双流卷积网络第37页

机器学习进阶之时域/时间卷积网络 TCN 概念+由来+原理+代码实现

1、TCN（时域卷积网络、时间卷积网络）是干嘛的，能干嘛主要应用方向：时序预测、概率预测、时间预测、交通预测2、TCN的由来ps：在了解TCN之前需要先对CNN和RNN有一定的了解。

un_lock·2022-11-22 13:26

时空图卷积网络：一种用于交通预测的深度学习框架

在本文中，我们提出了一种新的深度学习框架，时空图卷积网络（STGCN），以解决交通领域的时间序列预测问题（即交通预测）。

stranger_Ss·2022-11-22 13:56

时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好

本文回顾了ShaojieBai、J.ZicoKolter和VladlenKoltun撰写的论文：AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling。TCN源代码：https://github.com/locuslab/TCN文章目录1.序列建模2.因果卷积3.空洞卷积4.残差链接5.优

酒酿小圆子～·2022-11-22 13:56

【Python项目实战】基于时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)的发动机剩余寿命预测

针对此问题,采用时间卷积网络(TemporalConvolutionNetwork,TCN)作为一种最新出现的序列神经网络,被证明在序列数据预测上有良好的效果。

大桃子技术·2022-11-22 13:23

深度学习学习——时间序列模型之TCN

时间卷积网络TCN：时间序列处理的新模型https://deephub.blog.csdn.net/article/details/108139878https://blog.csdn.net/qq_27586341

量化橙同学·2022-11-22 13:22

时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测

在本文中，我们将详细探讨时域卷积网络(TCN)所包含的基本构建块，以及它们如何结合在一起创建一个强大的预测模型。

deephub·2022-11-22 13:51

时序预测TCN模型

卡榕wua·2022-11-22 13:20

时间序列预测——时序卷积网络（TCN）

本文展示了使用时序卷积网络（TCN）进行时间序列预测的全过程，包含详细的注释。

行者无疆_ty·2022-11-22 13:49

【python量化】用时间卷积神经网络（TCN）进行股价预测

1TCN的基本原理与结构TCN全称TemporalConvolutionalNetwork，时序卷积网络，是在2018年提出的一个模型，可以用于时序数据处

敲代码的quant·2022-11-22 13:19

[论文笔记] TCN(时序卷积网络)

一、WhyTCN?TCN是一种序列建模的方法，适用于时间依赖的问题。其实TCN只是一维卷积变形之后在时序问题上变得适用。(TDNN延时神经网络+dilatedconv空洞卷积+residualconnection残差网络）时序问题有两个关键要求：1.网络输入x0,...,xT的时序数据，我们希望输出也是一样大小的y0,...,yT的预测。扩张卷积可以做到每一层隐层都和输入序列大小一样，并且计算量降

(∩ᵒ̴̶̷̤⌔ᵒ̴̶̷̤∩)·2022-11-22 13:19

TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）

1前言实验表明，RNN在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。在实际应用中，RNN在内部设计上存在一个严重的问题：由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能进行运算。这意味着RNN不能像CNN那样进行大规模并行处理，特别是在RNN/LSTM对文本进行双向处理时。这也意味着RNN极度地计算密集，因为在整个任务运行完成之

意念回复·2022-11-22 13:48

faster-RCNN 论文笔记

faster-RCNN是一个单一联合检测网络，由两个特征共享的模型构成：1：深度全卷积网络（生成proposal区域）2：FastRCNN检测器（使用proposal）文章说，目前最先进的目标检测网络regionproposal

ture_dream·2022-11-22 13:13

利用pytorch复现resnet对cifar-10进行分类

一、resnet创新点传统的卷积网络在网络很深的时候，会出现梯度消失或者梯度爆炸的现象而resnet就能很好的解决这个问题。

MosterSakura·2022-11-22 13:37

【CompGCN】基于组合的多关系图卷积网络

系列文章目录COMPOSITION-BASEDMULTI-RELATIONALGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS基于组合的多关系图卷积网络ShikharVashishth1,2SoumyaSanyal1VikramNitin3ParthaTalukdar11IndianInstituteofScience

spark plug·2022-11-22 12:26

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——卷积层)

再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络数整个检测算法的“骨架”，也被称为BackboneBackbone是物体检测技术的基础，其中也涌现除了多种经典结构，如VGGNet、ResNet和DenseNet等卷积网络的经典

丁天牛·2022-11-22 11:27

batch & print pro_图卷积网络(GCN) Mini-Batch技巧

引言图卷积网络GCN取得了非常好的效果。对于小型图，可以全部加载到内存中，每层Layer的卷积操作都会遍历全图。对于中大型图，全部加载到内存的做法，显然不能满足需求。

weixin_39957265·2022-11-22 11:26

gcn 图卷积神经网络_GCN图卷积网络入门详解

字幕组双语原文：【GCN】图卷积网络(GCN)入门详解英语原文：GraphConvolutionalNetworks(GCN)翻译：听风1996、大表哥在这篇文章中，我们将仔细研究一个名为GCN的著名图神经网络

weixin_39638801·2022-11-22 11:55

Interest-aware Message-Passing GCN for Recommendation WWW2021

ABSTRACT图卷积网络(GCNS)在推荐方面显示出巨大的潜力。这归功于他们通过利用来自高阶邻居的协作信号来学习好的用户和项目嵌入的能力。

农场主·2022-11-22 11:51

经典的卷积神经网络（VGG、ResNet、InceptionNet、MobileNet）

1、卷积网络发展卷积神经网络的起源是神经认知机模型(neocongnitron)，之后在1989年出现了卷积神经与网络的模型。

Vic·Tory·2022-11-22 11:41

卷积神经网络提取图像特征的操作是怎样完成的

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义

普通网友·2022-11-22 11:10

卷积神经网络卷积计算,卷积网络计算公式

卷积运算的过程是什么？卷积计算的矩阵是怎么来的，如下图，这个卷积运算示意图怎么理解？首先，卷积核相同，输入相同，输出的特征是一样的。只不过将输出的矩阵形式换成了列向量的形式。实质上一般卷积运算与矩阵中的卷积运算并没有差异，唯一的差别仅仅体现在将矩阵元素重排成为了行向量或列向量核矩阵很多时候都是根据经验选取，或者由学习得到。谷歌人工智能写作项目：小发猫卷积运算公式是什么？卷积公式是：z（t）=x（t

小六oO·2022-11-22 11:06

用于光流估计的无监督深度学习DSTFlow

此外，卷积网络已成功应用于此任务。然而，监督流学习由于缺乏标记的训练数据而变得模糊。因此，现有方法必须转向计算机轻松生成地面实况（groundtruth）的大型合成数据集。

zhangyu_zyyl·2022-11-22 09:11

EdgeFormer：学习ViT来改进轻量级卷积网络

通过使用VisionTransformer的优势来改进卷积网络，从而获得更好的性能。

Tom Hardy·2022-11-22 08:44

CNN之EdgeFormer-向视觉Transformer学习，构建一个比 MobileViT 更好更快的卷积网络

EdgeFormer:向视觉Transformer学习，构建一个比MobileViT更好更快的卷积网络本文原始文档：https://www.yuque.com/lart/papers/eu498f论文：

有为少年·2022-11-22 08:33

交通数据综述

基于图卷积网络的交通预测综述-中国知网对基于GCN的交通流预测模型进行归纳总结，从图卷积的基本定义出发，以频域图卷积和空域图卷积为主，介绍GCN的基本原理．随后，通过对图时空网络、图自编码器以及图注意力网络的介绍

Savannah913·2022-11-22 07:54

隐式神经表示二：超分网络学习傅里叶系数Local Texture Estimator for Implicit Representation Function

2.在编码器和解码器之间作者引入一个localtextureestimator3.代码分析整体框架生成图像特征，编码器是一个常规的卷积网络，文中使用esdr,rdn,swinIR等localtextureestimator4

tony365·2022-11-22 05:35

卷积神经网络训练流程图,卷积神经网络训练过程

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义

普通网友·2022-11-22 05:11

YOLOV1论文详解

YOLOV11.IntroductionYOLO非常简单：对于一张完整的图像，通过一个单一的卷积网络可以同时预测多个boundingboxes的回归参数和这些boxes的类别概率，并直接优化检测性能。

何如千泷·2022-11-22 04:12

行为识别：行人跌倒检测（含源码）

文章目录ST-GCN骨架的图结构空间图卷积网络划分子集注意力机制TCN训练参考本文抛砖引玉为大家提供一个行为识别的案例，大家也可以根据该方法实现更多任务，也可以提供一些改进的方法。

wq_0708·2022-11-22 03:21

论文：Graph Convolutional Networks for Text Classification

TextGCN：使用图卷积网络进行文本分类，基于词共现和文档词关系为语料库构建一个单独的文本图，word和document的初始向量为one-hot表示。

ren.yz·2022-11-22 02:37

论文阅读：Modeling relational data with graph convolutional networks

我们引入了关系图卷积网络（R-GCN），并将其应用于两个标准的知识库完成任务：链接预测（恢复缺失事实，即主谓对象三元组）和实体分类（恢复缺失实体属性）。

小粥铺·2022-11-22 01:19

图卷积网络 | PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测

图卷积网络|PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测目录图卷积网络|PyTorch实现图卷积网络（GCN、GAT、Chebnet）的交通流量预测效果分析基本描述程序实现参考资料效果分析基本描述交通流量预测

小橘算法屋·2022-11-22 00:37

语义分割代码解读一（FCN, UNet, SegNet）

1.FCN简单的来说，FCN与CNN的区别在把于CNN最后的全连接层换成卷积层，让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到多个输出，这样的转化可以让我们在单个向前传播的过程中完成上述的操作。

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-11-21 23:33

Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation ———— 全卷积网络FCN代码解读之模型架构

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation–用于语义分割的全卷积网络文章目录FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation

貂个小小孩解解蝉·2022-11-21 23:54

DeeplabV3+解码器复现（二）

1.全局卷积网络模块全局卷积网络模块(GlobalConvolutionalNetwork,GCN)是由清华大学旷视科技提出应用于语义分割任务改善模型性能的模块，其核心是利用非对称卷积获得大感受野来解决语义分割任务中像素的分类和定位问题

有温度的AI·2022-11-21 22:30

【MV-3D】----多视图的3D目标检测网络

一种是直接以三维点云作为输入，直接送入卷积网络或者转化为体素送入。另一种是将3D点云映射到2D，主要为鸟瞰图或者前视图。一般来说第一种方法目

城市黎明的烟火·2022-11-21 16:57

【论文阅读】Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks:...Traffic Forecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架]（1）

【论文阅读】Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架

炎武丶航·2022-11-21 13:51

水声被动定位中的机器学习方法研究进展综述

所涉及的机器学习方法有多层感知机(前馈神经网络)、支持向量机、随机森林及以卷积网络层和全连接层为主要组成单元的深度神经网络。

人工智能技术与咨询·2022-11-21 13:43

【论文阅读】Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks:...Traffic Forecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架]（2）

【论文阅读】Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting[时空图卷积网络:用于交通预测的深度学习框架

炎武丶航·2022-11-21 11:28

VGG卷积神经网络模型解析

VGG卷积神经网络模型解析一：VGG介绍与模型结构VGG全称是VisualGeometryGroup属于牛津大学科学工程系，其发布了一些列以VGG开头的卷积网络模型，可以应用在人脸识别、图像分类等方面，

weixin_34009794·2022-11-21 11:26

GAN（生成对抗网络）的系统全面介绍（醍醐灌顶）

的形成过程2.1训练GAN：生成网络和判别网络的训练(优化)具体怎么训练的概念介绍：具体怎么训练的原理介绍（数学层面）：3.卷积神经网络(ConvNets)3.1卷积神经网络与传统多层神经网络3.1.1卷积网络的结构

打灰人·2022-11-21 11:45

浅谈改进模型小技巧----提升感受野

CNN网络可以分解为卷积网络部分以及全连接网

My小可哥·2022-11-21 10:53

YOLO系列文章阅读--yolov1

YOLO只是单独的使用一个卷积网络，同时预测多个boundingboxes和每个boxes类别可能性。

DouRainBbow·2022-11-21 10:19

2D姿态估计regression-based之RLE损失函数

Indigo6Heatmap-basedHeatmap-based方法通过显式地渲染高斯热图，让模型学习输出的目标分布，也可以看成模型单纯地在学习一种滤波方式，将输入图片滤波成为最终希望得到的高斯热图即可，这极大地简化了模型的学习难度，且非常契合卷积网络的特性

daoboker·2022-11-21 10:28

基于 Mixup 数据增强的 LSTM-FCN 时间序列分类学习记录

摘要在时间序列分类任务中，针对时间序列数据少和多样性导致深度学习模型准确率不高的问题，提出Mixup数据增强的长短期记忆网络–全卷积网络LSTM-FCN）时间序列分类算法。

彭祥.·2022-11-21 09:30

【CAM】Learning Deep Features for Discriminative Localization

最近的NIN和GoogLeNet使用全卷积网络、避免使用全连接层，来减少参数量的同时保持模型高性能。

Ziy.·2022-11-21 08:21

TCN(Temporal Convolutional Networks)时序卷积网络详解及代码

arxiv.org/pdf/1803.01271.pdf参考链接：http://www.gzywkj.com/post/15485.htmlTCN（TemporalConvolutionalNetwork，时间卷积网络

新池坡南·2022-11-21 07:32

时域卷积网络TCN--- 从“阿巴阿巴”到“巴拉巴拉”