卷积网络第18页

voronoi图_ProteinGCN | 使用图卷积网络表示学习蛋白质结构

对蛋白质结构模型准确性局部（单残基）和全局（整个结构）的预测是许多蛋白质建模应用程序中必不可少的步骤。随着最近深度学习技术的发展，单模型质量评估的方法也已经能通过使用2D和3D卷积深度神经网络取得了进展。今天给大家介绍的是印度科学研究所ParthaTalukdar课题组在BioRxiv杂志上发表的一篇关于蛋白质模型质量评估的文章。在文中，作者探索了一种可替代的方法，在包含2897个蛋白300k个结

weixin_39894473·2023-01-07 21:38

GoogleNet论文精读与代码复现

卷积网络的前代发展：LeNetstackCon

自在犹仙·2023-01-07 21:22

【深度学习】图像输入大小固定与不固定的一些想法

一些模型网络就不一定需要尺寸固定，比如FCN网络中全是卷积网络而没有连接网络。

XD742971636·2023-01-07 20:12

明亮如星研旅（4）—— Online and offline handwritten Chinese character recognition

文章目录简述主要内容1方向分解特征图1.1线下文字的DirectMap1.2线上文字的DirectMap2卷积网络提出2.1网络结构2.2参数设置2.3网络适应层3实验总结附录前面回顾了几种经典的传统文字检测识别方法

明亮如星·2023-01-07 18:36

深度学习(五)——ZFNet+Pytorch实现

简介AlexNet的提出使得大型卷积网络开始变得流行起来，但是人们对于CNN网络究竟为什么能表现这么好，以及怎么样能变得更好尚不清楚，因此为了解决上述两个问题，ZFNet提出了一种可视化技术，用于理解网络中间的特征层和最后的分类器层

hhhcbw·2023-01-07 17:13

经典论文之ZFNet

主要解决问题：卷积特征图的可视化这篇主要以2、3章翻译为主（方法、训练细节）Abstract摘要Krizhevsky等人已经在ImageNet上验证了大型卷积网络模型的优良分类性能。

阿基美德·2023-01-07 16:02

图像分类经典卷积神经网络—ZFNet论文翻译（纯中文版）—Visualizing and Understanding Convolutional Networks(可视化和理解卷积网络)

翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为中英文对照版，纯中文版请稳步：[ZFNet中英文对照版]VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks可视化和理解卷积网络

bigcindy·2023-01-07 16:32

ZFnet论文翻译及解读

文章目录一、介绍二、方法(有监督学习)1、反卷积网络（可视化）1.1、反池化（上采样）1.2、反激活1.3、转置（反）卷积三、训练细节四、卷积网络可视化4.1、模型改进4.2、局部遮挡敏感性分析4.3、

秋天的风儿·2023-01-07 16:01

图像语义分割模型 FCN

全卷积网络（FullyConvolutionalNetworks，FCN)是用深度神经网络来做语义分割的开山之作，它是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络，自从该网络提出后，就成为语义分割的基本框架，

算法恩仇录·2023-01-07 12:51

深度学习中的卷积操作

在查看卷积网络代码时，发现了各种不同的卷积操作，所以查找了一篇论文，并将其分享在这里，希望通过这篇论文对卷积操作有更加全面和系统的认识。

Bingo·2023-01-07 08:45

PointConv：三维点云卷积操作

在本文中，我们将动态滤波器扩展成为新的名为PointConv的卷积操作，PointConv可以用于点云数据，创建深度卷积网络。我们将卷积核视为由权重和密度函数组成的3D点的局部坐标的非线性函数。

冯子材·2023-01-07 08:14

经典卷积神经网络（2）--AlexNet卷积网络模型

背景2012年，Hinton的学生AlexKrizhevsky借助深度学习相关理论提出了深度卷积网络模型AlexNet.在2012年ILSVRC竞赛中取得top-5错误率为15.3%，并取得大赛第一名。

Meruz·2023-01-07 07:34

Caffe各层参数详解

如何学习caffe第一步,用一个卷积网络,要有数据才行,首先要对数据进行一些预处理.比如你

Heisenberg-·2023-01-07 04:26

【YOLO系列】YOLO V1论文总结

一、PipelineYOLO的pipeline很简单，将一张图片reshape后送入卷积网络，根据卷积网络最后得到的一个三维张量进行

Cpsu·2023-01-07 04:25

论文阅读：Cluster-driven Graph Federated Learning over Multiple Domains

（2）创新点：聚类用于修饰统计异质性，而图卷积网络(GCNs)则实现了不同域之间的知识共享,FedCG是第一个通过GCN来建模领域-领域交互的，GCN连接特定领域的模型

爱吃肉der小兔叽·2023-01-07 02:28

机器学习及深度学习技术在海洋科学方面的应用

目前机器学习及深度学习技术在海洋科学方面的应用大概有以下几方面：（1）监测海洋生物多样性(Monitoringmarinebiodiversity)BermantPC等人将机器学习技术运用到对抹香鲸生物声学的研究，利用卷积网络来构造回声定位点击检测器

sz590·2023-01-06 17:47

【论文阅读】Directed Graph Convolutional Network

有向图卷积网络摘要介绍定义DGCN一阶邻近与二阶邻近有向图卷积融合运算模型实验展望论文连接：DirectedGraphConvolutionalNetwork摘要由于GCN的局限性，本文提出了DGCN（

六九八·2023-01-06 17:43

【姿态估计】Joint Training of CNN and a Graphical Model for Human Pose Estimation用于姿态估计的CNN和图模型的联合训练

，ArjunJain，YannLeCun，ChristophBregler纽约大学{tompson，ajain，yann，bregler}@cs.nyu.edu摘要本文提出了一种新的混合架构，包括深度卷积网络和马尔可夫随机场

hyczkg·2023-01-06 14:36

VGG16全卷积网络以VGG代码为例

文章目录全卷积网络以VGG代码为例发展历史VGG全卷积VGG16的结构：卷积层代替全连接1X1的卷积的作用全卷积网络以VGG代码为例发展历史VGGVGG之所以经典，是因为VGG第一次将深度学习做得非常“

人工智能有点·2023-01-06 13:32

SENet代码复现＋超详细注释（PyTorch）

在卷积网络中通道注意力经常用到SENet模块，来增强网络模型在通道权重的选择能力，进而提点。

路人贾'ω'·2023-01-06 13:00

深度学习——（9）神经网络参数详解

深度学习——（9）神经网络参数详解文章目录深度学习——（9）神经网络参数详解1.卷积神经网络2.上代码2.1package2.2读取数据2.3卷积网络模块构建2.4计算准确率2.5训练网络1.卷积神经网络卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别

柚子味的羊·2023-01-06 11:53

Automatic pixel-level multipledamagedetectionofconcrete structure using fullyconvolutionalnetwork-笔记

Automaticpixel-levelmultipledamagedetectionofconcretestructureusingfullyconvolutionalnetwork基于全卷积网络的混凝土结构像素级多损伤自动检测

Dream_WLB·2023-01-06 09:49

论文翻译：2022_DNS_1th：Multi-scale temporal frequency convolutional network with axial attention for spee...

论文地址：带轴向注意的多尺度时域频率卷积网络语音增强论文代码：https://github.com/echocatzh/MTFAA-Net引用：ZhangG,YuL,WangC,etal.Multi-scaletemporalfrequencyconvolutionalnetworkwithaxialattentionforspeechenhancement

凌逆战·2023-01-06 08:05

图像分类丨ILSVRC历届冠军网络「从AlexNet到SENet」

前言深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展，ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没，促使了许多经典工作。

woshicver·2023-01-06 08:19

机器学习/深度学习论文中常出现的Permutation Invariant解释

)=f((x3,x2,x1))f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))但是对卷积网络而言情况就不同了

Nin7a·2023-01-06 07:42

python实现简单的神经卷积网络

python实现简单的神经卷积网络importtorchimporttorch.nnasnn#importtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision

徽先生·2023-01-05 23:02

时域卷积网络与蒙特卡洛树搜索相结合的知识图补全模型研究

为了克服稀疏奖励和历史状态编码的挑战，我们开发了一个深度代理网络（graph-agent，GA），它结合了时间卷积网络（TCN）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）。

小蜗子·2023-01-05 21:35

深度学习Pytorch（九）——迁移学习

model5、可视化模型的预测结果6、迁移学习使用场景1——微调ConvNet7、迁移学习使用场景2——ConvNet作为固定特征提取器一、简介实际中，基本上没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络

柚子味的羊·2023-01-05 15:56

Paddle图神经网络-学习笔记

Paddle图神经网络课程学习笔记文章目录Paddle图神经网络课程学习笔记02图游走类模型DeepWalkNode2Vecmetapath2vec及其变种03图神经网络算法（上）图卷积网络(GCN)从图像卷积类比到图结构卷积图卷积网络计算公式

Yuetianw·2023-01-05 15:17

回归预测 | MATLAB实现CNN-GRU卷积门控循环单元多输入多输出

采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进行融合,将获得的矢量信息

机器学习之心·2023-01-05 13:03

卷积网络（持续更新）

构建样本集统一样本（尺寸），固定输入cv.resize()建立两个数据集分别存放训练集和测试集（零矩阵）构建网络训练网络测试网络LeNet-5输入32X32的灰度图像，接入全连接层C1，6个5X5的卷积核，输出的特征图的尺寸的28X28，池化层S1为2X2，做完池化为原图像的长和宽的一半。C1,S1,C2,S2,C5,F6优化网络1.大样本训练缓慢（小样本）3.深度网络训练困难4.梯度消失和爆炸（

35岁北京一套房·2023-01-05 12:10

【转载】基于深度卷积网络方法的高光谱图像分类

图片来源网络本期为大家推介的是北京理工大学李伟教授关于高光谱图像分类的深度卷积网络方法的报告-DeepConvolutionalNeuralNetworkforHyperspectralImageClassification

llihz·2023-01-05 09:27

回归预测 | MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多输入多输出

采用特征融合的方法,通过卷积网络提取出浅层特征与深层特征并进行联接,对特征通过卷积进

机器学习之心·2023-01-05 09:13

基于Slimming的MobileNetV3半自动剪枝

2、NNI剪枝参考：神经网络模型压缩综述-pudn.com2.1卷积裁剪是指对卷积网络的通道数进行裁剪，减少大模型的参数量。卷积裁剪主要

benben044·2023-01-05 09:42

卷积网络应用--边缘检测

卷积网络的应用很多，其中一种是边缘检测目录什么是边缘检测？边缘种类边缘检测算法--Canny检测器高斯一阶偏导非极大值抑制双阈值什么是边缘检测？

Blue_Y28·2023-01-05 03:18

CP-net第三部分解读

1.首先介绍一下网络结构上下文先验网络（CPNet）是一个完全卷积的网络，由主干网和上下文先验层组成，主干网是一个现成的卷积网络，例如ResNet，具有扩展策略。

cfsongbj·2023-01-04 20:31

mmdetection2.17自定义模型及修改子模块

mmdetection2.17将模型分为5种类型，本文将围绕这五种类型逐一介绍如何自定义修改：backbone::用一个FCNnetwork(全卷积网络)去提取featuremap,比如：ResNet,

@会飞的毛毛虫·2023-01-04 18:31

图像分割网络探究

文章目录1.FCN全卷积网络-20142.编解码结构SegNet-20153.U-Net分割网络-20154.DeepLabv1,v2,v3-2015,2017,20185.实时分割网络ENet-20166

三岁与十八·2023-01-04 18:20

Pytorch之经典神经网络Generative Model(四) —— DCGAN (MNIST)

2015年提出DCGAN——深度卷积生成对抗网络深度卷积生成对抗网络特别简单，就是将生成网络和对抗网络都改成了卷积网络的形式DCGAN属于比较基本的模型。

hxxjxw·2023-01-04 15:33

深度学习网络基础—GoogLeNet 学习笔记

深度学习网络基础—GoogLeNet学习笔记引言在过去的三年里（2014年），主要由于深度学习的进步，更具体地说是卷积网络的发展，图像识别和目标检测的质量以惊人的速度发展。

FlyDremever·2023-01-04 10:08

Depthwise Convolution、Pointwise Convolution、Seperable Conolution、常规 convolution对比

参照文章：卷积网络基础知识1、概念在Google的Xception以及MobileNet论文中均有描述。

木槿qwer·2023-01-04 10:39

改进YOLOv5 | 引入密集连接卷积网络DenseNet思想 | 搭建密集连接模块

YOLOv5引入密集连接卷积网络DenseNet思想CVPR2017最佳论文DenseNetDenseNetDenseNet论文地址：h

迪菲赫尔曼·2023-01-04 07:05

【第62篇】Inception-v4

AI浩·2023-01-04 07:52

第六篇：Feedforward Networks 前向网络

POS标记/词性标注前馈神经网络来用于标记卷积网络卷积网络用于NLP总结深度学习•机器学习的一个分支•重新命名神经网络•神经网络：历史上受到大脑计算方式的启发‣由称为神经元的计算单元组成•为什么深？

flying_1314·2023-01-03 22:17

基于多尺度时间特征提取的注重多元时间序列预测的图卷积网络

多变量时间序列建模一直是一个有意义的课题。多元时间序列预测是一个基础性问题，吸引了众多研究人员的关注，然而，现有的方法大多集中在单变量预测上，很少考虑多个变量之间潜在的空间相关性。多元时间序列预测可以很自然地从图的角度来看，多元时间序列中的每个变量都可以看作是图中的一个节点，它们通过隐藏的相关性相互联系。为此，提出了一种基于多尺度时间特征提取和注意力机制的图神经网络模型，用于多元时间序列预测。具体

菜虚空·2023-01-03 17:01

A Hybrid, Dual Domain, Cascade of Convolutional Neural Networks for MRI Reconstruction

用于核磁共振影像重建的双域混合学习级联卷积网络1.论文信息论文标题：AHybrid,DualDomain,CascadeofConvolutionalNeuralNetworksforMagneticResonanceImageReconstruction

FengF2017·2023-01-03 13:07

论文阅读——Temporal Convolutional Attention-based Network For Sequence Modeling

https://arxiv.org/pdf/2002.12530.pdf代码：https://github.com/haohy/TCAN用于序列建模的基于注意力的时序卷积网络作者提出一种时序卷积注意力网络

liuy9803·2023-01-03 11:52

基于TensorFlow的CNN卷积网络模型花卉分类GUI版（2）

文件目录参考上篇基于TensorFlow的CNN卷积网络模型花卉分类（1）二、项目界面花卉识别器界面点击“CNN卷积”，读取当前路径下的

CaRuJan·2023-01-03 10:32

论文阅读—Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets

摘要深度卷积网络在静止图像中的目标识别方面取得了巨大成功。然而，对于视频中的动作识别，深度卷积网络的改进并不那么明显。我们认为有两个原因可以解释这一结果。

dl_sn·2023-01-03 07:23

神经网络与卷积神经网络,深度残差卷积神经网络

深度残差网络是卷积网络的一种吗谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创深度残差网络是卷积网络的一种吗神经网络的历史是什么？

普通网友·2023-01-03 06:35

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