深度神经网络gcForest

港科夜闻｜香港科大与星云Clustar联合提出隐私保护的在线机器学习新框架Sphinx...

为了解决现有隐私保护计算技术不适用于深度神经网络在线学习任务以及部分隐私保护计算工具的性能问题，香港科大智能网络与系统实验室iSINGLab和国内隐私计算算力提供商星云Clustar合作,提出了一种隐私保护在线机器
香港科大商学院内地办事处·2023-06-22 10:01

机器学习实践(1.1)XGBoost分类任务

相比越来越流行的深度神经网络，XGBoost能更好的处理表格数据，并具有更强的可解释性，还具有易于调参、输入数据不变性等优势。
赫加青空·2023-06-22 08:38

机器学习实践(1.2)XGBoost回归任务

相比越来越流行的深度神经网络，XGBoost能更好的处理表格数据，并具有更强的可解释性，还具有易于调参、输入数据不变性等优势。
赫加青空·2023-06-22 08:06

Python实现神经网络Part 3: 多层全连接神经网络

但是在实际的使用中，单个神经元是无法作为“深度神经网络”使用的，为了实现深度学习，网络除了输入层和输出层，至少要包含若干隐层。
wangyao_bupt·2023-06-22 07:42

神经网路：批归一化

批归一化（BatchNormalization，BN）是一种常用的正则化技术，用于加速深度神经网络的训练过程和提高模型的收敛性。
Make_magic·2023-06-22 07:11

研究发现：人工智能算法将产生惊人的能耗！

当今最成功的人工智能算法—深度神经网络（DNN），基于人类大脑真实、复杂的神经网络。但人工神经网络与人类高效的大脑不同，在计算机上运行深度学习算法会产生惊人的能耗。
James999·2023-06-21 19:26

深度学习中有监督，无监督， 自监督学习

对于给定的输入标签对，当前流行的方法是直接训练深度神经网络（即卷积神经网络）以从给定图像输出标签预测，计算预测与实际正确值之间的可微损失答案，
mingqian_chu·2023-06-21 18:39

DeepSurvk部署教程

arturomoncadatorres/deepsurvkPypi项目地址https://pypi.org/project/deepsurvk/一、DeepSurvk简介项目作者原话(翻译)DeepSurv是一种Cox比例风险深度神经网络
千树line·2023-06-21 13:14

PyTorch建立深度神经网络

Pytorch简介PyTorch是FaceBook开源的第三方库，其作用是快速搭建深度学习模型，验证思路。普通模型导入第三方库首先导入各种第三方库importtorchfromtorchimportnn,optimfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.autogradimportVa
·2023-06-21 00:19

Tensorflow C++部署实战-linux平台上cuda环境搭建(1)

0-2cudnnCUDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。可以集成到高级的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、
&永恒的星河&·2023-06-20 21:28

【深度学习】5-1 与学习相关的技巧 - 参数的更新（Momentum，AdaGrad, Adam ）

而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化问题更加复杂。
loyd3·2023-06-20 20:35

（CVPR-2014）DeepPose：通过深度神经网络进行人体姿态估计

DeepPose：通过深度神经网络进行人体姿态估计论文题目：DeepPose:HumanPoseEstimationviaDeepNeuralNetworks论文是谷歌发表在CVPR2014的工作论文地址
顾道长生'·2023-06-20 06:18

吴恩达深度学习（三）

改进深度神经网络：超参数调整，正则化和优化Week1第一课：训练/开发/测试集本周我们将学习如何在实际应用中让你的神经网络高效工作？
带刺的小花_ea97·2023-06-19 14:36

深度神经网络的优化算法,进化算法优化神经网络

有哪些手段可以提升深度神经网络的泛化性能人工神经网络以其智能性见长，那么神经网络能真的学到一个映射的本质吗？
快乐的小肥熊·2023-06-19 09:19

一周掌握PyTorch，学习计划

文章目录一、前言二、学习计划第一天：熟悉PyTorch基础重点知识点：第二天：构建深度神经网络重点知识点：第三天：处理图像数据重点知识点：第四天：处理文本数据重点知识点：第五天：模型部署重点知识点：第六天
QuietNightThought·2023-06-19 05:58

目标检测的模型集成方法及实验

介绍集成机器学习模型是一种常见的提升模型能力的方式，并已在多个场景中使用，因为它们结合了多个模型的决策，以提高整体性能，但当涉及到基于DNN(深度神经网络)
Amusi（CVer）·2023-06-18 11:40

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入谷歌 Lion 优化器

2302.06675.pdf代码地址：https://github.com/google/automl/tree/master/lion我们提出了一种将算法发现作为程序搜索的方法，并将其应用于发现用于深度神经网络训练的优化算法
迪菲赫尔曼·2023-06-18 07:03

改进YOLOv8 | 优化器篇 | YOLOv8 引入谷歌 Lion 优化器

2302.06675.pdf代码地址：https://github.com/google/automl/tree/master/lion我们提出了一种将算法发现作为程序搜索的方法，并将其应用于发现用于深度神经网络训练的优化算法
迪菲赫尔曼·2023-06-18 07:19

ChatGPT的Prompts关键词提示工程集合：包含AI绘画和GPT文本对话

2AwesomeChatGPTPrompts2.1文本提示词2.2提示词汇总2.3绘画提示词3PromptBase4Prompt-Engineering-Guide5讨论1前言明确一个概念，ChatGPT是一种大型的自然语言处理模型，它基于深度神经网络和语言模型技术
Bioinfo Guy·2023-06-17 23:40

浅层神经网络与深度神经网络

bp神经网络，把它分为很多层，可以算深度学习嘛？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创深度学习算法有哪些卷积神经网络“深度学习”和“多层神经网络”的区别从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了
快乐的小蓝猫·2023-06-17 21:48

机器学习中的数学——深度学习优化的挑战：梯度消失和梯度爆炸

高度非线性的深度神经网络或循环神经网络的目标函数通常包含由几个参数连乘而导
von Neumann·2023-06-17 16:24

未明学院：YouTube/Facebook深度学习项目实战，一次收获深度学习技能&项目经历！

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，多层感知器就是一种常用的深度神经网络结构，它通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征，以发现数据的规律。
EnlightenAcademy·2023-06-17 11:44

线性神经网络

线性神经网络我们应该从线性神经网络开始，去逐步了解深度神经网络（深度学习）的各种复杂结构和底层原理。1.线性回归用一个线性的模型来拟合数据与它们的标签之间的映射，用于回归问题。
zkccpro·2023-06-17 11:38

大规模神经网络最新文献综述：训练高效DNN、节省内存使用、优化器设计

现代深度学习和人工智能技术的发展涉及使用深度神经网络（DNN）来解决图像、视频、音频、自然语言处理、图像形式的内容生成等各种问题，或生成给定格式主题的文本等任务。
PaperWeekly·2023-06-17 02:27

汇总一些计算机研究方向的缩写（CNN、RNN、DNN、GNN、GAN、NLP等等）

CNN(ConvolutionalNeuralNetworks):卷积神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork):循环神经网络DNN(DeepNeuralNetworks):深度神经网络
中杯可乐多加冰·2023-06-16 23:03

简要介绍 | 神经辐射场(NeRF)：原理、挑战与未来展望

2.原理介绍和推导2.1神经辐射场基本原理神经辐射场是一种新型的视图生成方法，它使用深度神经网络训练一个连续的三维场景表示。NeR
R.X. NLOS·2023-06-16 15:33

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：DynaBERT、TinyBERT

深度学习实践篇[17]：模型压缩技术、模型蒸馏算法：Patient-KD、DistilBERT、DynaBERT、TinyBERT1.模型压缩概述1.2模型压缩原有理论上来说，深度神经网络模型越深，非线性程度也就越大
·2023-06-16 14:26

PNAS：勘探地球物理学论文

《Sensingpriorconstraintsindeepneuralnetworksforsolvingexplorationgeophysicalproblemsdendrimers》题目译为《深度神经网络中用于解决勘探地球物理问题的感知先验约束
蓝子娃娃·2023-06-16 12:11

AI × OCR：腾讯文档表格图像识别技术实践

本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。作者：腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke1.前言1.1背景大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。
javastart·2023-06-16 10:08

基于python的Keras库构建的深度神经网络手写数字识别模型

目录①导入所需的库②加载手写体数据集，将数据集分为训练集和测试集③数据预处理④构建模型⑤编译模型⑥训练模型⑦使用测试集进行验证⑧输出模型准确率和时间消耗完整代码如下：①导入所需的库从Keras库中导入mnist数据集、Sequential模型、Dense、Flatten、Conv2D、MaxPooling2D层以及np_utils工具。fromkeras.datasetsimportmnistfr
一片叶子在深大·2023-06-15 22:33

无人车端到端驾驶模型概述

摘要：通常，端到端驾驶模型使用一个深度神经网络来完成这种映射，网络的所有参数为联合训练而得。这种方法因它的简洁高效而引人关注。引言在搭建无人车时，我和小伙伴们的主要工作是建立一个驾驶模型。
yessunday·2023-06-15 08:35

AI+生物计算：用计算机视觉技术理解细胞生命

其他应用示例使用生物图像研究深度神经网络特性总结与展望一、背景介绍首先，问一个特别不靠谱的问题，大家多少岁了？基本上来讲0~100之间。为什么问这个不靠谱的问题呢？
·2023-06-14 22:54

多任务学习用于多模态生物数据分析

因此，作者提出了UnitedNet，这是一种可解释的多任务深度神经网络，能够整合不同的任务来分析单细胞多
tzc_fly·2023-06-14 18:56

人工智能的预训练基础模型的分类

在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。
·2023-06-14 18:15

CVPR 2023 | 视频AIGC，预测/插帧/生成/编辑

1、ADynamicMulti-ScaleVoxelFlowNetworkforVideoPrediction视频预测（videoprediction）的性能已经通过先进的深度神经网络大幅提高。
机器学习与AI生成创作·2023-06-14 12:12

【技术博客】神经网络分布式训练中参数优先传播方法

数据并行训练（Dataparalleltraining）已经广泛地运用在在深度神经网络的分布式计算中，但是，分布式计算带来的性能提升经常受限于参数同步性能的瓶颈。
·2023-06-14 11:11

用于OOD预测的稳定学习

当测试数据和训练数据共享相似的分布时，基于深度神经网络的方法取得了惊人的性能，但在其他情况下可能会失败。因此，消除训练和测试数据之间分布变化的影响对于构建有前景的深度模型至关重要。
tzc_fly·2023-06-13 19:33

VALSE2022天津线下参会个人总结8月22日-1

VALSE2022天津线下参会个人总结8月22日-18月22日会议安排特邀报告一：卢老师带来的一网通吃：跟踪与分割大一统特邀报告二：张磊老师的报告：深度神经网络优化技术探索企业宣讲环节特邀报告3：张老师带来的深度学习探索年度进展评述
乄洛尘·2023-06-13 19:57

对抗样本-（CVPR‘2021) 通过方差调优（Variance Tuning）提升对抗样本的迁移性

文章目录出处问题方法代码出处论文发表于CVPR2021论文地址：点击论文代码：点击问题背景：深度神经网络容易受到对抗样本的攻击，这些攻击通过不可察觉的扰动欺骗模型。
算法黑哥·2023-06-13 12:01

注意力机制可视化_用可视化解构BERT，我们从上亿参数中提取出了6种直观模式...

大数据文摘联合百度NLP出品编译：Andy，张驰，龙心尘来源：towardsdatascience.com深度神经网络的超强有效性一直让人疑惑。
weixin_39866963·2023-06-13 07:45

PointNet++分类与分割详解

前言PointNet++是一个用于对不规则形状的点云数据进行分类和分割任务的深度神经网络。相对于传统的基于网格的3D数据表示方法，点云数据更易于获取和处理。
柯西的笔·2023-06-13 05:41

[论文分享] jTrans: Jump-Aware Transformer for Binary Code Similarity

最近的研究表明，深度神经网络(DNNs)可以理解二进制代码的指令或控制流图(CFG)，并支持BCSD。本文提出一种新的基于tran
fa1c4·2023-06-12 08:30

感受野的理解与计算（详细）

比较懒的人只能上传图片了：方便复习1、推荐这个知乎上推导公式的过程：深度神经网络中的感受野(ReceptiveField)-知乎2、感受野的计算(包括普通卷积和空洞卷积)：
深度学习努力中·2023-06-12 00:08

Adadelta

与其他自适应学习率算法（例如Adam和Adagrad）相比，ADADELTA在训练深度神经网络时通常表现更好。
LeoATLiang·2023-06-11 21:20

Nerf理解

NeRF方法使用深度神经网络将3D场景表示为一个连续的5D函数，称为“神经辐射场”。
奥里马·2023-06-10 17:39

因果推断下的模型可解释性 - 方法综述

文章名称CausalInterpretabilityforMachineLearning-Problems,MethodsandEvaluation问题背景机器学习方法被越来越广泛的应用到工作中，深度神经网络的成功把感知智能推向一个巅峰
processor4d·2023-06-10 15:09

Graph Anomaly Detection with Deep Learning——边检测

边异常检测基于静态图的边属性异常检测基于深度神经网络的异常检测基于GCN的异常检测基于网络表示的异常检测基于动态图的异常边检测算法传统的非深度异常检测基于网络表示的异常检测基于GCN的异常检测论文：AComprehensiveSurveyonGraphAnomalyDetectionwithDeepLearning
Anooyman·2023-06-10 06:35

（2022，错误严重性）用语义知识处理神经网络中的错误严重性

实验5.结果5.1对抗扰动5.2自然损坏（NaturalCorruptions）6.讨论与结论7.未来工作8.更广泛的影响参考S.总结S.1主要思想S.2名词解释S.3方法S.4分析0.摘要一般来说，深度神经网络和机
EDPJ·2023-06-10 04:13

（2020，谱正则化）观察你的上卷积：基于 CNN 的生成深度神经网络无法重现谱分布

WatchyourUp-Convolution:CNNBasedGenerativeDeepNeuralNetworksareFailingtoReproduceSpectralDistributions公众号：EDPJ目录0.摘要1.简介1.1相关工作1.1.1深度造假（Deepfake）检测1.1.2GAN的稳定性2.上卷积的谱效应2.1在DFT功率谱上使用方位角积分（AzimuthalInt
EDPJ·2023-06-10 04:43

机器学习-12 卷积神经网络简介

卷积神经网络引言深度学习发展历程深度应用领域深度学习vs传统机器学习深度神经网络vs浅层神经网络深度学习概述卷积神经网络CNNBP神经网络CNN概述卷积神经网络大致结构卷积神经网络大致过程局部连接权值共享非线性映射
so.far_away·2023-06-10 02:59
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