深度神经网络gcForest 第33页

opencv进阶-OpenCV4.4 CUDA加速

OpenCV支持传统的图像处理的CUDA加速，从OpenCV4.2开始支持深度神经网络的CUDA加速，因此在OpenCV4.4中，CUDA是既可以加速传统的图像处理，特征与对象检测；又可以支持深度神经网络的

超爱嵌入式·2022-12-01 09:48

Deep learning with pytorch 读书笔记第一章介绍DL和Pytorch

我们把这样的算法称为深度学习，使用深度神经网络通过大量的例子来训练。我们能够创建直到最近还属于人类特有能力的功能。1.1PyTorch是什么？

袁乃青·2022-12-01 09:33

干货！基于深度学习的向量嵌入技术在时间序列相似性查询中的应用

在这项工作中，我们提出了一种基于深度神经网络的新型时间序列摘要DEA，并专为学习DEA设计了网络架构SEAnet。为了有效地在海量数据集上训练SEAnet，我们提

AITIME论道·2022-12-01 09:19

深度学习(七)——Batch Normalization+Pytorch实现

原理深度神经网络训练的问题深度神经网络模型的训练为什么困难、收敛慢？

hhhcbw·2022-12-01 07:35

深度学习入门：几幅手稿讲解CNN

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）学习深度神经网络方面的算法已经有一段时间了，对目前比较经典的模型也有了一些了解。

weixin_34008933·2022-12-01 07:03

LSTM网络中各层解读

构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新塑造……结构顺序每层解读：把单词变为tokens；embedding把每个

云霄6166·2022-12-01 04:08

pytorch 入门：GPU加速，卷积层，池化层

利用GPU训练深度神经网络可以充分发挥其众多计算核心的能力，耗费时间大幅度缩减。pytorch支持GPU，通过to(devic

AI路漫漫·2022-12-01 01:49

深度神经网络——LSTM作曲机的实现

随着人工智能技术的不断发展，人工智能作曲已经成为可能。现有的神经网络作曲方法，主要是基于循环神经网络，变分自动编码器或生成对抗网络实现的。其中，RNN是专门处理序列数据的网络，但是标准RNN无法解决长期依赖问题。Hochreiter和Schmidhuber在标准RNN的基础上进行了改进，提出了长短时记忆网络（LSTM），很好地解决了长期依赖问题。本次实验通过LSTM实现了一个能自动生成音乐的作曲机

buddy啥都不会·2022-12-01 00:23

21个深度学习调参的实用技巧，一定要看到最后一个

译文：AI算法与图像处理原文：medium训练深度神经网络是困难的。它需要知识和经验，以适当的训练和获得一个最优模型。在这篇文章中，我想分享我在训练深度神经网络时学到的东西。以下提示和技巧可能对你

极市平台·2022-12-01 00:52

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！教你用BERT进行多标签文本分类...

大数据文摘出品来源：medium编译：李雷、睡不着的iris、Aileen过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。

weixin_39928102·2022-11-30 22:10

bert 是单标签还是多标签的分类_BERT多标签分类

过去的一年里，深度神经网络开创了自然语言处理的激动人心的时代。使用预训练模型的领域的研究已经导致许多NLP任务的最新结果的巨大飞跃，例如文本分类，自然语言推理和问答。

weixin_39967938·2022-11-30 22:10

bert 是单标签还是多标签的分类_搞定NLP领域的“变形金刚”！手把手教你用BERT进行多标签文本分类...

大数据文摘出品来源：medium编译：李雷、睡不着的iris、Aileen过去的一年，深度神经网络的应用开启了自然语言处理的新时代。

weixin_39789094·2022-11-30 22:10

深度神经网络隐藏层数,神经网络的隐藏层理解

神经网络隐藏层是什么一个神经网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐藏层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐藏层（因为用户看不见这些层，所以见做隐藏层）。这些隐藏层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数，找到最小值和最大值，然后从最小值开始逐个验证

普通网友·2022-11-30 21:10

深度学习(深度神经网络)中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

mnist数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择BatchSize=100对模型进行训练。迭代30000次。每个Epoch要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像)训练集具有的Batch个数：60000/100=600每个Epoch需要完成的Batch个数：600每个Epoch具有的Iteration个数：600（完成一个Batch训练，相当于参数

xiaoyuanzhou·2022-11-30 21:32

论文翻译--毫米波三维全息摄影的轻量级FMIST启发稀疏重建网络（1）

为了解决这一问题，我们结合快速迭代收缩阈值算法(FISTA)的可解释性和数据驱动的深度神经网络的无调优优点，提出了一种轻量级的基于模型的深度学习框架(

是个小白哎·2022-11-30 19:08

D-Vector 小型的文本相关说话人确认系统的深度神经网络

海上机械师·2022-11-30 19:24

深度神经网络，适用于小型脚本文本相关的语音验证

DEEPNEURALNETWORKSFORSMALLFOOTPRINTTEXT-DEPENDENTSPEAKERVERIFICATIONd-ivector系统优于i-ivector系统。我们还尝试了DNN培训的不同配置。如果没有maxout和dropout技术，训练有素的DNN的EER绝对差2％左右。在隐藏层中将节点数量增加到512并没有太大帮助，而将节点数量减少到128则使得EER更差，为7.0

落雪snowflake·2022-11-30 19:49

脉冲神经网络（SNN）论文阅读（一）-----Going Deeper With Directly-Trained Larger Spiking Neural Networks

123591425GoingDeeperWithDirectly-TrainedLargerSpikingNeuralNetworks说明相关信息主要贡献启发AbstractIntroductionRelatedWorkSNN学习算法：深度神经网络

lan人啊·2022-11-30 18:34

智源社区AI周刊No.106：智源提出中英双语生成模型AltDiffusion；DeepMind等破解AlphaZero学习机理...

具体做法是提出了一种名为CfC（Closed-formContinuous-depthNetworks，闭式连续深度神经网络）的模型，该模

智源社区·2022-11-30 17:49

Nature Neuroscience：利用深度神经网络进行基于磁共振的眼动追踪

文章来源于微信公众号（茗创科技），欢迎有兴趣的朋友搜索关注。观察行为为了解认知和健康等多个核心方面提供了一扇窗，它也是许多功能磁共振成像(fMRI)研究中感兴趣或容易混淆的重要变量。为了让眼动追踪在核磁共振研究中更自由、更广泛地应用，研究者开发了DeepMReye，这是一个卷积神经网络(CNN)，可以从眼球的核磁共振信号解码注视位置。它能够在小训练数据集中实现无摄像头的眼动追踪。重要的是，它甚至在

茗创科技·2022-11-30 16:58

Andrew Ng_Neural Networks and Deep Learning（待更新）

AndrewNg'sCourseraCourse:NeuralNetworksandDeepLearning课程1：神经网络和深度学习第一周：介绍第二周：神经网络编程基础第三周：浅层神经网络第四周：深层神经网络课程2：改善深度神经网络

BubbleCodes·2022-11-30 16:21

Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems

怀怀怀怀·2022-11-30 15:48

文献阅读：X-VECTOR--用于说话人识别的鲁棒深度神经网络嵌入

论文论文：X-VECTORS:ROBUSTDNNEMBEDDINGSFORSPEAKERRECOGNITION摘要被训练用于区分说话人的深度神经网络把可变长的话语映射为固定维度的embedding，

Tristespirit·2022-11-30 15:52

深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络-40页长文全面解读

在本文中SIGAI将为大家回顾和总结卷积神经网络的整个发展过程早期成果卷积神经网络是各种深度神经网络中应用最广泛的一种，在机器视觉的很多问题上都取得了

漠北尘-Gavin·2022-11-30 13:35

《On Classification of Distorted Images with Deep Convolutional Neural Networks》翻译

在本文中，作者系统地研究了图像失真对深度神经网络（DNN）图像分类器的影响。首先，作者研究了DN

人工智能靠人工·2022-11-30 13:54

图神经网络对抗攻击的研究学习（一）

1.1.3GraphConvolutionNetworks(GCN)1.1.4GraphAttentionNetworks(GAT)1.1.5应用1.2图对抗攻击1.2.1分类1.2.2算法参考资料0.引入由于深度神经网络强大的表示学习能力

栖陆@.·2022-11-30 11:47

阅读笔记 CCL: Cross-modal Correlation Learning with Multi-grained Fusion by Hierarchical Network

Cross-modalCorrelationLearningwithMulti-grainedFusionbyHierarchicalNetworkYuxinPeng,JinweiQi,XinHuangandYuxinYuan常见方法使用深度神经网络

weixin_33901926·2022-11-30 10:30

通过深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏

Article作者：DavidSilver*,AjaHuang*,ChrisJ.Maddisonetc.文献题目：通过深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏文献时间：2016发表期刊：naturehttps:

Wwwilling·2022-11-30 06:24

知识图谱-KGE(Knowledge Graph Embedding)：负采样

在深度神经网络模型中，数据集中的每个句子、每对

u013250861·2022-11-30 03:59

[ACL2022] Text Smoothing: 一种在文本分类任务上的数据增强方法

可以通过增加训练数据的规模来缓解过拟合，提高深度神经网络的鲁棒性。在NLP领域，数据增强的方法通常有:(1)对文本进行增删改。(2)通过dropout。(3)mixup技术。

luxiaonlp·2022-11-30 01:07

【ACL 2022】Text Smoothing：针对文本分类任务的数据增强方法

简单来说，就是扩充训练集的规模来缓解过拟合的问题，提高深度神经网络的鲁棒性。

馨歌·2022-11-30 01:30

21张让你代码能力突飞猛进的速查表（Python、数据科学、深度学习、可视化、数据结构算法等）...

为大家从网络上收集了一些代码速查表，包括深度神经网络、机器学习、数据可视化、python基础、科学计算、数据科学等等，希望可以帮你在码代码时提速。都是高清彩色大图！

人工智能与算法学习·2022-11-29 20:21

21张让你代码能力突飞猛进的速查表(建议收藏)

随着深度学习的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库，这里为大家从网络上收集了一些代码速查表，包括深度神经网络、机器学习、数据可视化、python

无精疯·2022-11-29 19:12

深度学习——Dropout层理论学习

这里写目录标题1.什么是Dropout层2.参考资料1.什么是Dropout层Dropout可以作为训练深度神经网络的一种trick供选择。

AI AX AT·2022-11-29 17:50

神经网络中的Dropout

在深度神经网络中通常有各种不同的网络结构，有的是浅层的，有的是深层的网络结构。但是在努力追求从数据集中学习出不同的特征的同时神经网络也从数据集中学到了噪声。

柠檬汽水要加冰·2022-11-29 17:19

深度学习中Dropout层作用

二、dropout过程三、dropout在神经网络中的过程前言Dropout出现的原因训练深度神经网络的时候，总是会遇到两大问题：（1）容易过拟合（2）网络费时在机器学习的模型中，如果模型的参数太多，而训练样本又太少

UncleDrew_lsy·2022-11-29 17:17

神经网络深度神经网络,从零开始搭建神经网络

1、无需深度学习框架，如何从零开始用Python构建神搭建由一个输入层，一个隐藏层，一个输出层组成的三层神经网络。输入层中的节点数由数据的维度来决定，也就是2个。相应的，输出层的节点数则是由类的数量来决定，也是2个。（因为我们只有一个预测0和1的输出节点，所以我们只有两类输出，实际中，两个输出节点将更易于在后期进行扩展从而获得更多类别的输出）。以x，y坐标作为输入，输出的则是两种概率，一种是0（代

普通网友·2022-11-29 14:24

深度学习常见模块

目录cuDNN深度神经网络的gpu加速库背景介绍使用torch.distributed分布式通讯包timm预训练库用法示例基于Apex的混合精度加速什么是混合精度计算fromapeximportamp两种用于管理配置的模板库

言默x·2022-11-29 13:47

文末送书 | Facebook：易于解释的神经元可能会阻碍神经网络的学习

但遗憾的是，计算机科学家在解释深度神经网络（DNN）方面的能力远远落后于我们利用这些网络获取有用成果的能力。理解DNN的一类常见方法

夕小瑶·2022-11-29 11:36

卷积神经网络降维方法,深度神经网络降维方法

1、卷积神经网络中用1*1卷积有什么作用或者好处1*1卷积的主要作用有以下几点：1、降维（dimensionreductionality）。比如，一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1的卷积，那么结果的大小为500*500*20。2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（non-linearactivation）

普通网友·2022-11-29 09:43

PyTorch基础（四）-- 模型构建

在模型实现上，由于深度神经网络层数往往较多，同时会有一些用于实现特定功能的层（如卷积层、池化层、批正则化层、LSTM层等），因此深度神经网络往往需要“逐层”搭建，或者预先定义好可以实现特定功能的模块，再把这些模块组装起来

长路漫漫2021·2022-11-29 09:14

偏微分方程数值解法pdf_天生一对，硬核微分方程与深度学习的联姻之路

机器之心原创作者：蒋思源微分方程真的能结合深度神经网络？真的能用来理解深度神经网络、推导神经网络架构、构建深度生成模型？

weixin_39865952·2022-11-29 08:55

李沐论文讲解笔记之 Alexnet

就是说深度神经网络的一个图片训练出来最后那个向量，在语义空间里表现特别好：相似图片会放在一起，非常好的特征。

大佬教教我mmm·2022-11-29 08:44

【生成对抗样本】Simple Black-Box Adversarial Attacks on Deep Neural Networks

对深度神经网络的简单黑盒对抗性攻击作者：NarodytskaN，KasiviswanathanS2017年发表在IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops

Shall_ByeBye·2022-11-29 07:27

RNN改进_GRU_LSTM基本原理及辨析、GRU激活函数为什么使用Sigmoid而不是ReLU

对于激活函数可参考：深度神经网络中的激活函数_导数推理过程_python绘制图像示意_特点及使用场景二、GRU门控单元1、引入

PuJiang-·2022-11-29 06:46

Fast Deep Learning for Automatic Modulation Classification解读

在这里，作者继续这一工作，并研究提供高分类精度的深度神经网络架构。作者确定了三

鸡蛋糕糕糕·2022-11-29 05:19

遇到的有关深度神经网络及有关函数

1.孪生神经网络2.Dense层Denselayer就是常提到和用到的全连接层。keras.layers.Dense(units,activation=None,use_bias=True,kernel_initializer='glorot_uniform',bias_initializer='zeros',kernel_regularizer=None,bias_regularizer=Non

m0_51367024·2022-11-29 05:17

[深度学习] Going Deeper with Convolutions（GooLeNet）阅读笔记

Abstract作者在论文中提出了一种新的名为Inception的深度神经网络结构，并在ILSVRC2014的classification和det

lhanchao·2022-11-29 05:47

GoogleNet :Going deeper with convolutions 论文阅读

目前提高深度神经网络性能的方法：加大size→缺点：容易造成过拟合；计算复杂。→解决

Yan_Joy·2022-11-29 05:14

Lesson 16 深度视觉入门（上）

在之前的课程中，我们完整地实现了多个深度神经网络的训练流程，并通过丰富的实验讲解了众多神经网络训练过程相关的优化方法，到这里你应该已经对深层神经网络（DNN）及其常用的优化方法十分熟悉了。

Grateful_Dead424·2022-11-28 23:01

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