《Neural 第9页

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

它是一种前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。MLP的基本组成包括：输入层（InputLayer）：接收输入特征的层。

sci_more·2024-01-15 02:43

【NL】《Non-local Neural Networks》

CVPR-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Non-localNeuralNetworks4.1Formulation4.2Instantiations4.3NonlocalBlock4.4VideoClassificationModels5Experiments5.1Datasets5.2E

bryant_meng·2024-01-15 00:36

python alphago_Minigo: 基于AlphaGo Zero核心算法(TensorFlow)极简围棋引擎

Minigo:AminimalistGoenginemodeledafterAlphaGoZero,builtonMuGoThisisanimplementationofaneural-networkbasedGoAI

weixin_39778106·2024-01-15 00:34

RNN 相比于前馈神经网络的优势。

相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）具有以下优势：处理序列数据：RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-15 00:00

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用-汇总

清华NLP】刘知远团队大模型公开课全网首发｜带你从入门到实战课程计划L1-NLP&BigModelBasics[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&BigModelBasicsL2-NeuralNetworkBasics

N刻后告诉你·2024-01-14 21:19

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

本节首先介绍神经网络的一些基本构成部分。然后简要介绍神经网络的训练方式。介绍一种基于神经网络的形成词汇的向量表示的方法。接下来继续介绍常见的神经网络结构：RNN和CNN。最后使用PyTorch演示一个NLP任务的一个完整训练的Pipeline。神经网络的基本组成单个神经元(人工)神经元接受n个输入，1个输出。由参数w、b以及激活函数f来构成。单层神经网络多个单个神经元组成单层神经网络。矩阵表示多层

N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

AAAI 2024｜ETH轻量化Transformer最新研究，浅层MLP完全替换注意力模块提升性能

论文题目：RethinkingAttention:ExploringShallowFeed-ForwardNeuralNetworksasanAlternativetoAttentionLayersinTransformers

TechBeat人工智能社区·2024-01-14 20:13

AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数

©PaperWeekly原创·作者|于星橦单位|中国科学技术大学博士生研究方向|图神经网络论文题目：LearningtoCountIsomorphismswithGraphNeuralNetworks论文链接

PaperWeekly·2024-01-14 20:42

人类正在大步向前，危险！

图片发自App马斯克著名的脑机接口研究公司Neuralink终于发布了其首款产品：“脑后插管”的新技术。

定整·2024-01-14 19:03

INR隐式神经表示综述（医学影像领域）Implicit Neural Representation in Medical Imaging: A Comparative Survey

BackgroundInputActivationFunctionOutputNeRFClinicalImportance(临床重要性)Taxonomy(分类法)ReconstructionSegmentationRegistration(配准)Compression(压缩)NeuralRendering

天天写点代码·2024-01-14 16:10

onnx模型：查看、转换与使用

1.onnx简介onnx（OpenNeuralNetworkExchange），是一种用于表示神经网络的规范的模型，便于模型在不同框架下进行转换。

LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

Quick taxi route assignment via real-time intersection state prediction

Quicktaxirouteassignmentviareal-timeintersectionstatepredictionwithaspatial-temporalgraphneuralnetwork

llddycidy·2024-01-14 16:01

图神经网络实战——图神经网络基础

图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是专为处理图结构数据而设计的，要充分挖掘图表示的潜力，深入了解图神经网络至关重要。

盼小辉丶·2024-01-14 13:46

[论文精读]BrainGB: A Benchmark for Brain Network Analysis With Graph Neural Networks

论文网址：BrainGB:ABenchmarkforBrainNetworkAnalysisWithGraphNeuralNetworks|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore

夏莉莉iy·2024-01-14 13:03

[代码复现]BrainGNN: Interpretable Brain Graph Neural Network for fMRI Analysis

目录1.论文资料2.代码复现步骤及可能存在的问题2.1.环境配置2.2.代码运行3.为啥跑这个代码1.论文资料（1）论文原文：BrainGNN：用于fMRI分析的可解释脑图神经网络-ScienceDirect（2）论文代码：GitHub-xxlya/BrainGNN_Pytorch：BrainGNN的初步实现（3）论文笔记：[论文精读]BrainGNN:InterpretableBrainGrap

夏莉莉iy·2024-01-14 13:55

神经网络的三个特征，和卷积和最大池化有什么联系

权重共享：在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量，同时也能够提取出图像的局

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:34

Grounding DINO：开放集目标检测，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合

文章目录背景知识补充CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：打破文字和图像之间的壁垒DINO(Data-INterpolatingNeuralNetwork

丁希希哇·2024-01-14 07:59

监督学习 - 多层感知机回归（Multilayer Perceptron Regression，MLP Regression）

什么是机器学习多层感知机回归（MultilayerPerceptronRegression，MLPRegression）是一种人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的形式

草明·2024-01-14 06:53

FasterNet（CVPR 2023）论文解读

paper：Run,Don'tWalk:ChasingHigherFLOPSforFasterNeuralNetworksofficialimplementation：https://github.com

00000cj·2024-01-14 05:36

22、CNN(卷积神经网络)

convolutionneuralnetwork卷积神经网络convolution卷积是一种数学的运算运算法则：inputimage*kernel=featuremap第一步.png第二步.png行乘以行相加再求和

羽天驿·2024-01-14 04:31

神经网络骨架搭建及卷积

目录基本骨架——nn.Module卷积理论知识实践基本骨架——nn.Module关于神经网络的一些工具主要位于torch.nn里面，其中nn是神经网络(NeuralNetwork)的缩写。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

【博士每天一篇论文-算法】Optimal modularity and memory capacity of neural reservoirs

阅读时间：2023-11-151介绍年份：2019作者：NathanielRodriguez印第安纳大学信息学、计算和工程学院，美国印第安纳州布卢明顿期刊：NetworkNeuroscience引用量：39这篇论文主要研究了神经网络的模块化与记忆性能之间的关系，提出记忆性能存在一个最佳模块化程度，即在局部凝聚性和全局连接性之间建立平衡。这种最佳模块化可以使神经网络具有更长的记忆能力。作者提出从神经

Better Bench·2024-01-13 23:48

基于图神经网络的动态物化视图管理

本期PaperReading主要介绍了发布于2023年ICDE的论文《DynamicMaterializedViewManagementusingGraphNeuralNetwork》，该文研究了动态物化视图管理问题

KaiwuDB 数据库·2024-01-13 23:44

神经网络加速器的兴起

神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator

abel_cao·2024-01-13 17:11

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式3.2、特征该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅本片文章将讲述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之2--神经网络

函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别3.1mnist数据集3.1.1下载数据集3.1.2读取数据集3.2神经网络推理处理3.2.1ch03/neuralnet_mnist.py3.2.2dataset

梦灯·2024-01-13 13:06

【Python机器学习】深度学习——调参

先用MLPClassifier应用到two_moons数据集上：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_moonsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmglearnimportmatplotlib.pyplotas

zhangbin_237·2024-01-13 12:05

Paddle模型转ONNX

深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX（OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换）格式，也可以通过ONNX实现不同AI框架（如Pytorch、TensorFlow

牧羊女说·2024-01-13 11:45

【FINN-R】论文笔记-3.2layers

是对论文FINN-R：AnEnd-to-EndDeep-LearningFrameworkforFastExplorationofQuantizedNeuralNetworks的3.2小节笔记，主要阅读目的是了解

Leonie_·2024-01-13 10:15

NeRF-LOAM: 大规模增量式激光雷达里程计和地图构建的神经隐式表示

文章：NeRF-LOAM:NeuralImplicitRepresentationforLarge-ScaleIncrementalLiDAROdometryandMapping作者：JunyuanDeng

点云PCL公众号博客·2024-01-13 07:06

occNeRF：使用神经辐射场进行多摄像头自监督占据预测

文章：OccNeRF:Self-SupervisedMulti-CameraOccupancyPredictionwithNeuralRadianceFields作者：ChubinZhang,JunchengYan

点云PCL公众号博客·2024-01-13 07:36

【python，机器学习，nlp】RNN循环神经网络

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。

岩塘·2024-01-13 06:25

人工智能-深度学习：神经网络模型压缩技术（Network Compression）

一、技术背景一般情况下，NeuralNetworks的深度和效果成正比，网络参数越多，准确度越高，基于这个假设，ResNet50（152）极大提升了CNN的效果，但计算量也变得很大。

u013250861·2024-01-13 06:15

神经网络压缩（Neural Network Compression）

0.前言神经网络的压缩，既能够保证模型的精度不会显著性地受到损失，又能够大大减少模型的参数，除了直接设计更精细的模型外，目前主要分为近似、量化和剪枝三类方法。主要参考：知乎：神经网络压缩综述1.更精细的模型MobileNets借鉴factorizedconvolution的思想，将普通卷积操作分成两部分ShuffleNet基于MobileNet的group思想，将卷积操作限制到特定的输入通道。2.

香槟酒气满天飞·2024-01-13 06:09

Bosenya12·2024-01-13 06:34

基于图像合成和注意力的深度神经网络从计算机断层扫描灌注图像中自动分割缺血性脑卒中病变

Automaticischemicstrokelesionsegmentationfromcomputedtomographyperfusionimagesbyimagesynthesisandattention-baseddeepneuralnetworks

火柴狗·2024-01-13 00:36

BP神经网络（公式推导+举例应用）

文章目录引言M-P神经元模型激活函数多层前馈神经网络误差逆传播算法缓解过拟合化结论实验分析引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）作为一种模拟生物神经系统的计算模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

使用PyTorch进行图像风格转换

译者：bdqfork作者:AlexisJacq简介本教程主要讲解如何实现由LeonA.Gatys，AlexanderS.Ecker和MatthiasBethge提出的Neural-Style算法。

bdqfork·2024-01-12 12:49

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

术语解释卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要

精英的英·2024-01-12 08:26

图神经网络预训练 (4) - 节点属性预测 Attribute Prediction + 监督学习代码

我们继续剖析StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文。上一文中介绍了子结构预测的预训练方法（ContextPrediction）。

wufeil·2024-01-12 04:57

【论文笔记】ZOO: Zeroth Order Optimization

论文（标题写不下了）：《ZOO:ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels

xhyu61·2024-01-12 02:34

深度学习模型部署OpenVINO加速--OpenVINO部署YOLOv5,YOLOv7模型

前言：OpenVINO工具套件全称是OpenVisualInference&NeuralNetworkOptimization，是Intel于2018年发布的，开源、商用免费、主要应用于计

咕哥·2024-01-11 19:58

序列模型（4）—— Scaling Laws

利用ScalingLaws，我们可以利用较小模型的训练经验预测更大模型的性能表现本文主要是对论文ScalingLawsforNeuralLanguageModels的解析，只关注汇总结果的话可以直

云端FFF·2024-01-11 07:26

遥感影像变化检测SemiCDNet，基于GAN的半监督方法；提出一个新的变化检测数据集

SemiCDNet:ASemisupervisedConvolutionalNeuralNetworkforChangeDetectioninHighResolutionRemote-SensingImages

Amberrr-L·2024-01-11 05:54

【博士每天一篇文-算法】Graph Structure of Neural Networks

阅读时间：2023-11-121介绍年份：2020作者：尤家轩斯坦福大学期刊：InternationalConferenceonMachineLearning.引用量：130论文探讨了神经网络的图结构与其预测性能之间的关系。作者提出了一种新的基于图的表示方法，称为关系图，其中神经网络计算的每个层次对应于沿着图结构进行的信息交换的回合。他们发现存在一个"甜点"的关系图，可以显著提高神经网络的预测性能

Better Bench·2024-01-11 00:08

惊人技术！重新定义人机互动：深入了解神经链接的脑机接口技术

去年5月26日，埃隆·马斯克创立的脑机接口公司Neuralink宣布：旗下的PRIME项目——精确机器人植入脑机接口，已获得美

小红的成长日记·2024-01-10 22:11

ML：2-2neural network layer

文章目录1.神经网络层2.更复杂的神经网络3.神经网络的前向传播【吴恩达机器学习笔记p47-49】1.神经网络层【了解神经网络如何完成预测的】input：4个数字的向量。3个神经元分别做logisticregression。下角标：标识第i个神经元的值。上角标：表示第j层layer的值。这3个神经元所做的logisticregression的结果组成了一个向量a将传给ouputlayer。第1层的

skylar0·2024-01-10 18:53

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference

skylar0·2024-01-10 18:22

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