深度神经网络gcForest 第26页

DeepMind提出通用神经算法学习器，排序、搜索、动态规划全部解决

近年来，基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大的进步，尤其是在以感知为主的任务方面。这些模型通常需要在分布内泛化，这意味着它们的训练集和验证集需要有输入预期分布。

PaperWeekly·2022-12-29 19:39

DeepMind：用 GNN 学习通用推理算法

近年来，基于深度神经网络的机器学习系统取得了巨大进步，尤其是在以感知为主的任务上。这一领域表现突出的模型通常要在分布中进行泛化，意味着它们的训练和验证集代表了测试输入的预期分布。

夕小瑶·2022-12-29 19:34

深度学习之卷积神经网络总结

深度学习之卷积神经网络总结深度神经网络是普通神经网络的深度化，普通神经网络的结构类似人脑皮层，因为其结构的优越性曾经引起研究的热潮，并成功提出BP算法。

tanyuanwudi·2022-12-29 17:33

CNN卷积神经网络总结

1DNN和CNN1.1DNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）DNN是一个全连接的深度神经网络，也可以用作图像识别，在mnist上的表现也很不错，可以参考这篇文章。

我对算法一无所知·2022-12-29 17:59

一文讲透预训练模型的改进训练算法，轻松达到State of the Art

本文回顾了有关预训练深度神经网络的相关文献及观点，以及带有词嵌入的微调策略。针对已有的两种主流算法NFT-TM和FT-NTM，综合考虑了在预训练

数据猿·2022-12-29 16:09

PyTorch~Dataset 与TorchData API

之前还说过一集类似的dateset与dataloader深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。

whaosoft143·2022-12-29 16:22

语音识别原理与应用洪青阳第一章概论

关键技术包括高斯混合模型（GaussianMixtureModel，GMM）、隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）、深度神经网络（DeepNeuralNetwork，DNN），以及基于这些模型形成

楚歌汉水·2022-12-29 15:52

高被引Top1团队综述：Adversarial Attacks and Defenses in Images, Graphs and Text: A Review【论文翻译】

深度神经网络(DNN)逐渐代替传统模型，成为机器学习中最热门的工具，它已被成功应用于计算机视觉，自然语言处理等很多领域。然而，最近的研究表明，深度模型极容易被对抗样本攻击。

honor、·2022-12-29 15:17

传统机器学习与深度学习的区别

个人认为，之后一些dl子领域的任务，如行人重识别和步态识别都使用了end2end网络，目的也是发挥‘完全深度神经网络’的能力。

丢掉幻想,准备斗争·2022-12-29 12:42

深度学习-神经网络的权重初始化方法

在深度神经网络中，随着层数的增多，我们在梯度下降的过程中，极易出现梯度消失或者

AI研习图书馆·2022-12-29 12:39

神经网络中的权重初始化一览：从基础到Kaiming

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达在进行各种小实验和思维训练时，你会逐步发现为什么在训练深度神经网络时，合适的权重初始化是如此重要。

小白学视觉·2022-12-29 12:06

【从零开始学习深度学习】31. 卷积神经网络之残差网络（ResNet）介绍及其Pytorch实现

和之前介绍的批量归一化层作用类似，残差网络（ResNet）提出的主要目的也是为了优化深度神经网络中数值稳定性问题。

阿_旭·2022-12-29 12:29

深度神经网络如何看待你，论自拍What a Deep Neural Network thinks about your #selfie

ConvolutionalNeuralNetworksaregreat:theyrecognizethings,placesandpeopleinyourpersonalphotos,signs,peopleandlightsinself-drivingcars,crops,forestsandtrafficinaerialimagery,variousanomaliesinmedicalimag

GarfieldEr007·2022-12-29 03:25

Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Large-scale Traffic Signal Control

摘要对于复杂城市交通网络的适应性交通信号灯控制（adaptivetrafficsignalscontrol），强化学习（RL）是一种非常有前景的方法，并且深度神经网络进一步增强了它学习的能力。

Conn22·2022-12-29 00:09

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox layers 参数设定

目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxlayersLayerDAGNetworkType拓展学习参考资料致谢MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具箱，可以构建深度神经网络模型

机器学习之心·2022-12-29 00:36

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution2dLayer 参数设定

MATLABDeepLearningToolboxconvolution2dLayerconvolution2dLayer属性设定卷积参数参数及初始化学习率和正则化网络层设置实例分析拓展知识参考资料致谢MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具箱，可以构建深度神经网络

机器学习之心·2022-12-29 00:36

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox lstmLayer 参数设定

目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxlstmLayerlstmLayer网络特性案例分析拓展内容参考资料MATLABDeepLearningToolbox是深度学习工具箱，可以构建深度神经网络模型

机器学习之心·2022-12-29 00:36

pytorch中的各种归一化层

还是torch的学习啊~~~~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。

whaosoft143·2022-12-28 19:08

【深度】“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍

本文讲的是“信息瓶颈”理论揭示深度学习本质，Hinton说他要看1万遍，利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车，在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军，还能做梦、画画，帮助进行科学发现，但同时它们也深深地让其发明者困惑

weixin_34216036·2022-12-28 14:47

华为开源自研AI框架昇思MindSpore数据处理：性能优化

数据增强性能优化六、操作系统性能优化七、自动数据加速八、数据异构加速数据是整个深度学习中最重要的一环，因为数据的好坏决定了最终结果的上限，模型的好坏只是去无限逼近这个上限，所以高质量的数据输入，会在整个深度神经网络中起到积极作用

Yeats_Liao·2022-12-28 14:00

Pytorch使用块的深度神经网络VGG

VGG相较于AlexNet的改进是将若干相同的卷积核串联成一个块，然后将这些块再串联起来构建整个网络。VGG网络用于MNIST手写数字识别，泛化性能测试acc_g=0.65，相较于MLP、LeNet所有提升完整训练代码见>>Github链接VGG块需要指定块由几个卷积核组成，输入的第一个卷积的通道和最终输出的卷积通道从代码可以看出，只有第一个卷积核的输入通道会和其他的不一样，其他的卷积核都是一样的

Jokic_Rn·2022-12-28 08:20

卷积神经网络需不需要Linux,【连载】深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门...

前面的八篇学习笔记，基本上都是围绕着深度神经网络(DNN)和全连接网络(FCN)在学习。

岩笑·2022-12-28 08:49

综述：如何给模型加入先验知识

端到端的深度神经网络是个黑盒子，虽然能够自动学习到一些可区分度好的特征，但是往往会拟合到一些非重要特征，导致模型会局部

学渣渣渣渣渣·2022-12-28 08:19

深度学习——全卷积神经网络FCN（笔记）

1.FCN有关知识：①FCN是用深度神经网络来做语义分割的奠基性工作②它用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层，从而可以实现每个像素的预测CNN模型最后两层：全连接层（label语义信息）和全局平均池化层

钟楼小奶糕6·2022-12-28 08:14

【论文阅读】Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning

论文下载1.摘要我们介绍了插值一致性训练(ICT)，这是一种简单且计算效率高的算法，用于在半监督学习范式中训练深度神经网络。ICT鼓励在未标记点的插值上的预测与在这些点的预测的插值一致。

来日可期1314·2022-12-28 08:04

TensorFlow之：用已有的深度网络模型打造自己的图像识别模型

第一级深度神经网络(比如原本用来实现人脸识别、人脸检测等的

OOOrchid·2022-12-28 07:46

pytorch实现Parnet猫狗识别

目录前言1.Introduction（介绍）2.RelatedWork（相关工作）2.1Analyzingimportanceofdepth（分析网络深度的重要性）2.2ScalingDNNs（深度神经网络的尺寸

Haohao+++·2022-12-28 06:31

群体行为识别深度学习方法研究综述

伴随着深度神经网络的发展,群体行为识别与理解的宽度与深度也在不断扩展。

米朵儿技术屋·2022-12-28 04:28

pytorch——MobileNet详解及PyTorch实现

MobileNet详解及PyTorch实现背景深度可分离卷积一般卷积计算量深度可分离卷积计算量网络结构PyTorch实现背景Mobile是移动、手机的概念，MobileNet是Google在2017年提出的轻量级深度神经网络

chris_1996·2022-12-27 21:28

AI技术赋能数智化转型，激发企业变革创新

随着深度神经网络技术的逐渐成熟和计算能力的大幅提升，AI技术实现了飞跃式地发展，已经在工业、制造、能源、金融等各行各业得到了广泛有效地应用实践，大幅提升了现有的生产效率，助力传统行业实现跨越式升级，实现全行业的重塑

·2022-12-27 17:30

PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较

深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。

deephub·2022-12-27 14:40

PyTorch的Dataset 和TorchData API的比较

深度神经网络需要很长时间来训练。训练速度受模型的复杂性、批大小、GPU、训练数据集的大小等因素的影响。

·2022-12-27 10:57

论文解读《Structured Pruning for Deep Neural Networks with Adaptive Pruning Rate Derivation Based on Con》

StructuredPruningforDeepNeuralNetworkswithAdaptivePruningRateDerivationBasedonConnectionSensitivityandLossFunction基于连接敏感性和损失函数的能够自适应推导剪枝率的深度神经网络结构化剪枝论文地址

qq_46031969·2022-12-27 10:36

Boosting Black-Box Attack with Partially Transferred Conditional Adversarial Distribution

这项工作研究了针对深度神经网络(DNN)的黑盒对抗性攻击，其中攻击者只能访问被攻击的DNN模型返回的查询反馈，而模型参数或训练数据集等其他信息是未知的。

你今天论文了吗·2022-12-27 09:03

人工神经网络原理与实践,人工神经网络实战教程

至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。另

普通网友·2022-12-27 06:28

BSV 上的零知识隐私机器学习

此前，我们已经演示了在BSV上运行一个成熟的深度神经网络，其中机器学习(ML)算法的输入和模型都是公开的。在实践中，通常希望将输入或模型保持在链下并因此保持私有，同时仍确保ML算法如实运行。

sCrypt 智能合约·2022-12-27 06:25

神经网络优化

提升深度神经网络：超参数调节，正则化，优化之前已经学习了如何构建神经网络，本章将继续学习如何有效运行神经网络，内容涉及超参数调优，如何构建数据以及如何确保优化算法快速运行，从而使学习算法在合理时间内完成自我学习

开始King·2022-12-27 06:22

吴恩达（Andrew Ng）深度学习课程笔记目录

第一门课程中，你将学习如何建立神经网络（包含一个深度神经网络），以及如何在数据上面训练他们。在这门课程的结尾，你将用一个深度神经网络进行辨认猫。接下来在第二门课中，我们将使用三周时间。

开始King·2022-12-27 06:18

MobileNetV1

2.研究方法所提出的MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络，又提出两个全局超参数，使得用户可以根据需求构建更小的网络。2.1深度可分离卷积深

爱钻研的小铭·2022-12-27 01:24

增广数据集(labelme)

很多时候训练深度神经网络时都是使用transforms来增强数据，这样做通常原始数据集多大，增强后的数据集就多大，但是有时想扩充一下数据集，让数据量大一点，看到roboflow上增强数据集的效果挺不错的

athrunsunny·2022-12-27 00:49

深度神经网络的优化算法,python深度神经网络算法

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·2022-12-26 17:19

深度神经网络如何训练,深度神经网络怎么用

如何进行深度学习深度学习是一个心理学概念，也是人工智能的核心目标。人工智能方面的深度学习是指通过数据库的形式解析事物的内在逻辑，用计算机语言进行识别、读取、操作、反馈、修正等等这个过程。而我理解的关于人的深度学习是不是跟深度睡眠一样，深度睡眠的人享受睡眠过程，完全沉浸入其中，一时半会儿都唤不醒？可以分为两个方面探讨：1、人的深度学习要进行，是不是要对事物的本质，即内在逻辑了解清楚呢？比如说牛顿的万

普通网友·2022-12-26 17:47

深度神经网络应用实例

《深度学习导论及案例分析》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源《深度学习导论及案例分析》百度网盘pdf最新全集下载:链接:?pwd=xsak提取码:xsak简介：深度学习是近年来在神经网络发展史上掀起的一波新浪潮，是机器学习的一大热点方向，因在手写字符识别、维数约简、图像理解和语音处理等方面取得巨大进展，所以很快受到了学术界和工业界的高度关注。在本质上，深度学习就是对具有深层结构的网络进行有效

普通网友·2022-12-26 17:47

安卓NDK开发——基于JNI与NCNN实现深度神经网络口罩佩带检测模型部署

前言1.这是一个是检测人员是否佩戴口罩的的安卓NDK项目，只检测人脸上是否有口罩是，是于检测是否佩戴标准，比如是否盖住嘴巴和鼻子，是否标准的医用的口罩的模型还在优化训练中。项目源码地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/852522392.开发环境是win10,IDE是Androidstudio北极狐，用到的库有NCNN,OpenCV，NCNN库

知来者逆·2022-12-26 15:32

文献阅读-深度学习跨模态图文检索研究综述

doi:10.3778/j.issn.1673-9418.2107076本文选自摘要：随着深度神经网络的兴起，多模态学习受到广泛关注。

Ricardo_PING_·2022-12-26 14:47

NeurIPS 2022 | Dropout中丢掉的位置真的都有助于缓解过拟合吗？

目录1.前言2.介绍前置实验3.方法（1）AD-DROP（2）交叉微调4.实验和分析1.前言Dropout是一种能够有效缓解过拟合的正则化技术，被广泛应用于深度神经网络当中。

allein_STR·2022-12-26 08:31

Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测

目录1引言2问题描述3目的4重要性5创新点6Python代码7结果1引言可再生能源的开发利用一直是世界上最热门的热点之一。风力发电由于清洁和广泛的可用性，正迅速向大规模产业发展，并具有波动性和间歇性电力的特点。准确可靠的风电预测方法对于电能质量、可靠性管理以及降低旋转备用供电成本至关重要.2问题描述风能预测对应于对近期一个或多个风力涡轮机的预期产量的估计。在电网中，任何时候都必须在用电量和发电量之

荔枝科研社·2022-12-26 01:39

简单梳理一下机器学习可解释性（Interpretability）

关于机器学习可解释性（Interpretability），又或者是XAI（ExplainableArtificialIntelligence）其实就是搞机器学习的研究者们始终存在的一个担忧：很多现在的深度神经网络没有办法以一种从人类角度完全理解模型的决策

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-25 21:30

论文笔记：TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network

感想这是一篇关于自然场景下文本检测的论文，用了一个深度神经网络来对图片文本进行检测，还发到AAAI顶会上了，可谓真了不起。

农民小飞侠·2022-12-25 19:26

目标检测学习--FPN(特征金字塔网络)-解决多尺度检测问题

论文地址《FeaturePyramidNetworksforObjectDetection》深度神经网络学习到的特征中，浅层特征学到的是物理信息，比如物体的角点、边缘的细节信息，而深层特征学到的是语义信息

胖虎记录学习·2022-12-25 19:20

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神经网络优化

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MobileNetV1

增广数据集(labelme)

深度神经网络的优化算法,python深度神经网络算法

深度神经网络如何训练,深度神经网络怎么用

深度神经网络应用实例

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NeurIPS 2022 | Dropout中丢掉的位置真的都有助于缓解过拟合吗？

Python|使用深度神经网络的 K-Means 聚类进行短期风电预测

简单梳理一下机器学习可解释性（Interpretability）

论文笔记：TextBoxes: A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network

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