深度神经网络gcForest 第23页

【DL】第 1 部分：神经网络和深度学习

完成本课程后，您将：了解推动深度学习的主要技术趋势能够构建、训练和应用完全连接的深度神经网络了解如何实现高效（矢量化）神经

Sonhhxg_柒·2023-01-15 13:52

单GPU每秒76帧，重叠对象也能完美分割，多模态Transformer用于视频分割效果惊艳...

基于注意力的深度神经网络（DNN）在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络（如Transformer）成为解决多模态问题的有力候选。

Tom Hardy·2023-01-15 07:35

tensorflow人工智能（1）

1.1深度学习与机器学习的区别1.1.1.1特征提取方面机器学习：要靠手动完成的，而且需要大量领域专业知识深度学习：不需要人工设计特征提取环节数据量第一、它们需要大量的训练数据集第二、是训练深度神经网络需要大量的算力

刘竣熙·2023-01-14 18:34

[TPAMI 2022] 用深度神经网络解决欠定问题——考虑鲁棒性？

最近的工作指出了深度神经网络在几个图

sinat_38007523·2023-01-14 15:48

PyTorch学习DAY1定义以及张量的操作

它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）包含自动求导系统的的深度神经网络。

沙鳄鱼·2023-01-14 10:34

CNN-ResNet

2015年，何恺明等人提出了残差网络（ResNet），并在ImageNet图像识别挑战赛夺魁，深刻影响了后来的深度神经网络的设计。残差块残差块，残差网络中的重要组成部分。WHY？

Eeeeearl·2023-01-14 08:19

注意力机制新综述笔记，21年

随着深度神经网络的发展，注意力机制已被广泛用于不同的应用领域。本文旨在对近年来提出的最先进的注意力模型进行概述。为了更好地理解注意力机制，我们建立

Enjoy_aLi·2023-01-14 03:58

rbf神经网络_其他神经网络和深度神经网络

径向基函数网络采用径向基函数（radialbasisfunction，RBF）作为单隐藏层神经元激活函数的前馈神经网络叫作RBF网络，其输出层是对隐藏层神经元输出的线性组合，径向基神经网络模型可表示∶式中，m为隐藏层神经元个数，c和w为第i个隐藏层神经元对应数据的聚类中心和权重，p（x.c）为具有对称性的径向基函数，常用的高斯径向基函数为∶已证明，足够多隐藏层神经元的RBF可以任意精度逼近任意连续

weixin_39541121·2023-01-14 00:40

AI 建模师素养手冊(4)

从深度神经网络(DeepNeuralNetwork)认识隐藏空间(Latentspaces)By高焕堂/AI建模师俱乐部会长文章目录前言一、隐藏空间(Latentspaces)的特质二、从说起三、多层的

Vicky Shei·2023-01-13 22:32

AMiner推荐论文：A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection

尽管由于深度神经网络的发展，目标检测取得了显著的进展，但大多数都是用于检测正常大小的目标。

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-13 16:38

如何绘制深度神经网络图

1.在线版本的NN-SVG2.在线Latex编辑器只需要修改init文件的目录即可。看其与相应的letax文件之间的关系。自己参考上述元码所实现的相关网络结构参考的github源代码：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet3.使用viso进行神经网络图片的绘制大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考

如意的小家·2023-01-13 13:49

卷积神经网络之padding操作

第二个缺点：图像边缘信息发挥的作用小(2)Padding2.1padding的取值2.1.1**Valid**卷积2.1.1**Same**卷积(3)总结(一)卷积神经网络之padding操作为了构建深度神经网络

谦小白·2023-01-13 10:57

机器学习中的性能评估度量

假设空间通常是庞大的，例如深度神经网络结构能够表示一大类输入层到输出层的函数集合。这样就需要我们设定一个可以量化评测假

数据科学和工程·2023-01-13 10:27

Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both?

众所周知，深度神经网络（DNN）容易受到对抗性攻击，这种攻击是通过在良性示例中添加精心设计的扰动来实现的。基于最小-最大鲁棒优化的对抗性训练可以提供对抗性攻击的安全概念。

你今天论文了吗·2023-01-13 08:52

python把由图片组成的文件夹转换为.npy文件

由于深度神经网络的需要，我要将一个里面全是.png格式的图片的文件夹转换为一个.npy文件，即将一个图片文件夹转换成一个.npy文件。

alienanlin·2023-01-13 01:27

论文翻译：2022_PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement

论文地址：PACDNN：一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络相似代码：https://github.com/phpstorm1/SE-FCN引用格式：HasannezhadM，YuH，ZhuWP，

凌逆战·2023-01-12 22:19

AMiner推荐论文：Deep Long-Tailed Learning: A Survey

因强大的数据特征表达能力，深度神经网络已经被成功应用到众多视觉识别任务中并取得了显著的突破，如图像分类，物体检测和语义分割等。

AMiner学术搜索和科技情报挖掘·2023-01-12 17:03

论文笔记（二）《Adversarial Manipulation of Deep Representations》

2.对应问题的解答；3.用自己的话阐述文章的核心问题和思路；4.可能改进的地方；5.自己画一遍文章的流程图；6.捋一遍算法流程.没看懂abstract我们证明，深度神经网络(DNN)中的图像表示可以被操纵

学而时习之！！·2023-01-12 13:26

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Spot-adaptive Knowledge Distillation

点自适应知识蒸馏摘要知识提取(KD)已经成为压缩深度神经网络的一个良好建立的范例。进行知识提炼的典型方式是在教师网络的监督下训练学生网络，以利用教师网络中一个或多个点(即，层)的知识。

乱搭巴士·2023-01-12 13:03

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Class-Incremental Learning by Knowledge Distillation with Adaptive Feature Consolida

摘要我们提出了一种基于深度神经网络的新型类增量学习方法，该方法在有限的内存中不断学习新的任务，用于存储以前任务中的例子。

乱搭巴士·2023-01-12 13:02

分类预测 | MATLAB实现1-DCNN一维卷积神经网络分类预测

要训练深度神经网络

机器学习之心·2023-01-12 07:59

Curriculum Learning

精心选择的课程策略可以作为一种连续方法（continuationmethod）——能够帮助找到更好的非凸训练准则的局部最小值3、实验证明，课程策略类似于正则器，增益效果在测试集上更为明显，可以加速训练收敛到全局最小值4、相关工作深度神经网络训练的难优化问题

nightluo·2023-01-12 07:14

CurriculumNet: Weakly Supervised Learning from Large-Scale Web Images

CurriculumNet:WeaklySupervisedLearningfromLarge-ScaleWebImages,ECCV,2018要点1、在大规模弱监督网络网络图像上训练深度神经网络，图像为关键词索引的

nightluo·2023-01-12 07:14

论文阅读-FDA Federated Defense Against Adversarial Attacks for Cloud-Based IIoT Applications

这里的对抗攻击都有哪儿些-基于数据Or-基于模型）IEEETransactionsonIndustrialInformatics,2020Abstract在AI与IoT技术普及下，对抗攻击激增，用于欺骗IIoT应用的深度神经网络

Zwp&Zyy·2023-01-12 06:42

深度学习—BN的理解（一）

BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。思考一个问题：为什么传统的神经网络在训练开始之前，要对输入的数据做Normalization?原因在于神经网

一代人78·2023-01-11 21:25

深度神经网络中BN（Batch Norm）的理解

BN的启发来源之前的研究表明在图像处理中，对输入的图像进行白化（Whiten），就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布，那么神经网络就会较快收敛。在神经网络中，相对下一层来说，每一个隐层都是输入层，那么能不能对每个隐层都做白化呢？这就是启发BN产生的原初想法，可以理解为对深层神经网络每个隐层神经元的激活值做简化版本的白化操作。本质思想深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值随着网络深度

L一抹阳光·2023-01-11 21:21

深度学习入门篇（一）：环境搭建(PyTorch+Anaconda3+CUDA+PyCharm )

PyTorch主要有两大特征：类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速；基于带自动微分系统的深度神经网络。它是一个核心模块，我们所应用的模型工程引用了这个库的接口，这

////M////·2023-01-11 20:00

深度学习入门系列（总结篇）

深度学习分为深度神经网络和深度生成模型。其中，深度神经网络的基础是感知机算法（PLA），它是以错误驱动为思想的线性分类算法。

整得咔咔响·2023-01-11 19:39

java分词工具hanlp介绍

HanLP是由一系列模型预算法组成的工具包，结合深度神经网络的分布式自然语言处理，具有功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义等特点，提供词法分析、句法分析、文本分析和情感分析等功能，是GitHub

adnb34g·2023-01-11 18:50

深度学习——图像增广

我们深知大型数据集是成功应用深度神经网络的先决条件。应用图像增广能够随机改变训练样本可以减小模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如我们可以对一张图片实现裁剪、调整亮度、颜色等等。

黎小强同学·2023-01-11 16:33

PyTorch|Windows安装配置PyTorch教程笔记

2017年由Facebook人工智能院基于Torchtu推出了PyTorch，新版本不仅使用Python重写了大量内容，提高了灵活易用性，同时提供强大的GPU加速张量计算，并包含自动求导系统的深度神经网络

木千之·2023-01-11 15:00

matlab偏微分方程数值解误差_机器学习偏微分方程的差分近似

之前介绍的PhysicsInformedDeepLearning解偏微分方程时都是使用深度神经网络得到一个参数化的解，然后通过最小化解对初始条件，边界条件以及偏微分方程的破坏程度，训练学习得到近似解的参数

weixin_39631755·2023-01-11 14:12

CUDA与cuDNN

2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN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。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的T

思考实践·2023-01-11 11:34

Product-based Neural Networks

理解深度神经网络——DNN(DeepNeuralNetworks)|码农家园上一版本ctr预估使用的是DNN模型：De

不吃鱼的喵_sweet·2023-01-11 09:05

PNN网络（Product-based Neural Network）

1.概述PNN（Product-basedNeuralNetwork）是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，PNN的网络结构对传统的FNN（FeedforwardNeuralNetwork

zhiyong_will·2023-01-11 09:04

解析人工智能中的深度学习原理

比如现在讲的深度学习（阿法狗就是基于深度学习完成的），往根上说就是深度神经网络的研究。最早在七十年代就有人在做模拟人脑的研究，就是我们现今讲的“神经元”。人大脑里就是一个接一个的

格物斯坦机器人·2023-01-11 07:38

李宏毅机器学习课程梳理【十六】：Network Compression(压缩深度神经网络)

文章目录摘要1NetworkCompression1.1NetworkPruning1.2WhyPruning？1.3WeightPruningV.SNeuronPruning2KnowledgeDistillation2.1ApplicationofEnsemble2.2Temperature3ParameterQuantization4ArchitectureDesign摘要大型机器学习的模型

-Emmie·2023-01-11 06:16

Learning Student-Friendly Teacher Networks for Knowledge Distillation论文阅读

本篇论文来自2021年NeurIPS，论文地址点这里一.介绍知识蒸馏是一种著名的技术，用于学习具有竞争性精度的紧凑深度神经网络模型，其中较小的网络(学生)被训练来模拟较大网络(教师)的表示。

编程龙·2023-01-10 19:48

吴恩达深度学习第一课第四周作业（2）

深度神经网络在图像分类中的应用1-包2-加载和处理数据集3-模型架构3.1-2层神经网络3.2-L层深层神经网络3.3-一般方法4-二层神经网络练习1-两层模型4.1-培训模型五层神经网络练习2-L_layer_model5.1

tqh267·2023-01-10 19:34

【小样本基础】有监督小样本，半监督小样本，无监督小样本

半监督小样本分类3.1基于一致性约束的方法3.2基于伪标注的方法4.无监督小样本分类4.1基于预置任务的无监督学习4.2基于对比学习的方法1.问题定义小样本分类问题是指只在给定少量的有标注训练样本上进行深度神经网络模型的训练

vector<>·2023-01-10 12:33

《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》论文笔记

1.论文思想深度神经网络在计算与存储上都是密集的，这就妨碍了其在嵌入式设备上的运用。为了解决该问题，便需要对模型进行剪枝。

m_buddy·2023-01-10 11:34

(1) Human Pose Estimation:DeepPose

HumanPoseEstimationviaDeepNeuralNetworksCVPR2014readingtime:2019/09/05papaeraddresses:https://arxiv.org/pdf/1312.4659.pdf创新点：1、与它之前的论文比，首次将DNN（深度神经网络

滴水藏海NQZ·2023-01-10 09:19

人体姿态估计-论文精读--DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks

Abstract我们提出了一种基于深度神经网络（DNNs）的人体姿态估计方法。姿态估计被表述为一个基于DNN的身体关节回归问题。我们提出了一连串的D

猛男技术控·2023-01-10 09:16

深度神经网络模型量化（1）

《夜的钢琴曲5》钢琴曲石进北京大学演奏视频版神经网络模型是计算密集型应用，在部署时基本都会经过模型压缩，本次主要谈谈量化，其他技术留在以后吧。一、为什么可以量化？首先，什么是量化呢？量化，这个术语最初是来自数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程（度娘搬运来的）。对应到人工智能领域的量化呢，模型一般都用fp32来存储数据，量化就是把fp

小白龙呢·2023-01-10 08:31

GMM-HMM声学模型实例详解（标贝科技）

source=qwer12GMM-HMM声学模型实例详解GMM-HMM为经典的声学模型，基于深度神经网络的语音识别技术，其实就是神经网络代替了GMM来对HMM的观察概率进行建模，建模解码等识别流程的格个模块仍然沿用经典的语音识别技术接下来我将从

DataBaker标贝科技·2023-01-10 08:36

Batch Normalization理解总结

一、问题的提出在训练深度神经网络时，随着梯度的下降，网络中的参数会不断更新。

☞柡櫡☜·2023-01-10 07:11

图像超分辨率综述学习之：Deep Learning for Image Super-resolution A Survey

基于监督学习的图像超分辨率模型框架目前的SR还是侧重于有监督的学习，根据上采样的阶段不同划分为四种类型的模型框架：1.1Pre-upsampling预上采样方法：利用传统的上采样算法获得更高分辨率的图像，然后使用深度神经网络对其进行细化优点

Diros1g·2023-01-10 06:47

半监督：基于少量人工标记的深度学习医学图像分割

文章目录导读半监督论文1论文2导读随着人工智能，尤其是深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的分割方法已在图像分割领域取得了良好的效果，相比传统的机器学习和计算机视觉方法，深度神经网络在分割精度和速度等方面都具有一定的优势

Mr.Ma-master·2023-01-09 17:28

分割标注数据_基于深度学习的医学图像半监督分割

例如，将用户交互与深度神经网络相结合，

山有灬扶苏·2023-01-09 17:57

DDPG简单解释

DDPG全称DeepDeterministicPolicyGradientDeep：使用到了深度神经网络Deterministic:DDPG输出确定性策略，输出Q值最大动作，可以用于连续动作的一个环境PolicyGradient

weixin_42522567·2023-01-09 14:06

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