深度神经网络gcForest 第31页

Trilevel Neural Architecture Search for Efficient Single Image Super-Resolution

TrilevelNeuralArchitectureSearchforEfficientSingleImageSuper-Resolution高效单幅图像超分辨率的三层神经架构搜索摘要使用深度神经网络的单图像超分辨率

neverayever·2022-12-08 12:25

CNN和RNN学习记录

通过预训练的方式可以为深度神经网络提供较为理想的初始参数，降低了深度神经网络的优化程度。

seahawkk·2022-12-08 12:19

（超、深）超像素网络SSN

超像素的聚类操作具有不可微分的计算，使得无法使用反向传播进行深度学习（难集成到其他端到端可训练的深度神经网络）。超像素采样网络(SSN)是端到端可训练的。解决第二个问题。

cocapop·2022-12-08 10:41

[论文]鲁棒的对抗性强化学习

[论文]鲁棒的对抗性强化学习摘要1.简介1.1RARL综述2.背景2.1MDPs中的标准强化学习2.2两人零和折扣游戏3.鲁棒的对抗式RL3.1对抗智能体的鲁棒控制3.2提出方法:RARL结论摘要深度神经网络与快速模拟和改进的计算相结合

如果我变成回忆l·2022-12-08 09:30

RCNN学习笔记-MobileNet2

网络中的亮点：ØInvertedResiduals（倒残差结构)ØLinearBottlenecks激活函数的不同，relu6.LinearBottlenecks考虑一个由n层Li组成的深度神经网络，每层

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:24

RCNN学习笔记-MobileNet

MobileNets基于一种简化的架构，该架构使用深度方向可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。我们引入了两个简单的全局超参数，可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。

要努力啊啊啊·2022-12-08 09:20

深度神经网络识别垃圾邮件

电子邮件是较常用的网络应用之一，已经成为网络交流沟通的重要途径。但是，垃圾邮件（spam）烦恼着大多数人，调查显示，93%的被调查者都对他们接收到的大量垃圾邮件非常不满。一些简单的垃圾邮件事件也造成了很有影响的安全问题。垃圾邮件给互联网以及广大的使用者带来了很大的影响，这种影响不仅仅是人们需要花费时间来处理垃圾邮件、占用系统资源等，同时也带来了很多的安全问题。垃圾邮件占用了大量网络资源，这是显而易

Elwood Ying·2022-12-08 09:19

深度神经网络是什么意思,神经网络准确度只有50

1、研究人工神经网络的权值分布有什么意义神经网络一般都是非常庞大的，每个边对应一个权值，如果权值不共享的话，数据量就更大了，但是为了提高效率，引入了权值共享，但是还不够，想再次提高效率和精确度，进行主成分分析，把一些重要的权重保留，不重要的舍弃，你这个权值分布就很有意义了，比如权重是5的权值在概率上占到了百分之95，或者说主成分分析的结果前2类权重就占据了百分之80，那么剩下的权值就可以省略，当然

aifans_bert·2022-12-08 09:17

Hopfield神经网络（HNN）详解

Hopfield网络只有一群神经元节点，所有节点之间相互连接，形式如下：虽然有些文章会画出像深度神经网络那样有输入输出的图，并且输出后又返回输入，但本质上就是多个节点之间的全连接，也就是上面的图形。

生信小兔·2022-12-08 00:38

英特尔oneAPI———神奇的oneAPI

oneAPI包括oneDNN深度神经网络库，oneMKL数学核心函数库，以及视频处理库等。跨架构直接编程有并行数据C++语言，简称DCP+

哦哈哈。。。·2022-12-07 19:01

深度神经网络轻量化_正则化对深度神经网络的影响

深度神经网络轻量化介绍(Introduction)Inthiseraoftheinformationsuperhighway,theworldaroundusischangingforgoodanditwouldnotbeanoverstatementtosaythatDeepLearningisthenexttransformation.DeepLearningisasetofpowerfulm

weixin_26632369·2022-12-07 17:21

神经网络正则化方法——Dropout

前言随着发展，深度神经网络的结构越来越复杂，学习能力也相应提高。我们当然会觉得神经网络的学习能力越强越好，这样才能解决一些棘手问题。

夏树让·2022-12-07 17:18

标签噪声：综述 Learning from Noisy Labels with Deep Neural Networks: A Survey

深度神经网络（DNN）因为具有很强的拟合

Doctor_Strange_DML·2022-12-07 17:13

IntraTomo：基于自监督学习的基于正弦图合成和预测的断层扫描

，相互迭代应用：新颖的正弦图预测模块：在该模块中，未知密度场（其实就是该模块中的神经网络的输出层，似乎是一种特定的输出格式，目前猜测是最终要的处理结果的迭代间产出图像）被表示为一个连续且可微的函数，由深度神经网络参数化

wangtao990503·2022-12-07 16:40

图像分割方法分享 | 基于优选集成ConvNet的脑癌图像分割方法

1方法使用单个的神经网络进行图像分割的效果通常精度较低达不到预期，因此笔者对深度神经网络进行优选集成以适应脑肿瘤分割的任务．具体来说，提出了由２个网络组成的轻量级集成方法，每个网络都有选择地在训练集上进行训练

太阳碎片Bella·2022-12-07 16:00

Deep Learning（深度学习）基本概念

当有很多隐层时，就可视作由神经网络变为深度神经网络。在神经元节点计算时，为了便于计算，将其写成矩阵与相乘的形式：即先计算权重矩阵*输入矩阵+偏置矩阵，然后

Vonjor·2022-12-07 11:29

深度学习对模型进行微调

然而，在实践中，像Covnet这样的深度神经网络具有大量的参数，通常在百万数量级。在一个小的数据集（小于参数数量）上训练一个Covnet，会极大的影响网络的泛化能力，通常会导致过拟合。

江州司马青衫湿·2022-12-07 07:18

深度学习图像分类ResNet网络结构

针对这一问题，何恺明等人提出了残差网络（ResNet）在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。假设F(x)代表某个

赵广陆·2022-12-07 07:38

深度学习图像增强和模型微调

翻转和裁剪2.2颜色变换3使用ImageDataGenerator()进行图像增强4模型微调4.1微调4.2热狗识别4.2.1获取数据集4.3模型构建与训练5总结1常用的图像增强方法大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提

赵广陆·2022-12-07 07:07

Attacking Black-box Recommendations viaCopying Cross-domain User Profiles

qq_43532928·2022-12-07 06:58

pytorch学习笔记：task07

特征图的方法3CNNclassactivationmap可视化方法三、使用Tensorboard可视化训练过程1TensorBoard可视化的基本逻辑2TensorBoard的配置与启动一、可视化网络结构背景：深度神经网络的结构越来越复杂

qq_32795481·2022-12-07 02:26

遗传算法 - 简单介绍

70年代，提出GA等概念成长期：上个世纪70年代中到80年代，用于优化问题发展期：90年代以后，开始向广度和深度方向发展2017年Uber发表5篇论文表明神经进化（neuroevolution）也是训练深度神经网络解决

deng0515001·2022-12-06 22:45

pytorch基础学习个人笔记（3）

PyTorch类似NumPy，并且支持GPU，有着更高级而又易用的功能，可以用来快捷地构建和训练深度神经网络。一经发布，PyTorch便受到深度学习和开发者们广泛关注和讨论。经过一年多的发展，目前

m0_57781768·2022-12-06 18:55

什么是强化学习，强化学习在控制系统中的应用以及matlab强化学习工具箱的介绍

您可以使用深度神经网络，多项式或查找表来实施策略。该工具箱使您能够通过与MATLAB或Simulink模型所代表的环境进行交互来训练策略。您可以评估算

领海王WHL·2022-12-06 14:11

137% YOLOv3加速、10倍搜索性能提升！这样的惊喜，最新版PaddleSlim有10个

由于深度神经网络计算复杂度高、参数量大，极大限制了模型的部署场景，尤其是移动嵌入式设备端。因此模型小型化技术成为最近几年学术界和工业界研究的热点。

飞桨PaddlePaddle·2022-12-06 13:22

中科院计算所体系结构国家重点实验室招收实习生

lh2so4·2022-12-06 13:50

干货丨深度迁移学习方法的基本思路（文末送书）

▼限时5折，扫码了解详情▼▼随着迁移学习方法的大行其道，越来越多的研究人员开始使用深度神经网络进行迁移学习。与传统的非深度迁移学习方法相比，深度迁移学习直接提升了在

风度78·2022-12-06 12:19

深度学习入门学习笔记之——深度学习

深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络。基于之前介绍的网络，只需通过叠加层，就可以创建深度网络。本章我们将看一下深度学习的性质、课题和可能性，然后对当前的深度学习进行概括性的说明。

前丨尘忆·梦·2022-12-06 11:54

python抠图_Python实现抠图

近期发觉一个奇妙的专用工具——RemoveImageBackgroundhttps://www.remove.bg/zh这是根据Python、Ruby和深度神经网络科研开发，根据强劲的AI人工智能技术保持自动检索出市场前景行为主体与背景

weixin_39978749·2022-12-06 10:02

学习笔记——《知识图谱导论》陈华钧第一章·知识图谱概述

1.2知识图谱的起源1.3知识图谱的价值1.4知识图谱的技术内涵1.1语言与知识人工智能的流派——连接主义、符号主义连接主义：主张人工智能的实现应该模拟人脑的生理结构，即用计算机模拟人脑的神经网络连接（深度神经网络

BaoJie_1996·2022-12-06 07:04

理解和使用Keras的sequential模型

Sequential更准确的理解应该为堆叠，通过堆叠许多不同的层，构建出深度神经网络。Sequential模型的核心操作最核心的操作是添加图层，以下收录一些比较流行的图层：图

Haru，·2022-12-06 07:47

Sequential() 模型：搭建神经网络

1作用顺序模型，即通过一层层神经网络连接构建深度神经网络。

方如一·2022-12-06 07:15

一文带你了解【深度学习】中CNN、RNN、LSTM、DBN等神经网络（图文解释包括各种激活函数）

觉得有帮助请点赞关注收藏~~~一、深度学习概述深度学习算法属于机器学习算法的范畴，深度学习一般具有自主学习能力基于深度学习的自然语言处理基本操作步骤包括：将原始信息输入神经网络模型，通过自主学习算法识别输入特征；将特征作为深度神经网络输入

showswoller·2022-12-06 06:58

Nvidia30系显卡+Windows系统的CUDA 11安装100%成功教程

CuDNN：NVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加

Sonrikisou1997·2022-12-05 23:09

光学计算机的工作原理,使用光学计算机的人工智能超分辨率

在本文中，我们将讨论超分辨率，这是一种使用深度神经网络来提高图像和视频分辨率的人工智能技术。除了最开明的人之外，上述事情会导致所有人无法控制地嗤之以鼻的日子已经一去不复返了。

杨不圆·2022-12-05 21:53

如何选择神经网络模型,神经网络模型选择

有哪些深度神经网络模型？目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

普通网友·2022-12-05 20:54

(ICIP-2019)通过神经结构搜索进行视频动作识别

paper题目：VIDEOACTIONRECOGNITIONVIANEURALARCHITECTURESEARCHINGpaper是奥卢大学发表在ICIP2019的工作paper地址：链接ABSTRACT深度神经网络在视频分析和理解方面取得了巨大成功

顾道长生'·2022-12-05 19:55

超参数调整和实验-训练深度神经网络 | PyTorch系列（二十六）

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文|AI_study原标题：HyperparameterTuningAndExperimenting-TrainingDeepNeuralNetworks推荐这个系列很久没有更新了，最新有小伙伴反馈官网的又更新了，因此，我也要努力整理一下。这个系列在CSDN上挺受欢迎的，希望小伙伴无论对你现在是否有用，请帮我分享一下，后

flyfor2013·2022-12-05 18:11

基于MindStudio的MindX SDK应用开发全流程

应用开发旨在使用华为提供的SDK和应用案例快速开发并部署人工智能应用，是基于现有模型、使用pyACL提供的Python语言API库开发深度神经网络应用，用于实现目标识别、图像分类等

weixin_43496326·2022-12-05 17:37

Hinton、DALL-E 2 皆上榜，盘点 AI 图像 10 年合成史！

开端（2012年-2015年）在深度神经网络面世之后

AI科技大本营·2022-12-05 17:36

人工智能-----自然语言处理(NLP)基础理解

阶段2——机器智能：机器使用的一系列从经验中进行学习的高级算法，例如深度神经网络。人工智能目前处于此阶段。阶段3——机器意识：不需要外部数据就能从经验中自学习。

太阳打伞·2022-12-05 16:32

21个深度学习调参的实用技巧

这篇文章在国外知名的网站medium上面获得了一千多的赞，给出了很多建议，同时也备注了论文的来源，所以这么优质的文章，大家一定要多多宣传哈训练深度神经网络是困难的。它需要知识和经验，以适

夕小瑶·2022-12-05 13:30

[Transformer]A Survey on Vision Transformer

ASurveyonVisionTransformer视觉Transformer综述Abstract:Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络，最初被用于NLP，由于其强大的特征表征能力

黄小米吖·2022-12-05 13:18

CV 使用PyTorch构建并训练深度神经网络，详细完整流程

PyTorch训练模型详细完整流程，实操记录Pytorch基本情况1.个人用的相关东西的版本2.总体流程介绍（自己训练的流程整理的）开始用PyTorch，按照上述的顺序介绍并实现1.写数据集的txt2.构建Dataset类3.设置dataloader（待补充详细方法介绍）4.构建模型5.加载模型及其参数们6.训练测试和保存模型Pytorch基本情况1.个人用的相关东西的版本python==3.6.

小林记录·2022-12-05 12:39

轻量化卷积神经网络-Mobile Net V1 简介

MobileNetV1简介分组卷积串联信息分组+串联MobileNetV1的深度可分离卷积模型网络结构代码实现MobileNetV1简介随着2012年的AlexNet在ImageNet竞赛中获得冠军，越来越多的深度神经网络被人们提出

笑傲NLP江湖·2022-12-05 11:20

回归预测分析 | MATLAB实现LSTM多输入多输出

数据说明要训练深度神经网络以根据时序数据或序列数据预测数值，可以使用长短期记忆(LSTM)网络。此示例使用多变量仿真数据集训练一个LSTM网络，旨

小橘算法屋·2022-12-05 09:19

keras如何保存模型

前述：在使用keras训练深度神经网络后，要将Keras模型和权重保存在一个HDF5文件中，方便在测试中使用训练好的参数目的：方便本人自己学习使用链接：https://blog.csdn.net/jiandanjinxin

CV小朱·2022-12-05 09:51

神经网络深度神经网络,主流的神经网络的框架

有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

普通网友·2022-12-05 02:44

Pytorch学习笔记(一) 基础

PyTorch深度学习：60分钟入门一、概述实现强大的GPU加速、支持动态神经网络两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如Numpy）包含自动求导系统的深度神经网络缺点：不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量

Nismilesucc·2022-12-04 23:27

python实现随机梯度下降

SGD是训练深度神经网络时最重要的算法。mini-batch随机梯度下降是采样小批量数据来更新。pyth

Blossssssom·2022-12-04 20:24

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