神经网络应用实例第50页

图神经网络｜10.4 GCN 变换原理的解读

由9.3-邻接矩阵的变换可知，理解矩阵通过两个度矩阵的逆进行归一化。微观上看，aija_{ij}aij这个元素将会乘上1deg(vi)deg(vj)\frac{1}{\sqrt{deg_(v_i)\sqrt{deg(v_j)}}}deg(vi)deg(vj)1其现实意义如下——比如预测人脉图中某一个人是否为富二代。假设节点j是一个富二代，且从i和j这对关系进行考虑，j可能认识很多人（对应的度很大）

晓源Galois·2024-01-08 07:51

图神经网络｜9.3 邻接矩阵的变换

由于邻接矩阵中一般不会（i,i）等于1，除非第i个点上有自环。而如果用邻接矩阵去乘上特征矩阵，那么将丢失自身向自身的贡献。此时可以再邻接矩阵的基础上，再加上一个单位阵，从而使得最终的结果包含自身对整体的贡献。但这样仍会存在问题。就是忽略了各个点对系统的贡献比例。也就是说需要再做一个加权平均的过程。这个时候就可以借助度矩阵来解决这个问题将新矩阵的每个点的度来组成对角矩阵。并求出对角矩阵的逆矩阵。从而

晓源Galois·2024-01-08 07:50

《向量数据库指南》——快速了解 Embedding和处理非结构化数据教程

绝大多数的神经网络模型都能够将单一的非结构化数据转化为浮点值，也就是通常所说的Embedding或Embedding向量。事实证明，一个经过训练的神经网络可以输出代表图像语义内容的Embedding。

LCHub低代码社区·2024-01-08 06:18

SqueezeNet：通过紧凑架构彻底改变深度学习

SqueezeNet是神经网络设计的一项突破，体现了这种追求。本文深入研究了SqueezeNet的复杂性，探讨其独特的架构、设计背后的基本原理、应用及其对深度学习领域的影响。

无水先生·2024-01-08 06:12

2023/11/5周报

文献阅读题目创新点方法框架数据收集和实验设置实验结果Conclusion深度学习Self-attentionSelf-attention的优势Self-attention的原理Transformer模型训练总结摘要本周阅读了一篇基于多输出学习的深度神经网络空气污染时间序列预测的文章

user_s1·2024-01-08 06:37

机器学习周报第十六周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.1词嵌入1.2嵌入矩阵1.3学习词嵌入1.4Word2Vec二、序列模型和注意力机制2.1seq2seq（sequencetosequence）模型2.2注意力模型直观理解总结摘要词嵌入

Ramos_zl·2024-01-08 06:32

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）

Ramos_zl·2024-01-08 06:02

os模块指定gpu无效

使用Pytorch训练神经网络的时候，默认都是使用0卡进行训练。如果当0卡有人用了，那么我们要指定其他gpu。

weixin_43840139·2024-01-08 06:46

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

之前在构建神经网络时，我们一般是采用这种方式，就像这样：classNetwork1(nn.Module):def__init__(self):super(Network1,self).

霜溪·2024-01-08 06:13

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——卷积层

在构建我们的网络时，我们需要用到卷积层提取特征，来看到一些特别的东西，当图片经过卷积层，图片尺寸一般会变化。当我们构建网络时，我们需要确定各个层的参数，而这些参数，则是要提前计算的，当某些参数发生错误时，那么构建的网络也很可能发生错误。来看这样一组代码：>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>> conv2=nn.Conv2d(in_channels=3,out_

霜溪·2024-01-08 06:12

pytorch集智-2单车预测器

控制曲线水平方向位移，w'控制曲线在y方向的幅度1.2多个人工神经元模型如下数学上可证，有限神经元绘制的曲线可以逼近任意有限区间内的曲线（闭区间连续函数有界）1.3模型与代码通过训练可得到逼近真实曲线的神经网络参数通过梯度下降法寻找局部最优

peter6768·2024-01-08 06:10

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

在卷积神经网络中，一般在卷积层后，我们往往进行池化操作。实现池化操作很简单，pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

62、python - 全手写搭建 resnet50 神经网络

如果将上篇文章中涉及到的算法都自己手写完一遍后，我们开始尝试利用自己手写的算法，搭建一个完整的resnet50神经网络。网络结构就参考这个链接中的网络结构，是在之前下载模型的章节中，下载的模型。

董董灿是个攻城狮·2024-01-08 06:30

Autoware 开源框架车辆运动学建模推导

开源自动驾驶框架Autoware介绍Autoware包含以下模块：1.定位：通过结合GNSS和IMU传感器的3D地图和SLAM算法来实现定位2.检测：使用具有传感器融合算法和深度神经网络的摄像机以及LiDAR3

秃头队长·2024-01-08 01:03

理解LSTM

1.传统神经网络与RNN人类并非在每个时刻重新进行思考。当你在阅读一篇文章时，你是基于对前面的一些词的理解去理解下一个词的。而并非边阅读边丢掉多有信息重新进行思考。因此说，人类的思考具有持续性。

吹洞箫饮酒杏花下·2024-01-08 01:04

MATLAB|基于PSO-BP神经网络的风电功率预测

目录主要内容模型研究一、风电功率预测方法概览二、PSO-BP算法流程结果一览下载链接主要内容该模型将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化BP网络中的连接权值和各项阈值，然后利用神经网络分布式并行处理优势

科研工作站·2024-01-08 00:55

MATLAB|基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型（完全复现）

目录主要内容模型研究一、LSTM神经网络二、量子粒子群算法三、QPSO-LSTM模型流程结果一览下载链接主要内容该模型完全复现《基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型》，采用基于QPSO算法对LSTM

科研工作站·2024-01-08 00:55

DeepCFR总结

DeepCFR使用神经网络拟合虚拟遗憾最小化算法两个神经网络：虚拟遗憾估值网络：，输入一个状态，输出该状态采用不同动作之后的遗憾值策略网络：输入一个状态，输出不同动作对应的概率DeepCFR神经网络更新神经网络更新方法

神奇的托尔巴拉德·2024-01-07 23:36

线性回归模型：简化版的神经网络

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播线性回归模型通常被视为神经网络的最简形式，尽管它不具备深度神经网络的复杂多层结构。

Aitrainee·2024-01-07 22:05

线性回归与神经网络的联系与区别：理解线性梯度反向传播

线性回归所以说线性回归模型就是最简单的一种神经网络吗线性回归模型可以看作是一种简单的神经网络模型。

Aitrainee·2024-01-07 22:35

鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

一、介绍鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’,‘多宝鱼’,‘带鱼’,‘石斑鱼’,‘秋刀鱼’,‘章鱼’,‘红鱼’,‘罗非鱼’,‘胖头鱼’,‘草鱼’,‘银鱼’,‘青鱼’,‘马头鱼’,‘鱿鱼’,‘鲇鱼’,‘鲈鱼’,‘鲍鱼’,‘鲑鱼’,‘鲢鱼’,‘鲤鱼’,‘鲫鱼’,‘鲳鱼’,‘鲷鱼’,‘鲽鱼’,‘鳊鱼’,‘鳗鱼’,‘黄鱼’,‘黄鳝’,‘黑鱼’,‘龙头鱼’）

　子午·2024-01-07 21:33

WinCC中的画面模板应用实例及其组态实现方法

一、画面模板的意义引文：博途工控人平时在哪里技术交流博途工控人社群在实际工程应用和WinCC画面组态中，经常会遇到一些功能类似，画面布局基本没差别的情况。比如，电机的启停控制和动态数据监控画面，如图1所示。一个成熟的工业现场，可能有数十台电机甚至上百台电机需要在HMI画面上进行组态，若对每一台电机都单独绘制一个画面，则一方面劳动强度太大，另一方面也显得太过笨拙了。画面模板就是用来解决这类重复性的工

gongkongxiaozhou·2024-01-07 20:00

hk.LayerNorm 模块介绍

LayerNormalization是一种神经网络归一化的技术，旨在提高神经网络的训练稳定性和泛化性。主要参数：axis（默认为-1）：沿着哪个轴进行归一化。

qq_27390023·2024-01-07 20:30

人与系统设计

人的意识情绪:外界通过感官接口眼耳鼻舌皮肤传入大脑大脑系统计算分析产生的输出充盈了细胞血液神经网络改变了五脏六腑的运动控制了眼耳鼻舌声意为什么？

patty_nina·2024-01-07 20:23

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

GAN-概念和应用场景

概念和应用生成对抗网络（GAN）的18个令人印象深刻的应用by杰森·布朗利onJuly12，2019in生成对抗网络110鸣叫共享生成对抗网络（GAN）是一种用于生成建模的神经网络架构。

闪闪发亮的小星星·2024-01-07 19:57

深度卷积生成对抗网络（DCGAN）|完整代码实现

GAN通过训练两个神经网络解决了非监督问题。这两个网络一个称为生成网络，一个称为判别网络。事实上，该网络的训练过程很有趣。我们可以借助一个例子来理解。

霜溪·2024-01-07 19:58

[zz]TVM之神经网络Auto-Tuning

最近在研究TVM项目，这篇文章值得一读，对于搞神经网络性能优化的同学来说，很有价值：(http://closure11.com/%E5%85%B6%E4%BB%96/2018/12/20/TVM%E4%

crazyhank·2024-01-07 18:02

1、FCN_TensorFlow——VGG16_FCN8s构造代码分析

首先，感谢MarvinTeichmann分享的KittiSeg代码，源码见其GitHub主页先贴一张全连接的VGG16模型，如图1：图11、全卷积神经网络(FCN)是在图1的基础上，将全连接层改为卷积替代并将其用于语义分割上

袁振国·2024-01-07 17:09

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络分类模型

Hello，2024.用MLPModel类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型》）和Classification类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用

戌崂石·2024-01-07 17:47

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于松鼠算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:57

基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于JAYA算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:56

基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于热交换算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:26

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

它通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练，从而学习到手势的特征表示和模式。在训练阶段，可以使用大规模手势数据集（如MSRAct

阿利同学·2024-01-07 14:54

基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测 - 附代码

基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码文章目录基于天牛须算法优化的Elman神经网络数据预测-附代码1.Elman神经网络结构2.Elman神经用络学习过程3.电力负荷预测概述3.1模型建立

智能算法研学社（Jack旭）·2024-01-07 14:52

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。

洋洋Young·2024-01-07 13:18

DeepChem教程 6:图卷积

考虑一下一种常用于处理图像的标准的卷积神经网络。每个像素有一个矢量数值，如红、绿、蓝通道值。数据传递

lishaoan77·2024-01-07 13:13

使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质

图和图神经网络化学或物理中的模型通常是一个连续函数，例如y=f(x₁，x₂，x₃，…，x)，其中x₁，x₂，x₃，…，x是输入，y是输出。

deephub·2024-01-07 13:12

BN(Batch Normalization)批归一化

Google于2015年提出的加快神经网络收敛的方法link批归一化和Dropout能否共存的解读link

emm_simon·2024-01-07 13:53

backbone

从这个角度讲，RNN把一个自然语言处理的任务转换成了全连接神经网络任务。对于类似于RNN这样能够把抽象数据类型转化

不当菜鸡的程序媛·2024-01-07 12:03

NLP论文阅读记录 - 01 | 2021 神经抽象摘要方法及摘要事实一致性综述

.,2012]CNN/DailyMail[Nallapati等人，2016]XSum[Narayan等人，2018]2.3摘要系统的评估2.3.1Rouge[Lin,2004]三.抽象概括技术3.1前神经网络时代

yuyuyu_xxx·2024-01-07 11:41

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

模型部署——onnx定义、读写和调试

概述神经网络本质上是一个计算图。计算图的节点是算子，边是参与运算的张量。而通过可视化ONNX模型，我们知道ONNX记录了所有算子节点的属性信息，并把参与运算的张量信息存储在算子节点的输入输出信息中。

令狐少侠、·2024-01-07 10:43

PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】

我们可以将其转化为一个优化问题，先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中，然后使用神经网络来逼近方程的解，这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。

深度之眼·2024-01-07 10:13

CV必备的15个多尺度模型分享，涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构

在卷积神经网络中，感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度，从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时，需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了：怎样才能合理控制？

深度之眼·2024-01-07 10:12

论文浅尝 | 基于微量资源的神经网络跨语言命名实体识别

论文笔记整理：谭亦鸣，东南大学博士生，研究方向为跨语言知识图谱问答。来源：EMNLP2018链接：https://www.aclweb.org/anthology/D18-1034问题背景与动机本文关注小语种/资源匮乏语言的跨语言命名实体识别问题，首先作者肯定了现有无监督/弱监督方法在单语资源丰富的情况下能够取得不错的性能。但是对于单语资源不足的情况下，这些方法却无法适用，原因在于：无监督方法需要

开放知识图谱·2024-01-07 09:39

论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习

本文转载自公众号：PaperWeekly。作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习，文本分类，实体识别联合学习（Jointlearning）一词并不是一个最近才出现的术语，在自然语言处理领域，很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型（Jointmodel）来对一些有些密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习，分词和词性标注联合学习等等。最近，研究者们

开放知识图谱·2024-01-07 09:38

shell编程之case语句与循环语句

目录一、case语句case语句结构应用实例二、for循环语句for语句结构应用实例三、while循环语句语句结构应用实例shell函数应用应用实例一、case语句case语句结构适用以下情况：某个变量存在多种取值

皮卡~~~丘没电了·2024-01-07 09:15

完美的异步处理数据训练神经网络框架

完美的异步处理数据训练神经网络框架代码解释代码importtimefrommultiprocessingimportProcess,Managerfrommultiprocessingimportfreeze_supportimportpsutilfromtqdmimporttqdm

东方佑·2024-01-07 08:39

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

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