深度神经网络gcForest 第17页

ResNext：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks深度神经网络的聚合残差变换ResNext：ResNet和分组卷积相结合，ILSVRC2016分类任务的第二名

不存在的c·2023-04-12 21:29

没有他们，人工智能只能死翘翘

（1）人才深度神经网络如果不从明斯基和罗森布拉特说起，那就应该可以从1965年Ivakhnenko发明前馈神经网络说起。

david_lv·2023-04-12 20:57

A New Surrogate Loss andEmpirical Studies on Medical Image Classification（待补充）

摘要深度AUC最大化（DAM）是一种通过最大化数据集上模型的AUC分数来学习深度神经网络的新范式。

Nice25·2023-04-12 18:49

第一周第二天02

起初，它是Google大脑团队为了研究机器学习和深度神经网络而开发的，但后来发现这个系统足够通用，能够支持更加广泛的应用，就将其开源贡献了出来。

搬砖兔仔汁·2023-04-12 13:52

论文阅读笔记（七）——基于超深度神经网络的人脸识别

论文阅读笔记（七）——基于超深度神经网络的人脸识别论文简介论文中文翻译：《基于超深度神经网络的人脸识别》论文名称：《DeepID3:FaceRecognitionwithVeryDeepNeuralNetworks

咕咕噜噜咕噜噜·2023-04-12 11:57

dnn神经网络_MIT的DNN硬件加速器教程（一）综述

https://www.rle.mit.edu/eems/wp-content/uploads/2019/06/Tutorial-on-DNN-01-Overview.pdfwww.rle.mit.edu1深度神经网络背景机器学习是人工智能的重要内容之一

weixin_39937524·2023-04-12 05:26

（1）深入解析图像字幕生成数据集———Coco dataset

之前，我一直从事深度神经网络模型压缩和加速的研究，包括但不限于轻量化网络设计、模型修剪、知识蒸馏和网络量化等。

安静到无声·2023-04-12 04:19

Understanding Neural Networks Through Deep Visualization 论文笔记

0摘要近年来，在训练大型深度神经网络方面取得了巨大进展，其中包括训练卷积神经网络识别自然图像。然而，我们对这些模型如何工作的理解，特别是他们在中间层执行的计算，已经落后了。

Jayxbx·2023-04-12 02:21

str.format()函数的用法小结【非‘str***{}‘.format()】

**{xx}**')3.3print(***{}***.format(*args)四、format独立自主、摆脱print，“实现输出自由”五、参考来源一、文章起因由于本人在用《深度学习-基于案例理解深度神经网络

键盘即钢琴·2023-04-12 01:36

离线聊天机器人

聊天机器人一、语音识别1、libai3/masrMASR是一个基于端到端的深度神经网络的开箱即用的中文普通话语音识别工具。

weixin_30608503·2023-04-12 01:32

浅谈ChatGPT取代前端开发工程师

ChatGPT使用了深度神经网络和自然语言处理技术，通过对大量语言数据的学习和建模，实现了自然语言生成和对话系统的自动化。

coder__wang·2023-04-11 23:15

【三重卷积神经网络:TDNet:PanSharpening】

在这篇文章中，我们提出了一种新的深度神经网络结构，其基于水平域的损失函数用于全色锐化，并考虑了以下两种类型的结构，即两级

小郭同学要努力·2023-04-11 17:38

ApacheCN 深度学习译文集 20210112 更新

新增了六个教程：TensorFlow2和Keras高级深度学习零、前言一、使用Keras入门高级深度学习二、深度神经网络三、自编码器四、生成对抗网络（GAN）五、改进的GAN六、纠缠表示GAN七、跨域GAN

布客飞龙·2023-04-11 15:03

tensorflow2------dnn实现

在tensorflow2上实现深度神经网络的模型搭建与训练过程。这里重点说明一下搭建模型过程中有使用到批归一化以及Dropout、selu激活函数等。

galaxyzwj·2023-04-11 12:05

使用Python进行自动语音识别

ASR技术已经存在多年，但随着机器学习和深度神经网络的进步，它变得更加准确可靠。

boldyoungster·2023-04-11 07:26

深度神经网络调参数技巧,神经网络参数调节方法

1、神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用若果对你有帮助，请点赞。神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法

小六oO·2023-04-10 17:07

多元时间序列 | DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）

多元时间序列|DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）目录多元时间序列|DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标训练集数据的

前程算法屋·2023-04-10 17:30

车道线检测（二）——使用MNN部署PINet

目录一、MNN简介二、MNN编译三、MNN部署PINet模型pytorch转onnxonnx转mnnmnn部署一、MNN简介是阿里开源的一个轻量级的深度神经网络引擎，支持深度学习的推理与训练，适用于服务器

Mega_Li·2023-04-10 08:25

从端到端打通模型端侧部署流程（MNN）

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。目前，MNN已经在阿里巴巴的手机淘宝、手机天猫、优酷等20多个App中使用，覆盖直播、

KingsMan666·2023-04-10 08:48

【论文笔记_剪枝_知识蒸馏_2022】INDISTILL: TRANSFERRING KNOWLEDGE FROM PRUNED INTERMEDIATE LAYERS

摘要在资源有限的硬件上部署深度神经网络，如智能手机和无人机，由于其计算复杂性，构成了巨大的挑战。

乱搭巴士·2023-04-10 03:41

BN

深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重要原因就是网络中层与层之间存在高度的关联性与耦合性。下图是一个多层的神经网络，层与层之间采用全连接的方式进行连接。随着训

VvAvV·2023-04-09 13:41

Scalpel: 根据基础硬件并行化定制DNN剪枝

Scalpel:根据基础硬件并行化定制DNN剪枝0摘要随着深度神经网络（DNN）的规模不断增长以提高准确性并解决更复杂的问题，其能耗也会随之扩大。

GaleZhang·2023-04-09 05:54

（论文加源码）基于DEAP和MABHOB数据集的二分类脑电情绪识别（pytorch深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN））代码解析

论文解析见个人主页：https://blog.csdn.net/qq_45874683/article/details/130000469?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22130000469%22%2C%22source%22%3A%22qq_4587

脑电永不过时·2023-04-09 01:55

（论文加源码）基于DEAP和MABHOB数据集的二分类脑电情绪识别（pytorch深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN））

该论文发表于2021年的顶级期刊。（pytorch框架）代码解析部分在个人主页：https://blog.csdn.net/qq_45874683/article/details/130007976?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22130007976%

脑电永不过时·2023-04-09 01:25

人人都能懂的机器学习——训练深度神经网络——优化算法

更快速的优化器训练一个非常深的神经网络可能会慢得让人绝望。那么之前的文章已经介绍了四种加速训练（并得到更好结果）的方法：使用合适的初始化方法，合适的激活函数，使用批标准化，以及预训练模型的重用。本文想要介绍的是另一种能够极大加速训练的方法：用更快速的优化器替代普通的梯度下降优化器。那么我们将展示一些最常用的优化器。动量优化，Nesterov加速梯度，AdaGrad，RMSProp以及Adam和Na

苏小菁在编程·2023-04-09 00:22

Deep Learning for Weakly-Supervised Object Detection and Object Localization: A Survey

随着深度神经网络在目标检测中的成功，WSOD和WSOL都受到了前所未有的关注。在深度学习时代，已有数百种WSOD和WSOL方法和大量技术被提出。

Wanderer001·2023-04-08 16:31

深度学习中，Params参数量和FLOPs计算量分别指什么

参数量：参数量指的是深度神经网络中需要学习的参数数量。在深度学习中，每个神经元都有一个权重，这些权重是需要通过训练来确定的。

樱木之·2023-04-08 11:35

元学习初探综述

转载在大多数时候，你是没有足够的图像来训练深度神经网络的。本文是教你如何从小样本数据快速学习你的模型。为什么我们关心小样本学习？1980年，KunihikoFukushima提出了第一个卷积神经网络。

听风1996·2023-04-08 09:58

如何理解区分人工智能、机器学习、深度学习？

关键词：数据、模型(由算法训练获取)、预测举例：IBMdeepmind国际象棋、GooglealphaGo围棋方法一：CNN人工神经网络、深度神经网络（图像识别）典型应用：1.传统预测：垃

JJJoeee·2023-04-08 09:04

【基于冗余缩减变换：Pan-Sharpening】

Pan-SharpeningBasedonTransformerWithRedundancyReduction（基于冗余缩减变换的全色锐化算法）基于深度神经网络（DNN）的泛锐化方法已经产生了最先进的结果

小郭同学要努力·2023-04-07 14:46

深度学习模型轻量化（上）

utm_source=app【嵌牛导读】深度神经网络模型被广泛应用在图像分类、物体检测等机器视觉任务中，并取得了巨大成功。

optongbuding·2023-04-07 10:23

论文要点解析End-to-End Multimodal Emotion Recognition using Deep Neural Networks 基于深度神经网络的端到端多模态情感识别

本文提出一种考虑时序和上下文的、端到端的多模态情感分析。视频和音频两种模态。比较了各种模型的arousal和valence.相比较之前手工特征的提取，本文提出直接用rawsignal作为输入，VisualNetwork，使用已有数据集50层的深度残差网络用提取特征，SpeechNetwork：1）Input.考虑到说话者之间不同音量的变化，预处理时间序列为零均值和单位方差，之后把原始波形分段为6s

mengmeng0109·2023-04-07 02:40

Wav2KWS: Transfer Learning From Speech Representations for Keyword Spotting(2021)

为了解决这个问题，我们提出了一种深度神经网络，可以从任意关键字指令集快速建立高性能的KWS系统。我们使用经过大规模语音语料库预训练的编码器作为骨干网络，然后

阿凡凡提·2023-04-07 01:11

cnn是深度神经网络吗,cnn神经网络算法

通常我们了解的DNN（深度神经网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），LSTM（长短期记忆网络）都是隶属于深度学习

aifans_bert·2023-04-06 08:19

报告整理：美国工程院院士庄炳湟演讲：深度神经网络相比早期只是宽度和深度的增加，为何需要60年？

人类的智能包含很多不同的能力。模型的建立要由生理上的研究来引导，但是功能上，希望从计算上来表达，这两者相辅相成。早期AI的研究很多属于符号逻辑。人工智能的进展是得力于大量的数据，但是数据怎么驱动AI的发展？以辨识的问题来做解释。辨识理论就引导我们必须从数据里学习分布模式。辨识理论容易讲，不容易实现，从数据里学习也是容易讲，不容易实现，问题在哪里？叫做3Ds。a)观测维度的问题。维度高时，要专家来告

LionelDong·2023-04-06 06:39

跟我一起学PyTorch-05：深度神经网络DNN

前面我们介绍了神经网络，包括神经元函数，激活函数，前向算法，反向传播算法，梯度下降等，这些内容基本上是传统神经网络的范畴，这个浪潮大致在1980~1995年之间，主要标志是1986年DavidRumelhart和GeoffreyHinton等人使用反向传播算法训练具有一两个隐含层的神经网络。这种模拟人脑系统的神经网络初步成功，在一些诸如异或（XOR）问题上能够完美解决，人们热切地盼望着人工智能时代

金字塔下的小蜗牛·2023-04-06 03:44

跨模态检索的持续学习

虽然人类在这两个方面表现出色，但深度神经网络仍然相当有限。在本文中，我们提出将这两

若年封尘·2023-04-05 23:19

ChatGPT的自我介绍

我的技术基础包括深度神经网络、自然语言理解和生成模型，这使我能够处理各种类型的语言任务，如问答、聊天、翻译、摘要等。我的训练数据来

lanicc·2023-04-05 19:56

【剑指offer】梯度消失和梯度爆炸

【剑指offer】系列文章目录BN层详解交叉熵损失函数文章目录【剑指offer】系列文章目录梯度消失和梯度爆炸为什么会产生梯度消失和梯度爆炸代码示例梯度消失和梯度爆炸梯度消失和梯度爆炸是深度神经网络中常见的问题

.别拖至春天.·2023-04-05 11:57

激活函数之tanh介绍及C++/PyTorch实现

深度神经网络中使用的激活函数有很多种，这里介绍下tanh。

fengbingchun·2023-04-05 11:16

深度学习、自然语言处理和表征方法

简介过去几年，深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。虽然结果好，我

weixin_30532837·2023-04-05 09:27

推荐系统与深度学习(1): [第四范式 2020]Network On Network for Tabular Data Classification in Real-world Applica...

日前，第四范式提出了全新的深度神经网络表数据分类模型——深度稀疏网络(DeepSparseNetwork，又名NON)。最近阅读了这篇文章，记录一下，了解NON

银色尘埃010·2023-04-05 09:15

PyTorch机器学习与深度学习技术方法与案例实践应用

2、包含自动求导系统的深度神经网络。2022年9月，扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金

zmjia111·2023-04-04 08:46

通过删除神经元来了解深度学习

【嵌牛导读】：深度神经网络由许多单独的神经元组成，它们以复杂且违反人直觉的方式组合起来，以解决各种具有挑战性的任务。这种复杂性一方面赋予神经网络神秘力量，另一方面，也让它们变成了人类难懂的黑匣子。

七七_af9b·2023-04-04 03:29

Python使用深度神经网络对高光谱图像进行土地覆盖分类

一、前言高光谱成像是遥感中的一项重要技术，它收集从可见光到近红外波长的电磁波谱。高光谱成像传感器通常提供来自地球表面同一区域的数百个窄光谱带。在高光谱图像(HSI)中，每个像素都可以看作是一个高维向量，其条目对应于特定波长的光谱反射率。HSI具有区分细微光谱差异的优势，已广泛应用于作物分析、地质测绘、矿产勘探、国防研究、城市调查、军事监视、洪水跟踪等各个领域。二、数据介绍我们将使用帕维亚大学高光谱

倾城一少·2023-04-04 03:45

基于Orfeo ToolBox+TensorFlow 遥感影像分类教程

一、前言在本博客中，我们将了解如何仅使用面向用户的开源软件在真实世界的遥感图像上训练和应用深度神经网络。无需编码技能！我们想要对Sentinel-2图像进行分类，这意味着我们打算估计每个像素的类别。