《Neural 第39页

NeRF+SLAM论文阅读笔记

CVPR2023Co-SLAM:JointCoordinateandSparseParametricEncodingsforNeuralReal-TimeSLAMinput：RGB-Dcontribution

weixin_47343723·2023-06-15 14:05

大脑神经网络具有什么性,大脑神经网络属性分析

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法

ai智能网络·2023-06-15 12:10

【知识普及】神经网络架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）

文章目录1.背景引入2.网络架构搜索（NAS）2.1NAS搜索策略2.1.1基于强化学习2.1.2基于进化算法2.1.3基于梯度的方法2.2NAS加速2.2.1层次化表示2.2.2权值共享2.2.3表现预测2.3NAS变体及扩展2.3.1语义分割2.3.2多目标2.3.3优化器2.3.4模型压缩2.3.5数据增强1.背景引入超参数的自动搜索优化（Hyperparameteroptimization

^_^ 晅菲·2023-06-15 12:43

神经网络结构搜索 NAS

文章目录【NAS：NeuralArchitectureSearchwithReinforcementLearning】【NASNet：LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition

今天刷leetcode了吗·2023-06-15 12:10

Graph Neural Architecture Search

背景自动设计网络架构，提出了一种基于强化学习的图神经结构搜索方法（GraphNAS），该方法能够自动设计最佳的图神经结构。这是首次尝试研究使用强化学习设计最佳图形神经结构这一具有挑战性的问题。设计了一个新的搜索空间，覆盖来自最先进GNN的算子，并使用策略梯度算法迭代求解该问题。神经架构搜索可以通过搜索空间，搜索策略，性能评估策略得到比人工搭建的模型更优的性能。图神经架构搜索网络通过自动定义更好的性

Starry memory·2023-06-15 12:09

【6s965-fall2022】神经架构搜索 Neural Architecture Search

在很长一段时间里，研究人员都是手动设计神经网络的架构。神经网络架构的设计空间非常大，它包括#layers、#channelwidth、#branches、kernelsizes、inputresolutions。因此，手动调整这些参数非常困难。而神经架构搜索，NAS，可以帮助研究人员在多种效率和精度指标限制下，自动调整这些参数。因此，在本文，我们学习OnceforAll(OFA)，这种方法可以大大

代码缝合怪·2023-06-15 12:06

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN1.SimpleNeuralAttentiveLearner(SNAIL)元学习可以被定义为一种序列到序列的问题，在现存的方法中

·2023-06-15 11:59

分享回顾 | 基于深度学习的神经语义搜索

神经搜索(NeuralSearch)由JinaAI首创，可以理解为DeepLearningforSearch的简称，是指借助深度学习技术，使用非结构化数据，搜索非结构数据。

·2023-06-15 11:19

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN

深度学习应用篇-元学习[15]：基于度量的元学习：SNAIL、RN、PN、MN1.SimpleNeuralAttentiveLearner(SNAIL)元学习可以被定义为一种序列到序列的问题，在现存的方法中

·2023-06-15 11:37

GRU神经网络-介绍

GRU主要思想来自下面两篇论文：Choetal.,2014.OnthePropertiesofNeuralMachineT

平清盛_v2·2023-06-15 09:59

不确定 A Survey of Uncertainty in Deep Neural Networks(乱记)

随着深度学习技术的不断发展，DNN模型的预测能力变得越来越强，然而在一些情况下这却并不是我们想要的，比如说给模型一个与训练集完全不相关的测试样本，我们希望模型能够承认自己的“无知”，而不是强行给出一个预测结果，这种能力对于自动驾驶或者医疗诊断等重视风险的任务是至关重要的。因此，为了达到这个目的，我们的模型需要具有量化不确定性的能力，对于那些它没有把握的样本，模型应该给出较高的不确定性，这样就能指导

FakeOccupational·2023-06-15 09:26

深入解析长短期记忆网络（LSTM）：原理与代码分析

2.LSTM的原理2.1核心概念2.2网络结构2.3门控机制2.4训练过程3.LSTM文本分类长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）是一种循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

旧言.·2023-06-15 09:06

论文复现--Neural 3D Mesh Renderer

目录Step1:环境配置获取代码在bashrc中配置以下环境变量，并生效创建conda环境安装包执行安装安装完毕Step2：代码测试更改权限测试example1.pyexample2.pyexample3.pyexample4.py遇到的一些小问题出现问题1：convert-im6.q16:unabletoopenimage........@error/blob.c/OpenBlob/2874.c

Doggerlas·2023-06-15 08:33

LSTM - 长短期记忆网络

传统的卷积神经网络没有记忆，不能解决这一个问题，循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)可以解决这一个问题，在循环神经网络中，通过循环可以解决没有记忆的问题，如下图：看到这里，你可能还是不理解为什循环神经网络就可以有记忆

·2023-06-14 23:02

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】

一步一步详解LSTM网络【从RNN到LSTM到GRU等，直至attention】0、前言1、RecurrentNeuralNetworks循环神经网络2、TheProblemofLong-TermDependencies

旋转的油纸伞·2023-06-14 20:56

2022KDD论文解读：一种基于动态时空图的取货配送路径预测模型Graph2Route

菜鸟网络2022KDD论文：Graph2Route:ADynamicSpatial-TemporalGraphNeuralNetworkforPick-upandDeliveryRoutePrediction

·2023-06-14 18:42

快速入门教程：神经常微分方程 (Neural ODE)

神经常微分方程（NeuralOrdinaryDifferentialEquations，简称NeuralODE）是一种基于常微分方程（OrdinaryDifferentialEquations，ODEs

源代码杀手·2023-06-14 16:15

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类特别适用于处理图像数据的深度学习模型。

·2023-06-14 14:49

【DL-CV】卷积神经网络

【DL-CV】神经网络的补充【DL-CV】数据预处理&权重初始化经典神经网络搞明白后，我们接下来看看他的变种，也是本系列的主角——卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork/CNN

·2023-06-14 12:06

什么是卷积神经网络？它在图像识别领域有何优势？

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习的模型，它可以有效地处理图像等高维数据。

matlabgoodboy·2023-06-14 12:58

关于神经网络(最简单的入门介绍)

这里只是对NeuralNetworks(以后统称神经网络)的概念做些简单的入门级的介绍。只能用碎片化的时间持续更新了。(未完。持续更新中……)

叶JEFFREY·2023-06-14 12:09

CNN卷积神经网络 ILSVRC-2012

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAlexKrizhevsky,IlyaSutskever,GeoffreyE.Hinton

呆萌的呆_a298·2023-06-14 11:42

CTR预估之DNN系列模型:FNN/PNN/DeepCrossing

FMs模型是由线性项和二阶交互特征组成，虽然有自动学习二阶特征组合的能力，一定程度上避免了人工组合特征的问题，但却缺少高阶的特征组合，这篇文章的主题则是介绍deepneuralnetworks(DNNs

我就算饿死也不做程序员·2023-06-14 10:27

Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation论文解读

abstracttokenvocabulary的选择对机器翻译结果的影响比较大本文研究什么样才是好的词表，并且能不能不通过训练直接找到最优的词表首先提供一种从信息理论的角度来分析词表的作用通过optimaltransport的思路来找到最佳token词典，并且有一个合适的词表大小，不用训练降低70%的词表大小，取得0.5bleu提升相对于BPE-search，搜索时间从384gpu->30gpu，

HxShine·2023-06-14 08:01

CS231N作业 A2Q5 pytorch

IntroductiontoPyTorchYou’vewrittenalotofcodeinthisassignmenttoprovideawholehostofneuralnetworkfunctionality.Dropout

588·2023-06-14 06:31

【神经网络】循环神经网络(RNN)的长期依赖问题

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork或RNN)就是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN的状态，不仅受输入影响，还受前一时刻状态的影响。

AI和金融模型·2023-06-14 05:48

纯NumPy实现CNN网络，MNIST精确度99.3%

完整代码地址：EthanLifeGreat/NumPy_CNN:ThisprojectimplementedsomeConvolutionalNeuralNetworkm

EthanLifeGreat·2023-06-14 02:45

Faster R-CNN 论文阅读

etal.FasterR-CNN:towardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks[C]//InternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems.MITPress

SmallRookie·2023-06-14 01:34

【论文导读】- Variational Graph Recurrent Neural Networks（VGRNN）

BackgroundGraphconvolutionalrecurrentnetworks(GCRN)Semi-implicitvariationalinference(SIVI)Variationalgraphrecurrentneuralnetwork

1 + 1=王·2023-06-14 00:14

【深度学习】日常笔记

在基础1---NeuralCollaborativeFi

重剑DS·2023-06-13 22:49

论文-Text Level Graph Neural Network for Text Classification(Text-Level-GNN)

1.简称论文《TextLevelGraphNeuralNetworkforTextClassification》，作者LianzheHuang(MOEKeyLabofComputationalLinguistics

魏鹏飞·2023-06-13 17:37

系列教程 | 用Jina搭建PDF搜索引擎Part 1

随着神经搜索(NeuralSearch)技术的普及，越来越多开发者，开始尝试用Jina解决非结构化数据的索引和搜索问题。本系列教程中，我们将演示如何用Jina搭建一个PDF搜索引擎。

·2023-06-13 15:34

从RNN到LSTM：深度学习在自然语言处理领域的惊艳算法

一、RNN模型循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型，适合用于自

凉亭下·2023-06-13 10:44

文本生成论文阅读 REALTOXICITYPROMPTS: Evaluating Neural Toxic Degeneration in Language Models

这篇论文主要讨论了语言模型中的神经毒性退化问题，（指的是语言模型在不断预训练和微调的过程中，可能会接受到一些有害或有偏见的输入数据，这些数据可能会影响模型学习到的知识和行为，导致模型产生有害或有偏见的输出。这种现象可能会逐渐加剧，影响模型的性能和可靠性，也可能导致模型的应用场景受到限制。因此，防止神经性毒性退化是构建可靠、公正、安全的语言模型的重要挑战之一。）并提出了一种新的模型评估方法来检测这种

欢桑·2023-06-13 08:15

【论文阅读】（2023.06.09-2023.06.18）论文阅读简单记录和汇总

目录（TCSVT2023）FacialImageCompressionviaNeuralImageManifoldCompression（arxiv2023）ExploringtheRate-Distortion

倘若我问心无愧呢丶·2023-06-13 08:13

论文笔记：NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction

小结训练损失函数分层采样实验实验设置数据集baseline实现细节结果对比分析结论论文名称：NeuS:LearningNeuralImplicitSurfacesbyVolumeRenderingforMulti-view

F_L_O_W·2023-06-13 07:03

ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks

//blog.csdn.net/weixin_43912621/article/details/127757396ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAbstractWetrainedalarge

fakerth·2023-06-13 07:33

吴恩达MachineLearningYearning《MachineLearningYearning》学习笔记

如果有需要pdf资源的可以私聊我~学习笔记：1.监督学习算法主要包括线性回归（linearregression）、对数几率回归（logisticregression，又译作逻辑回归、逻辑斯蒂回归）和神经网络（neuralnetwork

爱不持久·2023-06-13 05:46

卷积神经网络（CNN）原理与应用

很高兴为大家介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的原理与应用。CNN是深度学习领域中最常用的神经网络之一，常用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。

PyTechShare·2023-06-13 01:31

CANN黑科技解密|昇腾Ascend C编程语言 — 极简易用的算子开发体验

为了让开发者的网络在昇腾硬件上高效运行，昇腾异构计算架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）提供了丰富的高性能算子库，包括神经网络库、线性代数计算库等，高性能算子数量达到

昇腾CANN·2023-06-12 20:57

10X单细胞空间联合分析之四----DSTG

基础知识graphconvolutionalnetworks(GCN，图神经网络)了解这个概念之前，先要对CNN（ConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络），这个我在之

Evil_Genius·2023-06-12 18:55

CONT: Contrastive Neural Text Generation

CONT:ContrastiveNeuralTextGeneration首先，CONT使用自己的预测中的负面例子（§3.1）来构建B集。

YingJingh·2023-06-12 17:11

Part1：使用 TensorFlow 和 Keras 的 NeRF计算机图形学和深度学习——计算机图形学世界中相机的工作原理

NeRF：将场景表示为用于视图合成的神经辐射场中（NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceF

程序媛一枚~·2023-06-12 14:27

Point-SLAM: Dense Neural Point Cloud-based SLAM阅读记录

前言只读了前半部分就感慨文章结构真的好清晰，从Introduction到relatedwork完完全全都在体现它的motivation——他做了一件什么事情？以及为什么要这么做？解决了什么问题。第一遍阅读keywords:以RGBD作为输入使用点云表示场景的denseSLAMIntroduction传统方法对Mapping和Tracking使用不同的表达——造成dataredundancy&ind

weixin_47343723·2023-06-12 05:44

深度估计阅读记录

VolSDF(neurips2021)题目：VolumeRenderingofNeuralImplicitSurfaces链接：https://arxiv.org/pdf/2106.12052.pdf目标

weixin_47343723·2023-06-12 05:43

Sequence to Sequence Learning with Neural Networks

SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks：使用神经网络来做序列到序列的学习Abstract本文提出了一种通用的端对端的方法进行序列到序列的学习，其中的Encoder

Wo0_0aa7·2023-06-12 05:55

使用卷积神经网络构建一个图像分类模型

在本文中，我们将详细介绍如何使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）构建一个图像分类模型。

A等天晴·2023-06-11 19:45

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前程算法屋·2023-06-11 15:20

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IEEETRANSACTIONSONKNOWLEDGEANDDATAENGINEERING时间：2010级别：CCFA论文：ASurveyonDeepTransferLearning期刊会议：InternationalConferenceonArtificialNeuralNetworks

江_小_白·2023-06-11 13:38

Lecture 8 Deep Learning for NLP: Recurrent Networks

目录ProblemofN-gramLanguageModelN-gram语言模型的问题RecurrentNeuralNetwork(RNN)循环神经网络RNNLanguageModel:RNN语言模型LongShort-TermMemoryModel

小羊和小何·2023-06-11 12:14

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