NetWorks 第55页

图表示学习入门3——图神经网络（Graph Neural Networks）

本文将以浅显直觉的方式，介绍GNN的灵感来源，构造方法，训练方式等，根据《RepresentationLearningonNetworks》中GNN部分，做了具体的解读和诠释，并增补了一些代码中才有的实现细节

soplars·2023-02-06 16:22

Paper Reading - Deep Captioning with Multimodal Recurrent Neural Networks ( m-RNN ) ( ICLR 2015 ) ...

PaperReading-DeepCaptioningwithMultimodalRecurrentNeuralNetworks(m-RNN)(ICLR2015)★LinkofthePaper:https

dichunpu6524·2023-02-06 13:53

SBR笔记:Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation

至少我还有梦a·2023-02-06 13:23

Self-Supervised Adversarial Hashing Networks for Cross-Modal Retrieval

Self-SupervisedAdversarialHashingNetworksforCross-ModalRetrieval解决问题：1.在模型训练时利用单标签去估计语义相关性，但实际数据集中有多类标签同时存在

HYY233·2023-02-06 13:21

【论文笔记】Self-Supervised MultiModal Versatile Networks

【论文笔记】Self-SupervisedMultiModalVersatileNetworks论文详细信息题目：Self-SupervisedMultiModalVersatileNetworks作者

Manjusaka\·2023-02-06 13:21

[SalesForce]Block Chain Basic2

modules/blockchain-basics/blockchain-fundamentalsLearnBlockchainFundamentalsGoBeyondBitcoinwithBlockchainNetworksLearni

逆行的棘轮·2023-02-06 11:29

图神经网络对抗攻击（图注入攻击）

paper1:TDGIA(EffectiveInjectionAttacksonGraphNeuralNetworks)part1论文下载Abstract图神经网络在各种实际应用中都取得了良好的性能。

故梦UNIVERSE·2023-02-06 11:56

Face Normals “in-the-wild” using Fully Convolutional Networks

这篇文章是解决in-the-wild情况下的2D图片到3D模型的生成问题。这一问题的主要困难在于没有现成的数据集，也即现有的in-the-wild2D人脸数据集都没有对应的3D扫描结果，因此作者尝试将现有的3D人脸贴合到2D图片上来获得新的图片，从而得到对应的3D扫描结果。文中收集了一堆有3D面部扫描的数据集（还有一些基于不同人造光照的数据集，不过可以通过算法还原成3D面部扫描），然后人工在3D脸

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-02-06 11:05

论文阅读和分析：Graph Attention Networks

GraphAttentionNetworks图注意力网络（GAT）通过堆叠节点能够关注其邻域特征的层，能够（隐式地）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何类型的代价高昂的矩阵运算（例如矩阵转置）

KPer_Yang·2023-02-06 08:52

图神经网络综述（转）

图神经网络概述第三弹：来自IEEEFellow的GNN综述guthub地址：https://github.com/nnzhan/Awesome-Graph-Neural-Networks原文地址https

法相·2023-02-06 08:11

微信小程序监听网络环境变化

全局监听App({globalData:{nonetwork:false//判断是否有网络},onShow(){this.onNetworkStatusChange()//开启检测},onNetworkStatusChange

咋吃都不胖_·2023-02-06 08:50

论文笔记：Distant Supervision for Relation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks

才疏学浅，欢迎批评指正1.基于远程监督的关系抽取（DistantSupervisionforRelationExtraction）\qquad与传统的关系抽取方法不同，远程监督关系抽取利用知识库中的关系实例与非结构化文本进行对齐，自动构建训练语料，训练分类器，减少了关系抽取模型对于人工标注的依赖。\qquad远程监督基于以下假设：\qquad\qquad如果两个实体在知识库中存在某种关系，则包含该

新新点灯9789·2023-02-06 07:48

主要的注意力机制

主要的注意力机制通道&空间注意力SE-NetSqueeze-and-ExcitationNetworks》发表于CVPR2018，是CV领域将注意力机制应用到通道维度的代表作，后续大量基于通道域的工作均是基于此改进

上云在聪聪·2023-02-06 07:41

基于卷积神经网络的高光谱分类（1D、2D、3D-CNN）

算法原理卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是深度学习中最常见的一种算法，它具有强大的特征学习能力。

大桃子技术·2023-02-06 05:44

一维卷积神经网络原理,卷积神经网络原理简述

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

aifans_bert·2023-02-06 05:13

ICCV2021｜STMN：双记忆网络提升视频行人ReID性能

关注公众号，发现CV技术之美论文题目：Video-basedPersonRe-identificationwithSpatialandTemporalMemoryNetworks论文链接：https:/

我爱计算机视觉·2023-02-05 23:35

Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming论文阅读笔记

作者：弓长木公论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519代码：https://github.com/liuzhuang13/slimming概述：此方法基于channel-wise，提出将L1正则化施加到BN层的缩放因子上，L1正则化推动BN层的趋向于零，这使得能够鉴别出不重要的通道或者神经元，因为每一个都和一个特定的CNN卷积通道（或者全连接层的一个神经元）相关联

AI松子666·2023-02-05 23:35

【Pruning系列：二】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming｜YOLOv3实践｜Pytorch 总结

几个基于YOLO的剪枝pytorch项目YOLOv3-model-pruningIntroduction剪枝算法步骤YOLOv3-complete-pruningIntroduction剪枝方式特点yolov3-channel-and-layer-pruningIntroduction基本工作流程ResidualcodeSlimYOLOv3:Narrower,FasterandBetterforR

鹿鹿最可爱·2023-02-05 23:05

模型剪枝：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

论文：https://arxiv.org/abs/1708.06519代码：https://github.com/liuzhuang13/slimming简介由于深度学习模型大小以及计算资源的限制，导致模型部署时受到了很大阻碍，为了解决这个问题，就形成了一个新的领域：模型压缩。常见的方法有：量化、剪枝、蒸馏等。本文便是“剪枝”当中一篇非常经典且有效果的一篇文章。相关工作图片来自：https://w

微风❤水墨·2023-02-05 23:04

Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming

NetworkSlimming——通道剪枝-知乎论文链接：LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming官方代码（Torch实现

a flying bird·2023-02-05 23:04

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 论文学习

Abstract由于计算资源消耗过高，在许多现实的应用上部署深度卷积网络就受到了限制。在这篇论文中，作者提出了一个新的CNN学习机制：1）降低模型的大小；2）降低运行时内存占用；3）减少计算操作的数量，而不会损失精度。作者通过一个简单但有效的方法，将网络的各个通道变得稀疏。和许多现有方法不同，此方法可以直接用在当前的CNN结构上，将训练过程中的额外开支降到最低，最终的模型也不需要任何特殊的软件或硬

calvinpaean·2023-02-05 23:34

【论文阅读】【剪枝】Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

摘要深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们提出了一种新的神经网络学习方案，以同时1）减小模型大小；2）减少运行时内存占用；以及3）在不损害精度的情况下减少计算操作的数量。这是通过以简单但有效的方式在网络中实施通道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，为训练过程引入了最小开销，并且不需要用于生成模型的专

weixin_50862344·2023-02-05 23:33

论文笔记2：Video-based Person Re-identification with Spatial and Temporal Memory Networks

openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Eom_Video-Based_Person_Re-Identification_With_Spatial_and_Temporal_Memory_Networks_ICCV

qq_45947498·2023-02-05 23:02

机器学习——贝叶斯网络

贝叶斯网络贝叶斯网络（BayesianNetworks）也被称为信念网络（BelifNetworks）或者因果网络（CausalNetworks），是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型

CoderMateng·2023-02-05 20:51

SEAL—链接预测图卷积网络 Revisting Graph Neural Networks for Link Prediction

以kipf的GAE为对照组，SEAL以source和target表示link，在子图添加label，使得最后效果好195%，并且提出只是简单的aggregatingnodefeature是非常无效的，提出了properlylabeledsubgraphsaroundlinks（用最短路径提取子图）引言传统启发式的方法，通过计算节点相似度来表示链接存在的似然可能性，如相同节点，择优链接，Katzin

戈季·2023-02-05 19:09

ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks--文献笔记

摘要作者训练了一个庞大深层卷积神经网络，在ImageNetLSVRC-2010比赛中，将120万张高分辨率图像分为1000个类别。测试数据上，错误率：top-1=37.5%、top-5=17.0%.神经网络包括6000万个参数和650,000个神经元，由5个卷积层，其中一些之后是最大池化层，以及3个全连接层，最后是1000个softmax输出。为了加快训练速度，采用非饱和神经元和能高效进行卷积运算

静~静·2023-02-05 19:46

【阅读笔记】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文献名：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks文献出处https://doi.org/10.1145/3065386作者单位UniversityofToronto

wx_21℃·2023-02-05 19:14

2012_ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文章目录1.Title2.Summary3.ProblemStatement4.Method(s)4.1Introduction4.1.1ImageNet数据集4.1.2卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）4.2模型结构4.2.1ReLU激活函数4.2.2多GPU并行处理4.2.3局部响应归一化（LocalResponseNormalization）4.2.4重叠池

小毛激励我好好学习·2023-02-05 19:43

论文导读#1：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》

pan.baidu.com/s/10E5LzDewLlXW8O2WH4AWUw提取码：av5z前言本文章是笔者读完《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

caohaogyl·2023-02-05 19:43

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks经典论文

&代码复现：目标检测、图像分类、图像分割、轻量化网络、GAN、OCR_哔哩哔哩_bilibili博客-ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

oyou-2021·2023-02-05 19:12

《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》翻译

3.5整体架构4减少过拟合4.1数据增强4.2Dropout5学习细节6结果6.1定性评估7讨论参考文献ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksImageNet

大彤小忆·2023-02-05 19:41

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

文章想要解决的问题训练具有强大学习能力的深度卷积神经网络模型提高训练速度面对更大规模的数据集，如何有效避免过拟合该文章的重要意义在于其在ImageNet比赛中以巨大的优势击败了其它非神经网络的算法，在此之前，神经网络一直处于不被认可的状态。该主要贡献在于针对ImageNet这样一个较大较复杂的数据集，提出并搭建一个大型且复杂的深度卷积神经网络AlexNet来更好地实现识别和分类任务，并且突破了当时

m0_59813726·2023-02-05 19:40

动手学习VGG16

VGG论文《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition》论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556

费费川·2023-02-05 18:32

MNIST手写数字识别【Matlab神经网络工具箱】

MNIST手写数字识别Matlab代码：%NeuralNetworksCodeswillberunonthisparttic%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

Weisong Zhao·2023-02-05 18:32

VGG-2014

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf论文题目：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITIONVGG

mike112223·2023-02-05 18:58

vggNet网络学习（网络架构及代码搭建）

原论文翻译链接：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION（VGGnet论文翻译(附原文)）_机器学习我不学习的博客-CSDN

李俊超帅哥·2023-02-05 18:56

CNN经典模型——VGGNet

VGGNet出自论文《VeryDeepConvolutionalNetworksForLarge-ScaleImageRecognition》。

大彤小忆·2023-02-05 18:53

手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（理论篇）

论文《VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleI

红色石头Will·2023-02-05 18:52

FIT1047网络安全解题

FACULTYOFINFORMATIONTECHNOLOGYFIT1047Introductiontocomputersystems,networksandsecurity-S12022Assignment3

·2023-02-05 15:22

卷积神经网络有哪些算法,神经网络卷积算法公式

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

小浣熊的技术·2023-02-05 13:49

主干网络的发展与训练策略第二次作业

Ithasbeennearly10yearssincetheconvolutionalneuralnetworkAlexNetwasfirstpublishedonImageNetin2012.Neuralnetworkshavegonefromacademictermstohouseholdnamesnow

weixin_42041468·2023-02-05 13:18

卷积神经网络和神经网络,卷积神经网络基础知识

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

「已注销」·2023-02-05 13:44

ppt 深度学习绘图_如何持续深度学习？看这份DNN2GP: 从深度神经网络到高斯过程45页ppt和论文提供新思路...

来自东京RIKEN研究中心的EmtiyazKhan给了关于从深度神经网络到高斯过程的教程《DNN2GP:FromDeepNetworkstoGaussianProcesses》，共有45页ppt，以及撰写了最新的论文

weixin_39957027·2023-02-05 11:48

改神经网络模型的方法（1）

《BagofTricksforImageClassificationwithConvolutionalNeuralNetworks(2018)》，论文中以ResNet为例提出了一些简单的微调技巧，并且取得了一定的成果

业余科了个研·2023-02-05 08:53

2020 cs231n 作业3 笔记 Generative_Adversarial_Networks_PyTorch

GenerativeAdversarialNetworks论文地址：GenerativeAdversarialNetworks对抗生成网络（GAN）的主要结构包括一个生成器G（Generator）和一个判别器

cheetah023·2023-02-05 07:32

统计机器学习（一） -- 机器学习介绍（1、2）

ML网络算法机器优化概率统计数据矩阵信息模型推理获知识靠学习Data->模型->推理statistics提供建模框架DataMiningMLstatisticnetworksgraphsmodelsweightsparameterslearningfittingorestimationgeneralizationTestsetsupervisedlearningregression

雪茸川·2023-02-05 04:14

机器学习（Dog vs Cat）猫狗大战

#一．模型介绍：1.CNN模型的基本结构CNN(ConvolutionalNeuralNetworks)即卷积神经网络，是一种神经网络，其基本运算方式为卷积。

Pistachiout·2023-02-05 00:33

Non-Local Network理解与Mindspore框架下的实现

论文Non-localNeuralNetworks（王小龙，CVPR2018）中所提到的local其实是针对感受野（receptivefield）而言的，例如在卷积操作中，卷积核的大小就是感受野的大小，

April___123·2023-02-04 23:41

Generative Adversarial Networks 生成对抗网络 Matlab实现与讲解

GAN是一种特殊类型的多层前馈神经网络。整体上看，它就是一个多层前馈神经网络；分开来看，其包含生成器（Generator）与判别器（Discriminator）两个网络（多层前馈神经网络）。GAN属于生成模型，它的主要作用就是生成与训练数据相似的数据。GAN的核心思想：GAN之所以能够生成与训练数据相似的数据，是因为有生成器，生成器就是负责生成样本的。而判别器是负责判定生成器生成的数据质量高低与否

罗辑罗辑·2023-02-04 17:46

ResNet50 && ResNeXt-50（32x4d）

论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.05431《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》,论文中作者做了好多实验

xwmwanjy666·2023-02-04 16:54

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