深度神经网络gcForest

深度学习——序列模型（笔记）

②统计学中，超出已知观测范围进行预测是外推法，在现有的观测值之间进行估计是内插法2.统计工具：处理序列数据选用统计工具和新的深度神经网络架构①在时间t观察到xt,那么得到T个不独立的随机变量（x1…xT
钟楼小奶糕6·2023-01-09 09:59

Tensorflow实现卷积神经网络，用于人脸关键点识别

既然要开始学，当然是搭一个深度神经网络跑几个数据集感受一下作为入门最直观了。自己写代码实现的话debug的过程和运行效率都会很忧伤，我也不知道怎么调用GPU…所以还是站在巨人的肩膀上，用现成的框架吧。
度压缩佛·2023-01-09 09:20

轻量级网络--MobileNet学习记录

MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolutions,即Xception变体结构)来构建轻量级深度神经网络。
胖虎记录学习·2023-01-09 08:36

通过深度神经网络实现可扩展性因果图学习

通过深度神经网络实现可扩展性因果图学习写在前面背景介绍相关方法GrangerCausalityTransferEntropyGraphLearningKernel-basedMethodsSupervisedLearningMethodsMLPandLSTMGraphicalNeuralNetwork
debug_jxr·2023-01-09 08:34

在线深度学习

在线深度学习在数据流中实时学习深度神经网络在线深度学习的主要困难是模型的容量、复杂度等设置很不灵活，即模型是静态的，而数据流是动态的。
It-is-me!·2023-01-09 07:07

海思SD3403开发板学习（五）

一、初始化初始化流程如下：ACL初始化：ACL就是华为的AscendCL（AscendComputingLanguage），是一套用于在昇腾平台上开发深度神经网络推理应用的C语言API库，提供Device
蘑菇炒辣椒·2023-01-09 03:38

Deep Learning Specialization课程笔记——深度学习介绍

第一门课：神经网络和深度学习，会包含四周的课程，将学习如何建立神经网络，包括深度神经网络，以及如何用数据训练它。在这门课的结尾，将建立一个神经网络识别猫。whatisaneuralnetwork?
韬光养晦气·2023-01-09 00:17

机器学习笔记-有关ReLU非线性的理解

但是在深度神经网络中，网络层的层数高达数百数千层，在这么多层的情况下再去使用Sigmoid函数作为激活函数就会大大减慢运
Pijriler·2023-01-08 19:00

MobileNetV1

MobileNets基于流线型架构，使用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络。我们介绍了两个简单的全局超参数，它们可以有效地权衡延迟和准确性。这些超
Star_ID·2023-01-08 12:51

训练 vs 推理

以DL为例，在学校学习——我们可以将其看作是深度神经网络经历「学习」阶段的一种类比。神经网络和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。
Levin__NLP_CV_SLAM·2023-01-08 09:33

caffe用自己的数据集训练深度网络模型——windows平台适用

caffe训练深度网络模型caffe训练深度神经网络不需要写代码，听上去是挺好的，但只是一个噱头。
aienbin·2023-01-08 09:44

类脑量子叠加脉冲神经网络：从量子大脑假说到更好的人工智能

来源：神经现实作者：曾毅研究团队|封面：MarioDeMeyer排版：光影以深度神经网络为代表的现代人工智能模型在识别图像、语音、文字等模式信息任务取得优异表现。
人工智能学家·2023-01-08 07:02

Pytorch 多层感知机

一、什么是多层感知机多层感知机由感知机推广而来，最主要的特点是有多个神经元层，因此也叫深度神经网络(DNN:DeepNeuralNetworks)。
我和代码有个约会.·2023-01-08 07:05

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

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。
weixin_39894473·2023-01-07 21:38

python深度神经网络量化_深度神经网络数据集大小

问题描述我的数据集才一千多个，是不是用深度神经网络的模型，不够，容易欠拟合问题出现的环境背景及自己尝试过哪些方法我之前的训练参照了两层的CIFAR卷积层测试了用1000次迭代每次10batch_size
weixin_39996496·2023-01-07 18:27

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

董彬教授：用深度神经网络学习偏微分方程及其数值求解的离散格式

2019年10月31日下午，在北京智源大会的“人工智能的数理基础专题论坛”上，北京大学副教授、智源学者董彬做了题为《LearningandLearningtoSolvePDEs》的主题演讲（编者注：PDE，PartialDifferentialEquation，偏微分方程）。早在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）攻读博士后期间，董彬便在图像反问题领域做了一系列开创性的研究，他同合作者一起建立了小波框
智源社区·2023-01-07 12:10

深度学习面试题-3

1.梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？
Le0v1n·2023-01-07 12:08

cnn,rnn,dnn

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？
Angela㐅cc·2023-01-07 11:03

神经网络学习——梯度下降算法

而且，在深度神经网络中，参数的数量非常庞大，导致最优化的问题更加复杂。下面给出几种最优化算法的优缺点算法优点缺点SDG避免冗余数据的干扰，收敛速度加快，能够在线学习。
王木木呀！·2023-01-07 07:45

Cuda与cudnn对应关系

Tensorflow与Cuda、cudnn对应关系Cuda和cudnn是支持NVIDIA支持GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。
Dnlcwyzct·2023-01-06 23:40

简析深度学习常见激活函数（Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU）

因此也可以认为，只有加入了激活函数之后，深度神经网络才具备了分层的非线性映射学习能力。
佰无一用是书生·2023-01-06 20:26

飞桨携手哈佛打造MUSCLE自监督多任务学习方法，X射线图像肺部分割任务Dice提升达1.5%...

通常而言，训练深度神经网络需要大量具有手工标注信息的图像，并使用有监督的训练方式，才能得到良好的图像表征和稳定的分析性能[2]。为了降低手工标注图像带来的
飞桨PaddlePaddle·2023-01-06 12:54

深度学习 | MATLAB实现CNN-RNN卷积循环神经网络模型设计

提出一种包含卷积神经网络和循环神经网络（LSTM\BiLSTM\GRU）的CNN-RNN深度神经网络
机器学习之心·2023-01-06 11:14

Neural Ordinary Differential Equations（NIPS2018）

我们引入了一个新的深度神经网络模型家族。我们不指定隐藏层的离散序列，而是使用神经网络参数化隐藏状态的导数。利用黑盒微分方程解算器计算网络的输出。
西西弗的小蚂蚁·2023-01-06 11:16

神经了的ODE：Neural Ordinary Differential Equations

Abstract我们介绍深度神经网络模型的一个新家族。我们使用神经网络参数化隐藏状态的导数，而不是指定一个离散的隐藏层序列。
卉卉卉大爷·2023-01-06 11:46

深度学习（01）-- 基础学习

文章目录目录1.深度学习基础1.1深度学习总览1.2深度网络训练过程1.2.1传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络1.2.2deeplearning训练过程1.3数学知识：2.九种深度学习模型
Zero-One-0101·2023-01-06 10:04

最全神经网络基础知识讲解

神经网络是所有AI算法的核心，如今，深度神经网络用于从图像识别和对象检测到自然语言处理和生成的各种任务。
元宇宙MetaAI·2023-01-05 23:27

根据PPG估算血压利用频谱谱-时间深度神经网络【翻】

根据PPG估算血压利用频谱谱-时间深度神经网络BloodPressureEstimationfromPhotoplethysmogramUsingaSpectro-TemporalDeepNeuralNetwork
巴川笑笑生·2023-01-05 20:24

DQN：深度强化学习实现人类层次的控制

本文出自于Human-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning，主要提出了DQN：深度神经网络和强化学习的结合技术。
librahfacebook·2023-01-05 19:17

[paper]Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations against Deep Neural Networks

本文提出了一个防御算法，在不改变深度神经网络的结构并且在尽可能小的影响模型准确率的前提下能够有效地抵御对抗样本的攻击。
ch1762·2023-01-05 16:55

[ins 2022] 针对已见和未见群体的群体推荐中的贝叶斯归纳学习

最近，深度神经网络和注
sinat_38007523·2023-01-05 16:08

深度学习与芯片之间的羁绊往事

现有深度神经网络需要用更短的时间、更低功耗完成计算，这就给深度学习计算芯片提出了更高的要求。
喜欢打酱油的老鸟·2023-01-05 14:02

深度神经网络 FPGA 设计与现状

一、引言1.1轻量化神经网络的硬件部署需求神经网络模型不断革新发展，经历了从浅层神经网络到深度神经网络的重要变革。
大西瓜的科研日记·2023-01-05 14:19

2020 年 Python 知识清单（数据科学）

用Keras对电影评论进行情感分析用动态规划算法计算字符串的编辑距离使用NetworkX绘制深度神经网络结构图用AI人脸识别技术实现抖音特效用OpenCV和OCR识别图片中的表格数据基于网易云音乐评论的用户推荐系统如何用
Python中文社区·2023-01-05 12:54

NLP 预训练小综述

深度神经网络深度神经网络早期主要面临数据少，模型
Hollyprince·2023-01-05 10:15

深度学习初级课程 4.过拟合和欠拟合

深度学习初级课程1.单一神经元2.深度神经网络3.随机梯度下降法4.过拟合和欠拟合5.剪枝、批量标准化6.二分类问题应用.用TPU探测希格斯玻色子正文介绍回想一下上一课中的例子，Keras将在其训练模型的各个时期保留训练和验证损失的历史记录
cndrip·2023-01-05 09:47

深度神经网络未来发展预测

以数据为中心1、从大数据转向优质数据；2、保持神经网络不变，转向寻找改进数据的方法。能够检测出大数据的标注错误的工具需要开发出来，以改善数据的一致性。能够将注意力定位到分类错误的一类，然后详细分析，调整该类数据，而不是为了该类数据而去改进模型。3、合成数据不仅仅用来增加整个数据集的量，而且可以只针对表现不佳的类别进行数据的合成，更有针对性的解决问题。希望看到使用合成的数据成为迭代模型开发闭环的一部
LS_learner·2023-01-04 22:33

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。
深度学习技术前沿·2023-01-04 19:51

30分钟吃掉pytorch中的各种归一化层

一，归一化层概述归一化技术对于训练深度神经网络非常重要。它们的主要作用是让模型的中间层的输入分布稳定在合适的范围，加快模型训练过程的收敛速度，并提升模型对输入变动的抗干扰能力。
Python_Ai_Road·2023-01-04 18:41

自动网络搜索（NAS）在语义分割上的应用（一）

正因如此，深度神经网络总被诟病为black-box，因为hyparameter是基于实验求得而并非通过严谨的数学推导。
lll423·2023-01-04 18:47

torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False manual_seed控制程序的随机性

是专门针对深度神经网络打造的加速库。
LUQC638·2023-01-04 17:34

神经网络算法有哪几种,神经网络有哪几种算法

它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身
阳阳2013哈哈·2023-01-04 12:38

神经网络 深度神经网络,深度神经网络计算公式

常见的深度学习算法主要有哪些？深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列数据为输入，在序
普通网友·2023-01-04 12:05

一文读懂深度学习中的矩阵微积分

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自：视学算法想要真正了解深度神经网络是如何训练的，免不了从矩阵微积分说起。
小白学视觉·2023-01-04 12:20

Intel发布神经网络压缩库Distiller：快速利用前沿算法压缩PyTorch模型

Intel发布神经网络压缩库Distiller：快速利用前沿算法压缩PyTorch模型近日，Intel开源了一个用于神经网络压缩的开源Python软件包Distiller，它可以减少深度神经网络的内存占用
gukedream·2023-01-04 09:25

资源分享 | PyTea：不用运行代码，静态分析pytorch模型的错误

张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误
CV技术指南(公众号)·2023-01-04 08:36

ResNet网络模型

通过在深度神经网络中加入残差单元（ResidualUnit）使得训练深度比以前更加高效。ResNet在2015年ILSVRC比赛中夺得冠军。
m0_53675977·2023-01-04 07:22

循环神经网络 (处理时序型数据)

经典的深度神经网络（NN）通过构建多层全连接的神经网络来对固定的多维输入进行预测；卷积神经网络（CNN）通
chikily_yongfeng·2023-01-03 13:13

转：ReLU激活函数：简单之美

转载地址：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381导语在深度神经网络中，通常使用一种叫修正线性单元(Rectifiedlinearunit
三世·2023-01-03 12:10
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