NetWorks 第53页

在神经网络中偏置输入的作用

转载：https://stackoverflow.com/questions/2480650/role-of-bias-in-neural-networksIthinkthatbiasesarealmostalwayshelpful.Ineffect

alleNjord·2023-03-09 16:39

Bernese 的四种基准定义类型（datum definition type）

Bernese的4种基准定义类型（datumdefinitiontype）datumdefinitiontype自由网解（freenetworksolution）不会引入任何基准信息，固定轨道是唯一的一个外部信息用于定义大地基准

测绘小兵·2023-03-09 15:03

R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks 论文笔记（介绍，模型结构介绍、代码、拓展KL散度等知识）

目录前言一、摘要二、R-Drop介绍三、R-Drop公式详解四、R-Drop计算流程附录0：代码附录一：熵以及信息熵附录二：KL散度（相对熵）附录三：JS散度附录四：互信息总结前言R-Drop——神经网络的正则化DropOut一、摘要摘要：Dropout是一种强大且广泛应用的深度神经网络的调整训练的技术。尽管效果很好，但由于Dropout所带来的随机性导致了训练和实际之间的不一致性。在本文中，我们

ㄣ知冷煖★·2023-03-09 13:10

论文阅读（六）Prototypical Networks for Few-shot Learning

1.摘要我们针对少样本分类问题提出了原型网络，其中一个分类器必须归纳为训练集中没有的新类，只给出了每个新类的一小部分示例。原型网络学习一个度量空间，在该空间中，通过计算到每个类的原型表示的距离，可以执行分类。与最近的少量样本学习方法相比，它们反映了一种更简单的归纳偏见，有利于这种有限的数据体制，并取得了良好的结果。我们提供了一个分析，表明一些简单的设计决策可以比最近涉及复杂架构选择和元学习的方法产

续袁·2023-03-09 08:52

metapath2vec: 异质图Graph Embedding

论文：metapath2vec:ScalableRepresentationLearningforHeterogeneousNetworks作者：YuxiaoDongMicrosoResearch论文链接

酱油君啊·2023-03-09 08:02

Rocketmq技术详解

/store:/opt/storenetworks:rmq:alias

有点东西且很多·2023-03-09 07:38

FPN(特征金字塔)简介:Feature Pyramid Networks for Object Detection

FPN(特征金字塔):FeaturePyramidNetworksforObjectDetection提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论博文目录FPN(特征金字塔):FeaturePyramidNetworksforObjectDetection

牙牙要健康·2023-03-09 07:23

循环神经网络(RNN)之门控循环单元(GRU)

在实现门控循环单元的循环神经网络之前，可以先熟悉论文：EmpiricalEvaluationofGatedRecurrentNeuralNetworksonSequenceModeling另外一篇关于RNN

寅恪光潜·2023-03-09 07:19

读后感：Controlling Perceptual Factors in Neural Style Transfer

本论文是对2016年的《ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks》进行的一次改进，引入了对空间定位、颜色信息和交叉空间规模的控制。

Jeffery_李俊峰·2023-03-09 05:40

神经网络后向传播算法的数学推导

参考文献：[1]HaykinSS.Neuralnetworksandlearningmachines[M].ChinaMachinePress,2009.

dreamsfuture·2023-03-09 01:59

剪枝量化论文-持续更新

LearningbothWeightsandConnectionsforEfficientNeuralNetworkshansongNIPS20151.1Whattheproblemsthepapermentioned

海海不想起床·2023-03-08 23:31

gitlab合代码规范流程

sunyblinngaojsleixcqiaorrjiangyhmaqin密码统一：arrayclick12.克隆远程仓库代码到本地gitclonehttp://192.168.120.204:8005/arraynetworks

懿曲折扇情·2023-02-28 14:56

MobileNet v1 学习笔记

MobileNetv1学习笔记原文地址MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications摘要作者提出了一类高效的的模型

FlyDremever·2023-02-27 18:21

论文阅读笔记: MobileNet

“Mobilenets:Efficientconvolutionalneuralnetworksformobilevisionapplications.”arXivpreprintarXiv:1704.04861

loki2018·2023-02-27 18:44

VGGnet论文解读及代码实现

#Title文章标题VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION#Summary网络架构如下图：卷积神经网络的输入是一个固定大小的

小小谢先生·2023-02-26 07:43

VGGNet模型解读

原博文：深度学习论文随记（二）---VGGNet模型解读VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionAuthor:KSimonyan

Wendy冬雪飘·2023-02-26 07:39

论文阅读 (五)：Eigenvector centrality of nodes in multiplex networks.

文章目录引入摘要符号系统1.特征向量中心的数学模型提出问题解决问题2.存在与一致性3.比较多重网络的中心3.1Spearman等级相关系数ρ(r，r′)\rho(r，r')ρ(r，r′)3.2Kendall等级相关系数τ(r，r′)\tau(r，r')τ(r，r′)3.3汇总信息引入论文地址摘要将特征向量中心性的概念扩展到多路复用网络，并引入了一些可量化的参数，这些参数可量化代表着多层网络

天不生我喜哥·2023-02-26 07:06

VGGNet论文解读/总结

系列文章目录为此文章为深度学习在计算机视觉领域的图片分类经典论文VGGNet（VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION）论文总结

耿鬼喝椰汁·2023-02-26 07:56

指针生成网络 Pointer-Generator《Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks》论文阅读笔记

Introduction复现上篇论文《(Copynet)IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearning》模型与此比较相似，主要用在摘要和对话系统，不过其网络结构比较复杂，混合概率是两者的和（而且目标词属于类别的打分是一个“分段函数”）。最近看的指针生成网络，其混合概率直接就是decoder端的softmax加上源端的atten

彭伟_02·2023-02-25 13:02

关于强化学习中Q-learning和DQN的原理以及在论文中应用

本文中提到的论文应用环境以及代码均来自论文《SpectrumSharinginVehicularNetworksBasedonMulti-AgentReinforcementLearning》，对于应用场景和其他公式的分析见我的此篇文章强化学习的基本概念

x_fengmo·2023-02-25 07:10

代谢组+转录组分析为腰果树果实发育成熟过程中代谢网络提供见解

文章标题：Metabolomicandtranscriptomicanalysesprovideinsightsintometabolicnetworksduringcashewfruitdevelopmentandripening

代谢组学相关资讯分享·2023-02-24 12:56

简述循环神经网络（RNN）

4.RNN的优缺点5.总结1.长短时记忆网络（LSTM）2.双向循环神经网络（BRNN）3.卷积循环神经网络（CRNN）4.注意力机制（Attention）循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks

轩Scott·2023-02-24 10:46

3 Visual Perception for Self-Driving Cars 课程习题编程解答及笔记

课后答案及部分解释WEEK1Module1GradedQuizWEEK2VisualOdometryforLocalizationinAutonomousDrivingWEEK3Feed-ForwardNeuralNetworksWEEK4ObjectDetectionForSelf-DrivingCarsWEEK5SemanticSegmentationForSe

Kin__Zhang·2023-02-22 13:26

第4周编程作业-Programming Exercise 3: Multi-class Classifification and Neural Networks多元分类和神经网络-机器学习-吴恩达

文章目录ex3-Multi-classClassifificationandNeuralNetworksExercise3|Part1:One-vs-all多元分类Part1:LoadingandVisualizingDataPart2a

brayo·2023-02-22 13:56

论文阅读笔记：Traffic Accident Risk Prediction via Multi-ViewMulti-Task Spatio-Temporal Networks

文章来源：TrafficAccidentRiskPredictionviaMulti-ViewMulti-TaskSpatio-TemporalNetworks|IEEEJournals&Magazine

ayuuuuu·2023-02-22 13:55

Gan-based zero-shot learning 论文整理

1FeatureGeneratingNetworksforZero-ShotLearningSufferingfromtheextremetrainingdataimbalancebetweenseenandunseenclasses

anlaiji6783·2023-02-22 09:11

CNN学习笔记1

附上链接：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#casehttp://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9593364.html

小白的颠覆之路·2023-02-22 07:14

DGC：真动态分组卷积，可能是解决分组特征阻塞的最好方案 | ECCV 2020 Spotlight

整体思路直接清晰，可作为网络设计时的一个不错的选择来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DynamicGroupConvolutionforAcceleratingConvolutionalNeuralNetworks

晓飞的算法工程笔记·2023-02-22 07:13

AAAI2018||ST-GCN：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

在本博客中，我将对骨架动作识别任务中应用图卷积的开山之作ST-GCN进行重述，其中会参杂个人的理解。本篇博客内容为本人研究生阶段结课作业与论文部分内容，因此改进部分暂时未上传；本篇博客旨在于广大同学一起分享讨论于进步，请勿私自转载。在文末将会对ST-GCN中的图卷积代码进行图画阐述。后续可能会更新代码讲解。一、摘要在基于骨架的动作识别任务中，动态的人体骨架具有该任务所需的重要信息，然而以往传统的方

Relissc_Cao·2023-02-21 07:40

[AAM-GCN Neurocomputing2021] Attention adjacency matrix based graph convolutional networks for skele

论文：[AAM-GCNNeurocomputing2021]Attentionadjacencymatrixbasedgraphconvolutionalnetworksforskeleton-basedactionrecognition

Relissc_Cao·2023-02-21 07:40

【论文笔记】【特征可视化及分析改进】Visualizing Features from a Convolutional Neural Network

MatthewD.Zeiler，RobFergus.VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks.CVPR2014.论文下载推荐一篇比较好的blog：

Amor_tila·2023-02-21 07:37

CV开山之作：《AlexNet》论文总结学习笔记（原文＋总结）

本文将为大家总结经典CV神经网络的开山力作——AlexNet（ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks）论文原文：https:/

耿鬼喝椰汁·2023-02-21 07:35

GCN

参考论文笔记：SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS如何理解GraphConvolutionalNetwork（GCN）？

weixin_30745553·2023-02-20 23:17

基于深度卷积神经网络,深度卷积神经网络结构

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

wenangou·2023-02-20 14:26

卷积神经网络与神经网络,卷积神经网络理论基础

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

普通网友·2023-02-20 14:24

自动驾驶：BEVDet

自动驾驶：BEVDetIntroductionMethodoloDataAugmentationNetworkStructureScale-NMS实验Introduction作者通过现有的算法（LSS）

HanZee·2023-02-20 07:22

svn和git的安装使用

可以看到服务的默认端口3690[root@master01~]#cat/etc/services|grepsvnsvn3690/tcp#Subversionsvn3690/udp#Subversionsvnetworks2973

哈哈哈哈_a1b0·2023-02-19 01:24

2021-08-17-Ea-GANs Edge-Aware Generative Adversarial Networks for Cross Modality MR Image Synthes...

暂无公开代码这篇文章是做什么的：跨模态MR图像合成输入：单张图像是否需要数据配准：需要是基于2D还是3D:3D---文章的motivation---磁共振（MagneticresonanceMR）成像是可设置为在人体组织之间提供不同的对比度。通过设置不同的扫描参数，每种MR都反映了扫描的身体部位的独特视觉特征，每个模态显示独特的软组织对比度，有利于后续的多角度分析。为了利用多种成像方式的互补信息，

大虎甜面酱·2023-02-18 21:11

代写asp实验、asp编程代写、Networked Information Systems 作业调试

NetworkedInformationSystemsPart2:TheInternetandNetworkSecurity6Option2.1:PuttingtheNextDayAirService“

zoumangu·2023-02-18 19:07

SD-WAN

(ArubaNetworks)SD-WAN:WhatisSoftware-DefinedWAN?

michael_jia·2023-02-18 17:31

Predict Foreign Exchange Market Turbulence Using Thick Neural Networks

SonerTeknikerller,CommercialAnalyst,LionFinancialMarketsThreecoreformsforarchitecturesFFBP(FeedforwardBackPropagation)->producemoststableerrorsFFTDNARXThickNN-apoolofseveralNN(likeexpertsworkingtogeth

Shuailong·2023-02-18 14:51

剪枝后这个深度神经网络速度提高了 3 倍，体积缩小了 4 倍

数智物语·2023-02-18 05:28

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 笔记

这是2016年发的文章。Abstract由于不同的姿势，照明，遮挡等原因，在不受控制的环境下人脸检测和对齐是具有挑战性的。在这篇文章中，提出了一个深度级联的多任务框架，它能够探索人脸检测和人脸对齐的内在关系来提高他们的表现。特别是，我们的框架利用了经过精心设计的三个阶段的深层卷积网络的级联架构，以粗略的方式预测人脸和地标位置。（landmarklocation指的什么？）Introduction人

晨光523152·2023-02-17 22:38

图神经网络解释性问题综述

论文标题：ExplainabilityinGraphNeuralNetworks:ATaxonomicSurvey论文地址：https://arxiv.org/pdf/2

熠熠晨曦_·2023-02-17 18:10

基于对抗训练的跨语言情感分析研究

本文基于2016TACL的文章：AdversarialDeepAveragingNetworksforCross-LingualSentimentClassification研究背景前人的解决方式模型核心思想具体实现细节实验结果结论研究背景

加勒比海鲜·2023-02-17 18:11

使用Docker安装Elasticsearch Kibana

Kibana面板：version:"2.2"services:elasticsearch:image:elasticsearch:7.4.2ports:-"9200:9200"-"9300:9300"networks

枫葉也·2023-02-17 17:24

Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述

本文翻译自RECURRENTNEURALNETWORKSTUTORIAL,PART1–INTRODUCTIONTORNNS。

张博208·2023-02-17 12:58

【图像分类—VGG】 Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

一、论文翻译论文：Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognitionVGG对于Alexnet来说，改进并不是很大，主要改进就在于使用了小卷积核

gkm0120·2023-02-17 07:04

【读点论文】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks改进senet

ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks注意力机制早在上世纪九十年代就有研究，到2014年Volodymyr

羞儿·2023-02-17 07:04

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks原文：http://xanadu.cs.sjsu.edu/~drtylin/classes

Miss Wu·2023-02-17 07:26

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