现思路【基于元路径的随机游走模型】

即“AnAttentionalRecurrentNeuralNetworkforPersonalizedNextLocationRecommendation”这篇论文，早就听说随机游走模型以及PageRank

hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:23

An Attentional Recurrent Neural Networkfor Personalized Next Location Recommendation【ARNN】代码复现反思

title:ARNN复现反思date:2022-04-2622:37:56tags:NLP的一些收获因为找遍了一二三四作，都没有能得到AnAttentionalRecurrentNeuralNetworkforPersonalizedNextLocationRecommendation