人工智能深度学习神经网络

TNNLS'23 | 简单高效的图对比学习聚类

来源：图神经网络与推荐系统本文约2400字，建议阅读5分钟论文提出了一种简单高效的图对比学习聚类方法SCGC。
数据派THU·2024-01-28 08:20

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性
风筝超冷·2024-01-28 08:33

深度学习与神经网络pytorch版 2.2 数据预处理

深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理目录深度学习与神经网络pytorch版2.2数据预处理2.2.1读取数据集2.2.2处理缺失值2.2.3转换为张量格式小结2.2.1读取数据集#2.2.1
砍树＋c＋v·2024-01-28 08:27

PyTorch初探：基本函数与案例实践

张量上的操作是构建神经网络层的基础。以下是PyTorch中一些常用的张量操作函数：torch.tensor():创建一个新的张量。torch.ones(),torc
GT开发算法工程师·2024-01-28 08:26

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（
为梦而生~·2024-01-28 07:39

大创项目推荐 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖
laafeer·2024-01-28 07:03

AIGC的底层核心结构Transformer是如何彻底改变NLP游戏规则的？OJAC近屿智能带你一探究竟

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构。可以用于处理序列数据，被广泛应用于翻译、识别等任务。这种模型的主要特点是使用自注意力机制和位置Embedding来提升语言的表达能力。Tr
OJAC近屿智能·2024-01-28 06:45

NeRF 其一：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis1.什么是神经辐射场2.论文简述3.体渲染3.1视线3.2体渲染-连续3.3体渲染-离散4.神经网络与位置编码
泠山·2024-01-28 06:39

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。
Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

第5章 （python深度学习——波斯美女）

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络
weixin_42963026·2024-01-28 05:14

第3章-python深度学习——（波斯美女）

第3章神经网络入门本章包括以下内容：神经网络的核心组件Keras简介建立深度学习工作站使用神经网络解决基本的分类问题与回归问题本章的目的是让你开始用神经网络来解决实际问题。
weixin_42963026·2024-01-28 05:14

第2章-神经网络的数学基础——python深度学习

第2章神经网络的数学基础2.1初识神经网络我们来看一个具体的神经网络示例，使用Python的Keras库来学习手写数字分类。
weixin_42963026·2024-01-28 05:43

diffusion中为什么神经网络要预测噪音

在diffusion中，有一个跟以往不一样的点，就是，他是预测噪音，随后剥离然后生成图像，但是为什么要这样做呢，我认为原因如下预测噪音每一步都有前一步的基础，两张图片之间差的就是噪音而已，看上去是在预测噪音，实际上是把原图特征剥离出来，既然差距只有噪音，显然，预测噪音比预测原图容易多了
Zqchang·2024-01-28 05:18

LDM中的对数据做正态分布应该怎么理解

客观数据的分布是很复杂的，，神经网络想要拟合客观数据非常难，所以才需要使用一个正态分布和神经网络一起把数据映射到另一个数据所谓的生成模型所以需要通过一个神经网络，把一个复杂的数据分布，映射到一个我们已经知晓的数据分布
Zqchang·2024-01-28 05:47

LN，IN，GN，SN归一化原理详解

2BN的计算过程中需要保存某一层神经网络batch的均值和方差等统计信息，对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合，但是对于不定长度的RNN的，训练比较
圆圆栗子君·2024-01-28 04:16

Faster R-CNN

1FasterR-CNN的改进RPN实际上是FasterR-CNN中的一个小的神经网络，通过这个网络来生成候选区域框ROI；集成RegionProposalNetwork(RPN)网络:1FasterR-CNN
圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

pytorch安装(CPU和GPU)，以及简单的API

上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支2pytorch的优点：简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便；3PyTorch是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架：无缝替换NumPy，并且通过利用GPU的算力来实现神经网络的加速
圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行，从而最大化地减少特征映射的维度，并且每个输入值只被考虑一次，这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”（non-overlappingpooling）。1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续
圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

计算机设计大赛 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是卷积神经网络手写字符识别
iuerfee·2024-01-28 04:39

Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translatio

用于神经机器翻译的异步双向解码Abstract主导神经机器翻译（NMT）模型应用统一注意力编码器-解码器神经网络进行翻译。
糖爰·2024-01-28 02:26

自然语言处理的发展

循环神经网络通过捕捉序列信息，在NLP领域中取得了巨大的成功。Transform
Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

《自然语言处理的前沿探索：深度学习与大数据引领技术风潮》

词嵌入、循环神经网络（RNN）、Transformer、以及注意力机制等技术成为自然语言处理的引擎，驱动着计算机更好地理解和生成人类语言。
清水白石008·2024-01-28 00:05

深度学习如何入门？

深度学习是一种利用多层神经网络来学习数据特征和模式的机器学习方法，它在图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等领域都取得了令人瞩目的成果。那么，如果你想学习深度学习，你需要掌握哪些知识和技能呢？
清水白石008·2024-01-28 00:05

小土堆pytorch学习笔记004

目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用（1）最大池化画图理解：（2）代码实现：5、神经网络-非线性激活（1）代码实现（调用sigmoid
柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:52

自然语言处理中的Transformer架构

Transformer架构是一种新颖的神经网络架构，它在2017年由Vaswani等人提出，并在2018年的论文中得到了广泛应用。Transformer架构的出现为NLP领域带来了革命性的
OpenChat·2024-01-27 23:08

屡试不爽的torch_geometric安装方法

一、torch安装torch是个开源的机器学习库，用于构建神经网络和各种机器学习或深度学习模型。安装torch本身很简单，但是需要考虑是否和自己的python版本兼容。
快乐旺仔小馒头·2024-01-27 23:03

基于脑电图的注意力稀疏图卷积神经网络的帕金森病识别

基于脑电图的注意力稀疏图卷积神经网络的帕金森病识别EEG-BasedParkinson’sDiseaseRecognitionviaAttention-BasedSparseGraphConvolutionalNeuralNetwork
有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:59

10X单细胞（10X空间转录组）数据分析迁移之scGCN

一篇6月22日发表于NatureCommunications的论文，指出图卷积神经网络能够在该任务上取得最好的表现。图片.png论文
单细胞空间交响乐·2024-01-27 21:29

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈
双木的木·2024-01-27 20:03

神经网络-常用激活函数

常用的激活函数有三种：1.SigmoidorLogistic2.Tanh-双曲正切3.ReLu-线性整流函数Sigmoid激活函数：f(x)=1/1+exp(-x)该函数的取值范围为0到1。这是一个S型曲线，容易理解和使用，但是有缺陷：1）消失的梯度问题，2）输出不是以0为中心的，它会让梯度更新在不同的方向上走太远，输出范围在（0，1），这使优化更困难，3）Sigmoids易饱和杀死梯度，4）Si
想跳舞的兔子·2024-01-27 20:53

音频语音每日论文速递[08.19]

Sub-SpectrogramSegmentationforEnvironmentalSoundClassificationviaConvolutionalRecurrentNeuralNetworkandScoreLevelFusion标题：基于卷积递归神经网络和分
arXiv每日论文速递·2024-01-27 19:11

2023年度佳作：AIGC、AGI、GhatGPT、人工智能大语言模型的崛起与挑战

目录前言01《ChatGPT驱动软件开发》内容简介02《ChatGPT原理与实战》内容简介03《神经网络与深度学习》04《AIGC重塑教育》内容简介05《通用人工智能》目录前言2023年是人工智能大语言模型大爆发的一年
鸭鸭渗透·2024-01-27 19:43

神经网络模型u-net 、VGG

【理论】神经网络模型u-net、VGG文章目录【理论】神经网络模型u-net、VGG一、人脑视觉处理机理人脑视觉机理二、U-net网络1.定义编码解码结构上采样、下采样、长连接2.构成3.网络结构4.优点
mingyuewu·2024-01-27 18:15

ReLU

ReLURelu(rectifiedlinerunit)线性修正单元在深度神经网络中，通常使用一种叫**修正线性单元(Rectifiedlinearunit，ReLU）**作为神经元的激活函数。
mingyuewu·2024-01-27 18:45

大创项目推荐 题目：基于python的验证码识别 - 机器视觉 验证码识别

文章目录0前言1项目简介2验证码识别步骤2.1灰度处理&二值化2.2去除边框2.3图像降噪2.4字符切割2.5识别3基于tensorflow的验证码识别3.1数据集3.2基于tf的神经网络训练代码4最后
laafeer·2024-01-27 17:48

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第四章 - 生成对抗网络（GANs），AI的“造假”高手

GANs通过两个神经网络的竞争与合作，为AI领域的各种任务提供了强大的数据支持。下面，我们就来揭开GANs的神秘面纱，看看它是如何成为AI的“造假”高手的。什么是生成对抗网络（GANs）？
百家峰会·2024-01-27 17:40

2019年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章

年上半年收集到的人工智能开源框架介绍文章TensorFlow基本使用TensorFlow.js：让你在浏览器中也能玩转机器学习人工智能学习框架TensorFlow渐近分析TensorFlow什么的都弱爆了，强者只用Numpy搭建神经网络
城市中迷途小书童·2024-01-27 17:08

pos粒子群优化 卷积神经网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfrompyswarmimportpso#定义简单的CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self,num_classes=10):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1
mqdlff_python·2024-01-27 16:10

深度学习在医学影像分析中的应用

深度学习通过卷积神经网络（CNN）等模型，能够自动提取图像中的特征，帮助医生更快速、准
jcfszxc·2024-01-27 15:23

深度学习简介与应用

深度学习简介与应用深度学习是人工智能领域中备受关注的一项技术，通过模拟人脑神经网络的结构，实现了在大规模数据上进行复杂任务的能力。本文将简要介绍深度学习的基本概念，并探讨其在不同领域的应用。
jcfszxc·2024-01-27 15:53

计算机毕业设计选题参考 算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于
mqdlff_python·2024-01-27 15:10

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:40

Dlearning

DeepLearningBasic神经网络：algorithm1input1outputinput2input3input4algorithm2监督学习：1个x对应1个y；Sigmoid:sigmoid
stoAir·2024-01-27 15:37

Neural Networks 期刊投稿指南

一简介这是国际神经网络学会、欧洲神经网络学会和日本神经网络学会的官方期刊。论文类型文章：原创的、全文长度的文章将被考虑，前提是它们除了摘要形式外尚未发表，并且没有同时在其他地方进行审查。
LeapMay·2024-01-27 15:00

大语言模型-大模型基础文献

1706.03762attentionisallyouneed2、SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworkshttps://arxiv.org/abs/1409.3215基于深度神经网络
Travis_del·2024-01-27 14:19

深度学习之处理多维特征的输入

我们可以将多个sigmoid模块首位相连，构建一个多层的神经网络。矩阵是一个空间变
丘小羽·2024-01-27 14:19

Dropout原理解析

在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题，过拟合具体表现在：模型在训练数据上损失函数较小，预测准确率较高；但是在测试数据上损失函数比较大，预测准确率较低。过拟合是很多机器学习的通病。
yxyou_1124·2024-01-27 13:55

【DeepLearning-7】 CNN 和Transformer的混合神经网络结构

构造函数__init__def__init__(self,channel,dim,depth=2,kernel_size=3,patch_size=(2,2),mlp_dim=int(64*2),dropout=0.):初始化函数定义了网络的主要结构和参数。channel:输入特征的通道数。dim:Transformer部分的特征维度。depth:Transformer的层数。kernel_siz
风筝超冷·2024-01-27 12:52

TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、Mnist数据集下载mnist数据集：%matplotlibinlinefrompathlibimportPathimportrequestsDATA_PATH=Path("data")PATH=DATA_PATH/"mnist"PATH
机器学习杨卓越·2024-01-27 11:25

TensorFlow2实战-系列教程 总目录

TensorFlow深度学习开发环境搭建全教程TensorFlow2实战-系列教程1：回归问题预测TensorFlow2实战-系列教程2：神经网络分类任务
机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55
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