NetWorks 第34页

【论文笔记】GRAPH ATTENTION NETWORKS

本文提出了一种新的在图结构网络中的神经网络结构GATs，利用掩蔽的自我注意层来解决先前基于图卷积或其近似的方法的缺点。通过堆叠层数来使节点可以从其邻居节点聚合特征，一大特点是GATs可以为不同的邻居节点分配不同权重，并且GATs不需要复杂的矩阵运算、不需要事先知道图结构（求拉普拉斯矩阵）1、简介CNNs已经成功应用在很多具有网格结构的数据的问题中,但是有很多任务的数据不能表示成网格结构，例如人际关

WhisperEcho101·2023-08-20 08:46

【GAT】GRAPH ATTENTION NETWORKS论文笔记

GRAPHATTENTIONNETWORKS摘要1Introduction2GAT体系结构2.1GRAPHATTENTIONALLAYER(图注意层)2.2与相关工作的比较3评估3.1数据集3.2最先进的方法

JBY-ZQ·2023-08-20 08:46

论文笔记 Graph Attention Networks

2018ICLR1intro1.1.GCN的不足无法完成inductive任务inductive任务是指：训练阶段与测试阶段需要处理的graph不同。通常是训练阶段只是在子图上进行，测试阶段需要处理未知的顶点。GGN的参数依赖于邻接矩阵A/拉普拉斯矩阵L，所以换了一张图，就会有不同的A和L处理有向图的瓶颈，不容易实现分配不同的学习权重给不同的邻居1.2本文思路引入maskedself-attent

UQI-LIUWJ·2023-08-20 08:14

【数据集】GRNWRZ V2.0（全球河流网络和相应的水资源分区）介绍及下载

数据介绍论文：J2022-Adatasetofglobalrivernetworksandcorrespondingwaterresourceszonesdivisionsv2论文下载地址GRNWRZV1.0

WW、forever·2023-08-20 04:16

（论文总结）SlowFast Networks for Video Recognition

文章目录一、传统的方法存在的问题1、没有将变化大和变化小的行为作出区分计算2、双流法的计算量和最后fc8的融合依旧是个问题二、本文的改进1、slow与fast两条路进行结合三、实验四、总结论文地址：论文官方代码：官方代码一、传统的方法存在的问题1、没有将变化大和变化小的行为作出区分计算（1）一个视频中的行为其实可以分为静态和动态的，一般认为做出行为的人是动态的，而背景是静态的，传统方法将静态和动态

10生万物·2023-08-19 19:33

3D卷积实现keras group conv（Interleaved Group Convolutions for Deep Neural Networks）

x0=Input((10,10,64))x=Reshape((10,10,2,32),input_shape=(10,10,64))(x0)交换位置拿到上下两层x=Permute((1,2,4,3))(x)x1=Lambda(lambdaz:K.expand_dims(z[:,:,:,:,0],axis=-1))(x)x2=Lambda(lambdaz:K.expand_dims(z[:,:,:,

lyuto·2023-08-19 16:17

神经网络基础-神经网络补充概念-59-padding

概念在深度学习中，“padding”（填充）通常是指在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）等神经网络层中，在输入数据的周围添加额外的元素（通常是零），以调整输入数据的尺寸或形状

丰。。·2023-08-19 15:19

Deep Validation: Toward Detecting Real-world Corner Cases for Deep Neural Networks

[dsn'19]DeepValidation:TowardDetectingReal-worldCornerCasesforDeepNeuralNetworksKeywords:DLRobustness

已迁移到CSDN·2023-08-19 14:42

论文阅读——Imperceptible Adversarial Attack via Invertible Neural Networks

ImperceptibleAdversarialAttackviaInvertibleNeuralNetworks作者：ZihanChen,ZiyueWang,JunjieHuang*,WentaoZhao

小菜鸟的进阶史·2023-08-19 12:56

Mysql启动 - 错误1053：服务没有及时响应启动或控制请求

时提示报错如下：解决方法：一、添加网络服务1.为提高网络服务权限，需将网络服务添加到管理员组解决步骤2.计算机->管理->本地用户和组->组双击3.双击Administrators，并点击添加4.点击高级把NETWORKSERVICE

Lizzy_Fly·2023-08-19 02:12

docker-compose 文件结构和示例（大全）

docker-compose文件结构docker-compose.yml:version:'2'services:web:image:dockercloud/hello-worldports:-8080networks

小道士写程序·2023-08-19 00:10

用pytorch实现AlexNet

AlexNet经典网络由AlexKrizhevsky、Hinton等人在2012年提出，发表在NIPS，论文名为《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

天一生水water·2023-08-18 22:37

android java 启用4g_Android8.1 源码修改之插入SIM卡默认启用Volte功能

用完拔卡就走实现第一步开关对应的代码通过打印日志和全局查找，源码位置vendor/mediatek/proprietary/packages/services/Telephony/src/com/android/phone/MobileNetworkSettings.java04

雷永鹏·2023-08-18 22:21

改进YOLO系列：１.添加SE注意力机制

注意力机制论文２.SE注意力机制原理３.SE注意力机制的配置３.１common.py配置３.２yolo.py配置３.３yaml文件配置1.SE注意力机制论文论文题目：Squeeze-and-ExcitationNetworks

Greg　Gagane·2023-08-18 13:54

使用docker-compose.yml快速搭建开发、部署环境（nginx、tomcat、mysql、jar包、各种程序）以及多容器通信和统一配置

目录docker-compose语法（更多说明可查看下面代码）imagehostnamecontainer_namevolumesnetworksyml文件的使用启动停止开发环境（这里以python为例

shalltear·2023-08-18 12:31

序列模型和循环网络

SequenceModelingandRecurrentNetworksSequencemodelingtasks在以往的模型中，各个输入之间是独立分布的x(i)x^{(i)}x(i)之间是相互独立的，

黄昏贩卖机·2023-08-18 01:43

docker-compose构建php运行环境（Nginx，mysql，redis+redis主从）

在构建的前提下保证docker和docker-compose安装没问题docker-compose.yml内容version:"1.0.0"networks:#添加网络web-net:driver:bridgeservices

palma_he·2023-08-18 00:34

论文及代码详解——可变形卷积（DCNv1）

DeformableConvolutionDeformableRoIPoolingDeformableConvNetsUnderstandingDeformableConvNets代码详解论文：《DeformableConvolutionalNetworks

zyw2002·2023-08-17 21:22

Linux: netlink:route: RTM_F_FIB_MATCH

commit0be1b305d9b808e5b28e74f4ef807851c14c39f2Author:RoopaPrabhuroopa@cumulusnetworks.comDate:ThuMay2510

mzhan017·2023-08-17 20:30

【计算机视觉|生成对抗】非配对图像到图像的翻译：使用循环一致对抗网络（CycleGAN）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：UnpairedImage-to-ImageTranslationUsingCycle-ConsistentAdversarialNetworks

远哥挺乐·2023-08-17 18:13

深兰科技提出新多模态谣言监测模型，刷新世界纪录

RumorDetectionWithHierarchicalRepresentationonBipartiteAdHocEventTrees)研究论文被全球人工智能领域*期刊《IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems

深兰科技·2023-08-17 16:55

PINN神经网络源代码解析(pyTorch)

参考文献PINN(Physics-informedNeuralNetworks)的原理部分可参见https://maziarraissi.github.io/PINNs/考虑Burgers方程，如下图所示

jedi-knight·2023-08-17 15:23

【北大核心】改进花朵授粉算法的无线传感器网络部署优化（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1有障碍物2.2无障碍物3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：针对监测区域内含有障碍物的无线传感器网络(WirelessSensorNetworks

程序猿鑫·2023-08-17 13:03

IPQ6018 vs. IPQ6010 vs. IPQ8072/IPQ8074| 802.11ax Solutions

Theevolutionofwirelesstechnologyhasgivenrisetothelatest802.11ax(Wi-Fi6)solutions,bringingenhancedspeed,capacity,andoverallperformancetowirelessnetworks.Qualcomm

·2023-08-17 11:03

论文阅读 - Joint Beat and Downbeat Tracking with Recurrent Neural Networks

文章目录1概述2信号预处理3分类神经网络4动态贝叶斯网络（HMM）4.1原始的barpointermodel4.2原始的barpointermodel的缺点4.3改进后的模型5预测参考资料1概述最近在做音乐卡点相关的项目，需要对音乐的基本特征进行理解，比如beats和downbeats就是最基本的特征。madmom是我找到的一个对beats和downbeats的检测都有实现的第三方库，于是就认真学

七元权·2023-08-17 11:50

简介

GNN分类：图片来自：AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks

魏清宇·2023-08-17 08:33

深度学习奠基作之一：AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf1、介绍《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

会害羞的杨卓越·2023-08-17 07:44

R数据分析：网络分析的做法，原理和复现方法

对于复杂问题和现象行为的研究，尤其是他们之间还有复杂的交互影响（complexinterplay）的时候，网络分析（备用名：psychologicalnetworks,networkanalysisornetworkpsychometrics

Codewar·2023-08-17 01:14

On the difficulty of training Recurrent Neural Networks中RNN完美复现

我复现的代码是用RNN实现句子生成器，来自paper'OnthedifficultyoftrainingRecurrentNeuralNetworks'.之前寒小阳老师有篇博客(http://blog.csdn.net

青春阳溢·2023-08-17 01:32

VDSR(Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks)超分辨网络-详细分析

对超分有兴趣的同学们可直接关注微信公众号，这个号的定位就是针对图像超分辨的，会不断更新最新的超分算法解读。正文开始contentsIntroductionRelatedWorkProposedMethodProposedNetworkTrainingUnderstandingPropertiesTheDeeper,theBetterResidual-LearningSingleModelforMu

毋小黑·2023-08-17 01:25

Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(VDSR)

摘要该方法使用了一个非常深的卷积网络，灵感来自于Imagenet分类。该论文发现，网络深度的增加显示了精度的显著提高。最终的模型使用了20个权重层。通过在深度网络结构中多次级联小滤波器，有效地利用了大图像区域上的上下文信息。然而，在非常深的网络中，收敛速度成为训练过程中的一个关键问题。该文提出了一个简单而有效的训练程序，只学习残差，并使用极高的学习率(比SRCNN高10410^4104倍，SRCN

大笨钟47·2023-08-17 01:55

Image super-resolution using deep convolutional networks(SRCNN)解读与实现

Imagesuper-resolutionusingdeepconvolutionalnetworks(SRCNN)一、总结网络结构SRCNN网络结构比较简单，就是一个三层的卷积网络，激活函数选用Relu

leon.shadow·2023-08-17 01:24

【超分辨率SRCCN】Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

ImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks1、Background单图像超分辨率（SR）[20]旨在从单个低分辨率图像中恢复高分辨率图像，这是计算机视觉中的经典问题

Jeremy_lf·2023-08-17 01:54

SRCNN论文翻译（Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks）

摘要我们提出了一种单图像超分辨率（SR）的深度学习方法。我们的方法直接学习低/高分辨率图像之间的端到端映射。该映射表示为深度卷积神经网络（CNN），其将低分辨率图像作为输入并输出高分辨率图像。我们进一步表明，传统的基于稀疏编码的SR方法也可以被视为深度卷积网络。但与分别处理每个组件的传统方法不同，我们的方法共同优化所有层。我们的深层CNN具有轻质结构，同时展示了最先进的修复质量，并实现了实际在线使

PPLLO_o·2023-08-17 01:54

Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks图像超分辨----SRCNN

ImageSuper-ResolutionUsingDeepConvolutionalNetworks图像超分辨----SRCNN测试及训练本文详细介绍了图像超分辨方法–SRCNN代码测试及训练论文地址

BingY_998·2023-08-17 01:54

SRCNN：Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks

Somewords：这里是一些阅读文章的笔记，这篇文章是第一篇将深度学习应用于超分领域的文章，具有较为重要的意义。link:https://arxiv.org/pdf/1501.00092.pdf（一）Abstract：我们提出一个对于单图像超分的深度学习方法，端到端地学习高低分辨率图像，我们也可知道传统的稀疏编码也可以作为一个深度卷积网络。与传统的方法相对独立的组件相比，我们的方法是端到端，并且

S_h_a_·2023-08-17 01:23

01 删除.DS_Store文件

不过以后系统还是会创建新的.DS_Store文件，如果需要禁止系统创建，那么可以在终端中运行如下代码并回车：defaultswritecom.apple.desktopservicesDSDontWriteNetworkStorestrue

亚城木梦叶_·2023-08-16 23:32

什么是 F5 BIG-IP Edge Client

F5BIG-IPEdgeClient是F5Networks公司的一款网络安全解决方案，旨在提供安全的远程访问和连接。

·2023-08-16 12:13

《Effects of Graph Convolutions in Multi-layer Networks》阅读笔记

一.文章概述本文研究了在XOR-CSBM数据模型的多层网络的第一层以上时，图卷积能力的基本极限，并为它们在数据中信号的不同状态下的性能提供了理论保证。在合成数据和真实世界数据上的实验表明a.卷积的数量是决定网络性能的一个更重要的因素，而不是网络中的层的数量。b.只要放置相同数量的卷积层，只要不在第一层，任何放置组合能实现相似的性能增强。c.当图相对稀疏的时候，多个图卷积是有利的。注意，本文研究的重

斯曦巍峨·2023-08-16 11:38

预训练GNN：GPT-GNN Generative Pre-Training of Graph Neural Networks

一.文章概述本文提出了一种自监督属性图生成任务来预训练GNN，使得其能捕图的结构和语义属性。作者将图的生成分为两个部分：属性生成和边生成，即给定观测到的边，生成节点属性；给定观测到的边和生成的节点属性，生成剩余的边。通过这种方式使得模型能捕获每个节点属性和结构之间的依赖关系。对于每个节点，GPT-GNN可以同时计算其属性生成和边生成损失。另外，为了使得GPT-GNN可以处理大图，作者采用了子图采样

斯曦巍峨·2023-08-16 11:36

神经网络基础-神经网络补充概念-32-神经网络与大脑

概念神经网络（NeuralNetworks）是受到生物神经系统启发而设计的机器学习模型，用于处理和学习复杂的数据模式。

丰。。·2023-08-16 10:32

[文献翻译]Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

摘要：深度卷积网络在静态图像的视觉识别方面取得了巨大的成功。但是，对于视频中的动作识别，相对于传统方法的优势并不是那么明显。本文旨在设计有效的ConvNet架构来进行视频动作识别，并在有限的训练样本下学习这些模型。我们的第一项贡献是时间分段网络（TSN），这是一种基于视频的动作识别的新框架。这个结构是基于远程时间建模的思想。它结合了稀疏的时间采样策略和视频级的监督，可以使用整个动作视频进行有效的学

夏迪End·2023-08-16 10:40

目标检测（Object Detection）

recall（召回率）2.边框回归Bounding-Boxregression3.FasterR-CNN3.1Faster-RCNN：convlayer3.2Faster-RCNN：RegionProposalNetworks

@kc++·2023-08-16 09:38

Squeeze-and-Excitation Networks阅读笔记一

文章目录Abstract1INTRODUCTIONAbstract卷积算子（convolutionoperator）是卷积神经网络（cnn）的核心组成部分，它使网络能够通过融合每层局部接受域内的空间和通道信息来构建信息特征。广泛的先前研究已经调查了这种关系的空间组成部分，寻求通过增强整个特征层次的空间编码质量（enhancingthequalityofspatialencodingsthrough

WHS-_-2022·2023-08-15 17:07

流量劫持技术哪家强？

首先我们来看一下LinuxNetworkStack，大致如图：蓝色是TCP/IP五层模型，绿色与模型无关，而是L

·2023-08-15 16:08

【计算机视觉|生成对抗】带条件的对抗网络进行图像到图像的转换（pix2pix）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks链接：Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks

远哥挺乐·2023-08-15 12:36

使用charles抓包:https

1、安装证书(小米)：手机设置锁屏密码-》配置代理-》下载-》修改文件后缀为crt-》安装2、配置android工程：AndroidManifest下的application新增android:networkSecurityConfig

齐步走一二一·2023-08-15 11:09

P12-Retentive NetWork-RetNet挑战Transformer

论文地址:https://arxiv.org/abs/2307.08621目录Abstract一.Introduction二.RetentiveNetworks2.1Retention2.2GatedMulti-ScaleRetention2.3OverallArchitectureofRetentionNetworks2.4RelationtoandDifferencesfromPrevious

汉卿HanQ·2023-08-15 08:34

ResNeXt

论文信息论文名称：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks论文创新组卷积GroupConvolution参考文献https://blog.csdn.net

千禧皓月·2023-08-15 03:30

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本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1有障碍物2.2无障碍物3参考文献4Matlab代码、数据、文章讲解1概述文献来源：摘要：针对监测区域内含有障碍物的无线传感器网络(WirelessSensorNetworks

长安程序猿·2023-08-15 02:15

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