MLP 第4页

【源码复现】图神经网络之PPNP/APPNH

论文核心介绍2.1、现有方法局限2.2、PageRank&PersonalizedPageRank2.3、PPNP&APPNP3、源码复现3.1、模型总体框架3.2、PPNP3.3、APPNP3.4、MLP

鲸可落·2023-11-13 18:34

深度卷积神经网络基础理论

BN层3池化层4激活函数层1全连接层全连接层，顾名思义，即当前层的每一个神经元都与上一层的所有神经元连接，如图1.13中所示，即为多个全连接层构成的网络，此类由全连接层构成的网络一般称之为多层感知机(MLP

Joejwu·2023-11-13 17:36

图深度学习框架PyG（Pytorch-Geometric）代码实战

GraphSAGE代码框架空手道俱乐部(karateclubdataset)GCN代码实战准备工作读取数据可视化GCN训练损失下降曲线论文引用数据集(coradataset)GCN代码实战准备工作读取数据可视化MLP

总是重复名字我很烦啊·2023-11-13 05:40

Chatglm2-6b模型解析

模型参数Chatglm2-6b模型参数包括28个GLM层（由MLP和自注意力组成），注意力的头数为32，采用Multi-QueryAttention，隐藏层层数28。

hjyai94·2023-11-13 00:27

CS224W6.2——深度学习基础

5.1反向传播5.2非线性变换5.3MLP6.总结1.大纲这篇我们主要讲第一部分深度学习的基础。2.优化问题

阿牛大牛中·2023-11-12 16:04

Halcon学习之OCR字符识别

一、基本流程1.采集图像、提取字符区域2.读取字库句柄read_ocr_class_mlp(::FileName:OCRHandle)3.识别时注意Halcon提供的字库为白底黑字读取多个：do_ocr_multi_class_mlp

Mr_Four97·2023-11-11 22:33

特征归一化（BN、LN、IN 、GN）详解

对于典型的MLP或CNN，训练时，中间层中的变量可能具有更广的变化

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-10 23:11

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第三节-Tensorflow 中的多层感知器学习)

多层感知器多层感知也称为MLP。它是完全连接的密集层，可将任何输入维度转换为所需的维度。多层感知是具有多个层的神经网络。

geeks老师·2023-11-09 17:45

TensorFlow学习笔记--MLP多层感知机识别手写数字1-9

#简单粗暴tensorflow2.0合集视频p7-p9多层感知机（MLP）利用多层感知机MLP实现手写数字0-9的mnist数据集的识别importtensorflowastfimportnumpyasnp

北航_Curry·2023-11-09 16:00

Julia：用多层感知机解决异或问题

据说多层感知机（MLP）是很难处理异或问题的，就好比下面的问题。

强劲九·2023-11-09 13:05

多层感知机（MLP）实现异或（XOR）操作

1.图中元素说明（a）输入层和隐层之间灰色箭头的权重均为+1；其他箭头表示的权重标在箭头旁边。（b）圆圈中的阶梯符号表示函数：2.验证满足XOR运算（a）当输入(x1,x2)=(0,0)时：隐层左perception输出为heaviside(-1.5+1×0+1×0)=0；隐层右perception输出为heaviside(-0.5+1×0+1×0)=0；输出层perception输出为heavi

南瓜派三蔬·2023-11-09 13:34

TensorFlow2.0教程2-全连接神经网络以及深度学习技巧

文章目录基础MLP网络1.回归任务2.分类任务mlp及深度学习常见技巧1.基础模型2.权重初始化3.激活函数4.优化器5.批正则化6.dropout基础MLP网络1.回归任务importtensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflow.keras.layersaslayers

总裁余(余登武)·2023-11-08 03:21

Centralized Feature Pyramid for Object Detection解读

核心思想提出了一种基于全局显式集中式特征规则的中心化特征金字塔（CFP）对象检测方法空间显式视觉中心策略，其中使用轻量级MLP

GolvenDong·2023-11-06 12:24

无Attention和MLP的语言模型反而更强了

©作者|杜伟、泽南来源|机器之心本文探索了MonarchMixer(M2)，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。从BERT、GPT和Flan-T5等语言模型到SAM和StableDiffusion等图像模型，Transformer正以锐不可当之势席卷这个世界，但人们也不禁会问：Transformer是唯一选择吗？斯坦福大学和纽约州立大学布法罗分校

PaperWeekly·2023-11-06 05:48

Instant-NGP论文笔记

instant-ngp的nerf模型包含两个MLP，第一个MLP就两个全连接，输入维度是32（16层分辨率x2），输出是16（用于预测密度）。

Iron_lyk·2023-11-06 00:56

OpenCV3【神经网络】ANN_MLP

//基于OpenCV提供的样例neural_network.cpp，加入了网络保存和读取#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv::ml;intmain(){//createrandomtrainingdataMat_data(100,100);//训练数据datarandn(data,Mat::zeros(1,1,da

scu30·2023-11-06 00:00

动手学深度学习——多层感知机

每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出——多层感知机（multilayerperceptron，MLP）:输入：X∈，表示n个样本的小批量，每个样本具有d个

和星星作伴_·2023-11-04 08:07

【机器学习】多层感知机如何调超参数

参考国外高赞经验贴文章：multi-layerperceptron(MLP)architecture:criteriaforchoosingnumberofhiddenlayersandsizeofthehiddenlayer

五阿哥爱跳舞·2023-11-04 08:06

机器学习之多层感知机 MLP简洁实现《动手深度学习》实例

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言本篇文章主要介绍《动手深度学习》实例中的多层感知机MLP的简洁实现。一、代码实现多层感知机（MLP）的简洁实现如下所示。

Linux猿·2023-11-04 08:04

Linear FC FFN MLP层学习

一、Linear（线性层）即神经网络的线性层，用于将输入映射到下一层的特征空间。它接受一个输入并与该层的权重的转置相乘。线性层没有激活函数。公式：y=x*W^T+b，其中W是权重矩阵，b是偏置向量。pytorch的线性层代码示例如下：importtorchimporttorch.nnasnn#定义线性层linear_layer=nn.Linear(in_features=10,out_featur

thetffs·2023-11-04 02:37

Run, Don‘t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks（CVPR2023）

文章目录AbstractIntroduction过去工作存在的不足我们的工作主要贡献（待参考）RelatedworkCNNViT,MLP,andvariantsDesignofPConvandFasterNetPreliminaryPartialconvolutionasabasicoperatorPConvfollowedbyPWConvFasterNetasageneralbackboneEx

怎么全是重名·2023-11-04 02:35

[源码解析] 模型并行分布式训练 Megatron (3) ---模型并行实现

Megatron(3)—模型并行实现文章目录[源码解析]模型并行分布式训练Megatron(3)---模型并行实现0x00摘要0x01并行Transformer层1.1初始化1.2前向传播0x02并行MLP2.1

罗西的思考·2023-10-29 08:45

深度学习模型笔记

加载和保存模型参数保存模型参数net=MLP()#此处省略训练过程，在训练之后，保存模型参数#保存字典格式的模型参数，模型参数名torch.save(net.state_dict(),'mlp.params

computer_vision_chen·2023-10-27 00:48

AIGC实战——深度学习 (Deep Learning, DL)

AIGC实战——深度学习0.前言1.深度学习基本概念1.1基本定义1.2非结构化数据2.深度神经网络2.1神经网络2.2学习高级特征3.TensorFlow和Keras4.多层感知器(MLP)4.1准备数据

盼小辉丶·2023-10-26 23:33

如何使用pytorch定义一个多层感知神经网络模型——拓展到所有模型知识

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,random_splitimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchvision.datasetsasdatasets#定义MLP

王小王-123·2023-10-26 13:22

靠“数据堆砌”火拼Transformer，MLP架构可有胜算？

作者：琰琰前段时间，一场关于MLP与Transformer的较量在学术圈闹得沸沸扬扬。

深度学习技术前沿·2023-10-24 17:33

96、ScatterNeRF: Seeing Through Fog with Physically-Based Inverse Neural Rendering

方法增加了一个用于模拟散射介质特性的MLP，并且不需要任何额外的采样或其他程序，使其在计算和内存消耗

C--G·2023-10-23 19:21

CV全新范式！LSTM在CV领域杀出一条血路！Sequencer：超越Swin、ConvNeXt等网络

//arxiv.org/abs/2205.01972在最近的计算机视觉研究中，ViT的出现迅速改变了各种架构设计工作:ViT利用自然语言处理中的Self-Attention实现了最先进的图像分类性能，MLP-Mixer

Amusi（CVer）·2023-10-23 13:46

Whisper 整体架构图

AttentionBlockTransformer模块，包含一个自注意力，一个交叉注意力（可选）和一个MLP模块。AudioEncoder+TextDecoder音频编码器和文本解码器。

绝不原创的飞龙·2023-10-22 03:39

夏雪之晶莹·2023-10-21 18:23

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding

怎么全是重名·2023-10-20 20:22

也来盘点一些最近的非Transformer工作

©PaperWeekly原创·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络大家最近应该多多少少都被各种MLP相关的工作“席卷眼球”了。

PaperWeekly·2023-10-20 19:57

时间序列预测 | LightTS轻量采样的MLP结构网络用于多变量时间序列预测

首先，假设输入的时序维度为[B,T,N]，作者便做了2种采样：连续采样：侧重于捕获短期局部模式。间隔采样：侧重于捕获长期依赖性。如下图所示，很好理解，新的数据维度为[B,C,T/C,N]，N代表时序的数量。注意：论文上IEBlockC是直接出预测结果，但代码上，如上图红色标注补充，会有个从输入端过来的预测highway结果，然后和IEBlockCx相加后，作为最终预测输出。之后经过一个Inform

码农腾飞·2023-10-20 16:43

机器人学习

三唐MLP（MachineLearningProcessor）是一种对半结构化和结构化数据进行机器学习和实时分析的大数据处理平台及分析产品MLP能提供强大的智能化数据采集搜索引擎、数据模型和可视化报告通过对机器产生的数据集中进行多维分析关联分析

三唐信息·2023-10-20 00:49

论文阅读：SegFormer: Simple and Efficient Design for SemanticSegmentation with Transformers

OfficialPyTorchimplementationofSegFormer0、Abstract摘要本文提出了一种简单、高效、强大的语义分割框架SegFormer，它将transformer与轻量级多层感知器(MLP

shiyueyueya·2023-10-19 19:04

核酸管外观缺陷检测(二)

夏雪之晶莹·2023-10-19 09:41

基于keras搭建CNN网络实现水质图像检测

视频讲解：基于卷积CNN、MLP、SVM的水质检测图像分类_哔哩哔哩_bilibili数据展示：完整代码：#加载函数库importnumpyasnpimportpandasaspdfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportitertools

程序员奇奇·2023-10-18 02:08

机器学习算法综述——有监督学习

、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、线性模型家族1.线性回归（岭回归和LASSO回归）2.线性分类（线性判别分析LDA和感知器算法）1.支持向量机SVM2.Logistic回归3.MLP

weixin_39687788·2023-10-17 22:22

精排模型-从MLP到行为序列：DIN、DIEN、MIMN、SIM、DSIN

传统的深度模型（如GwEN），一般采用Embedding&MLP的形式，它会将用户的所有兴趣信息转化为一个定长的向量。但用户的兴趣是多样的，定长的向量可能不足以表达。

PaperWeekly·2023-10-17 20:35

一个挑战 ViT，MLP-Mixer 的新模型 ConvMixer：Patches Are All You Need? [Under Review ICLR 2022]

ConvolutionsAttentionMLPsPatchesareAllYourNeed?[OpenReview][GitHub]2021/11/13更新：已经确定，被ICLR2022拒稿了。原因是patchesareallyouneed这个论点证明的不够充分。三个审稿意见均提到实验不够公平，不够充分。所以，这个工作大家可以学习一些思路就可以了，当你提出一个大胆设想，最关键的还是要用严谨缜密的

Phoenixtree_DongZhao·2023-10-16 15:41

iMAP——论文解析

iMAP:ImplicitMappingandPositioninginReal-TimeiMAP是第一个提出用MLP作为场景表征的实时RGB-DSLAM。

gongyuandaye·2023-10-14 21:32

深度学习知识点（面试）

*梯度爆炸的解决办法***神经网络（MLP）的万能近似定理*神经网络中，深度与宽度的关系，及其表示能力的差异**在深度神经网络中，引入了隐藏层（非线性单元），放弃了训练问题的凸性，其意义何在？

Steve_Xu123·2023-10-14 05:04

Pytorch 训练自己的图像分类网络

包含了我之前博客中提到的ResNet，MLP-Mixer，ConvNeXt，ConvMixer。网络博客链接ResNet链接MLP-Mixer链接Con

__不想写代码__·2023-10-13 14:19

优于 ViT 和 MLP-Mixer 的全局滤波器：Global Filter Networks for Image Classification [NeurIPS 2021]

GlobalFilterNetworksforImageClassificationAbstract1Introduction2Relatedworks2.1Visiontransformers2.2MLP-likemodels2.3ApplicationsofFou

Phoenixtree_DongZhao·2023-10-13 09:05

VIT(Vision Transformer)学习（二）- 基础代码学习

每个块的大小，宽和高num_classes=1000,#拉平序列映射的向量长度dim=1024,#维度depth=6,#N，encoder*Nheads=16,#多头注意力机制分为多少个头，打到多少个子空间上mlp_dim

fenghx258·2023-10-12 13:12

数字人解决方案——ER-NeRF实时对话数字人模型训练与项目部署

与现有方法不同，它们使用基于MLP的编码器隐式学习跨模态关系不同，注意

知来者逆·2023-10-11 14:59

神经网络(MLP多层感知器)

分类神经网络可以分为多种不同的类型，下面列举一些常见的神经网络类型：前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）：前馈神经网络是最基本的神经网络类型，也是深度学习中最常见的神经网络类型。它由若干个神经元按照一定的层次结构组成，每个神经元接收上一层的输出，产生本层的输出，从而实现信息的传递和处理。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）：卷积神经网络是

XF鸭·2023-10-11 06:05

神经网络实践经验（2）

前言本人萌新，请多指教2.1x1卷积层的作用我们都知道，CNN强于MLP的地方在于其局部连接性减少了过拟合的可能，从而在有限的数据量下可以获取更好的模型。而CNN是一个基于上下文的网络。

卡德尔先生·2023-10-10 15:04

3D 生成重建005-NeRF席卷3D的表达形式

如下图所示，受到体渲染的启发，论文通过已知的一组相机参数对物体进行图像采集，然后通过这组图像去训练一个MLP，MLP训练好之后能合成新视图的图像，且合成

小熊bdg·2023-10-10 11:44

笔记35：多层感知机MLP

FullyConnectedNeuralNetwork】【FCNN】（2）前馈神经网络【FeedforwardNeuralNetwork】【FNN】（3）多层感知机【MultilayerPerceptron】【MLP

恨晨光熹微·2023-10-09 20:50

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