Networks(GNN) 第6页

GNN学习第六天

首先感谢datawhale的课程内容：引用GNN/Markdown版本/5-基于图神经网络的节点表征学习.md·Datawhale/team-learning-nlp-码云-开源中国(gitee.com

def1037aab9e·2024-01-27 01:59

Github上jetson-inference的学习（第一个视频hello ai world）

GitHub-dusty-nv/jetson-inference:HelloAIWorldguidetodeployingdeep-learninginferencenetworksanddeepvisionprimitive

可可可可可可可乐·2024-01-27 00:26

Docker网络 overlay模式

本文翻译自docker官网：https://docs.docker.com/network/overlay/UseoverlaynetworksTheoverlaynetworkdrivercreatesadistributednetworkamongmultipleDockerdaemonhosts.Thisnetworksitsontopof

wcnwyx·2024-01-27 00:59

计算CNN卷积层和全连接层的参数量

计算CNN卷积层和全连接层的参数量先前阅读CNNExplainerAComprehensiveGuidetoConvolutionalNeuralNetworks—theELI5way本文主旨意在搞明白

FMsunyh·2024-01-26 19:28

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.3

Chapter3LinearNeuralNetworks3.3ConciseImplementationsofLinearRegressionimportnumpyasnpimpor

南七澄江·2024-01-26 18:34

(SPP-Net)CNN处理图片时resize图片尺寸的问题小结

FC_Layer则相反.SPP-Net(空间金字塔池化网络)背景SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition

kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

Convolutional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey

1本综述内容：•分析CNN技术为何渗透到人群行为分析领域;•识别CNN在人群行为分析任务中最先进的表现所面临的各种挑战;•讨论各种基于cnn的人群行为分析方法。•概述用于基于cnn的人群分析的各种软件和硬件组件。•识别用于基于cnn的人群分析的各种公开可用数据集。•概述人群分析，为什么它是计算机视觉领域的一个重要研究领域?2CNN介绍3人群分析的动机和重要性人群分析的几个应用，如人员跟踪、异常检测

枸杞红枣养生茶·2024-01-26 13:59

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

Chapter3LinearNeuralNetworks3.6ImplementationsofSoftmaxRegressionfromScratchimporttorchimpo

南七澄江·2024-01-26 09:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.5

Chapter3LinearNeuralNetworks3.5ImageClassificationDatasetimporttorchimporttorchvisionimport

南七澄江·2024-01-26 09:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.2

Chapter3LinearNeuralNetworks3.2ImplementationsofLinearRegressionfromScratchimportnumpyasnpi

南七澄江·2024-01-26 09:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.7

Chapter3LinearNeuralNetworks3.7ConciseImplementationsofSoftmaxRegression从计算角度来看，指数可能会造成数值稳定

南七澄江·2024-01-26 09:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.4

Chapter3LinearNeuralNetworks3.4SoftmaxRegression3.4.1ClassificationProblems一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，统计学家发明了一种表示分类数据的简单方法

南七澄江·2024-01-26 09:42

ICLR 2021 NAS 相关论文(包含WORKSHOP)

ICLR2021WORKSHOP接收MeasuringUncertaintythroughBayesianLearningofDeepNeuralNetworkStructureZhijieDeng,YucenLuoandJunZhuPDFAutoHAS

pprpp·2024-01-26 09:36

PyTorch实战GANs

GANs简介GANs（GenerativeAdversarialNetworks）,全名又叫做生成式对抗网络，设计者使用的是一种类似于“左右手互博”的思想，所以GANs的作者周伯通（英文名：lanGoodfellow

Omni-Space·2024-01-26 00:24

libtorch学习笔记（7）- VGG网络训练和测试

VGG网络训练和测试简单介绍VGG是卷积网络里面比较常见的网络模型，相比LeNet要复杂一些，但是都属于拓补结构简单直接的前置反馈网络，详细信息可参考论文VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION

王飞95·2024-01-25 21:01

Redis面试题32

深度学习的核心概念是深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNNs）。

CrazyMax_zh·2024-01-25 19:21

基于图神经网络的对抗攻击防御 GNNGUARD: Defending Graph Neural Networks against Adversarial Attacks

参考资料项目：https://zitniklab.hms.harvard.edu/projects/GNNGuard/代码：https://github.com/mims-harvard/GNNGuardpaper：https://arxiv.org/abs/2006.08149poster：https://zitniklab.hms.harvard.edu/publications/poster

苏打呀·2024-01-25 16:35

js 获取当前网速及 cpu占用率

一：获取当前网速functionnetworkSpeed(){letstartTime=Date.now();letxhr=newXMLHttpRequest();xhr.open("GET","https

浩瀚_null·2024-01-25 15:25

【IEEE会议征稿通知】2024年算法、软件工程与网络安全国际学术会议（ASENS 2024）

2024年算法、软件工程与网络安全国际学术会议（ASENS2024）TheInternationalConferenceonAlgorithms,SoftwareEngineeringandNetworkSecurity2024

搞科研的小刘选手·2024-01-25 11:04

图卷积网络（GCN）

一、什么是GCN1、GCN概述本文讲的GCN来源于论文：SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS，这是在GCN领域最经典的论文之一

别致的SmallSix·2024-01-25 10:14

Grafana loki配置, 无脑版

Grafana+loki1.创建docker-compose.yml文件touchdocker-compose.yml写入以下内容vimtouchdocker-compose.ymlversion:"3"networks

biass·2024-01-25 10:40

35、HAM:超强性能的深度卷积神经网络混合注意力模型[五档上坡第一人！]

论文地址：HAM:Hybridattentionmoduleindeepconvolutionalneuralnetworksforimageclassif

是馒头阿·2024-01-25 09:01

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3

Chapter3LinearNeuralNetworks3.1LinearRegression3.1.1BasicConcepts我们通常使用nnn来表示数据集中的样本数。

南七澄江·2024-01-25 08:31

8-Docker网络命令之rm

NETWORK[root@centos79~]#dockernetworkrm--helpUsage:dockernetworkrmNETWORK[NETWORK...]RemoveoneormorenetworksAliases

小黑要上天·2024-01-25 06:17

8-Docker网络命令之ls

中默认的及自定义的网络2.ls用法dockernetworkls[参数][root@centos79~]#dockernetworkls--helpUsage:dockernetworkls[OPTIONS]ListnetworksAliases

小黑要上天·2024-01-25 06:16

mac 苹果电脑修改Mac地址方法

当某个环境下，只能指定网卡上网时，这个方法你就爽歪歪了networksetup-listallhardwareports查看当前所有端口Mac地址networksetup-listallhardwareportsHardwarePort

cain07·2024-01-25 05:18

《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》算法详解

论文:LearningSpatio-TemporalRepresentationwithPseudo-3DResidualNetworks官方代码(caffe):https://github.com/ZhaofanQiu

ce0b74704937·2024-01-25 04:31

超分之ESRGAN

Esrgan:Enhancedsuper-resolutiongenerativeadversarialnetworks.In:ECCVW.(2018)XintaoWang,KeYu,ShixiangWu

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:33

【文献阅读】Harnessing Explanations LLM-to-LM Interprete for Enhanced TAG Graph Reresentation Learning

一个典型的案例是论文引用网络，其中每篇论文的文本作为节点属性，GNN将每篇论文将在这些文本属性转换为浅层特征，从而利用文本属性。问题：最近LLM大火，GPT和Lama2表现出推理和利用常识的能力。

SuperCooper·2024-01-24 22:04

计算机网络/因特网的概述——笔记

互联网是“网络之网络（NetworkofNetworks）”。全球最大的互联网络：因特网Internet。互联网的组成组成部分硬件、软件、协议。

山间未相见·2024-01-24 20:19

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、GNN

鲸可落·2024-01-24 10:39

[Machine Learning] 6 神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

点Ta6NeuralNetworks:Representation(神经网络：表述)6.1Non-linearhypotheses(非线性假设)6.2ModelRepresentation(模型表示)6.3Multi-classClassification

今天你DEBUG了吗·2024-01-24 08:34

神经网络（Neural Networks：Representation）

目录非线性假设神经元与大脑模型展示例子与直觉理解多元分类非线性假设假如有一个监督学习分类问题它的训练集如图所示：如果使用logistc分类方法（逻辑回归），我们可以构造一个包含很多非线性项的logistc回归函数，当多项式（例如图中特征x1，x2任意组合）足够多时，那么就可能分类成功。当我们需要输入的特征量n很大时：如果多项式只包含二次项，那么会产生大量的二次项；如果只包含其中的平方项，那么会因为

TQ2·2024-01-24 08:03

【Machine Learning】8 神经网络：表述（Neural Networks:Representation）

8.1非线性假设（Non-linearhypotheses）在非线性的多项式中，特征数变多，特征耦合产生的项数目庞大，普通的逻辑回归根本无法处理此类问题。8.2神经元和大脑（Neuronsandthebrain）大脑学习的方法与计算机的算法8.3模型表示I（ModelrepresentationI）神经网络示意如上图。神经网络基本结构及其详解。8.4模型表示II（Modelrepresentati

xzen·2024-01-24 08:32

测验：Neural Networks: Representation（week4）

A：XOR两层是不行的B：sigmoid函数的输出值范围是0~1C：二分类问题可用神经网络来表示D：也有可能是0分析权重，发现只有在x1,x2同时为1的情况下输出才是1，可知是AND函数4.5.第一个矩阵中第一第二行换了位置，可视为Layer2中除了+1外的两个结点换了位置，第二个矩阵第二第三列换了位置，可视为两条表示权重的线换了位置（图上标了出来）,这样子跟原来表示的一样，输出的结果也是一样的

僵尸吃了Dave的脑子·2024-01-24 08:32

机器学习教程之5-神经网络：表述(Neural Networks:Representation)

1.非线性假设假设我们希望训练一个模型来识别视觉对象（例如识别一张图片上是否是一辆汽车），我们怎样才能这么做呢？一种方法是我们利用很多汽车的图片和很多非汽车的图片，然后利用这些图片上一个个像素的值（饱和度或亮度）来作为特征。显然用线性回归或逻辑回归都是不可取的，因为将一幅图上的所有点作为特征，特征数太多，计算量太大。无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

豆-Metcalf·2024-01-24 08:01

CliqueNet:Convolutional Neural Networks with Alternately Updated Clique详解

ConvolutionalNeuralNetworkswithAlternatelyUpdatedClique是2018年北大团队在CVPR上发表的，这是继DenseNet之后又一密集网络。

月亮是蓝色·2024-01-24 08:58

吴恩达【深度学习】笔记03——深层神经网络（Deep Neural Networks）

（Forwardandbackwardpropagation）1.Forwardpropagation2.Backwardpropagation3.Buildingblocksofdeepneuralnetworks

无糖馥芮白·2024-01-24 08:57

论文浅尝 | GMNN: Graph Markov Neural Networks

论文笔记整理：吴锐，东南大学硕士研究生，研究方向为自然语言处理来源：ICML2019链接：http://proceedings.mlr.press/v97/qu19a/qu19a.pdf问题定义弱监督下的在关系数据中的对象分类。形式化地来说，给定一个图G，图上有结点V表示一系列对象，在对象间存在有一系列边E，且每个结点都有对应的属性XV。当前已知部分结点L的标签，目的是推测出剩余结点U的标签值。相

开放知识图谱·2024-01-24 08:57

神经网络的学习(Neural Networks: Learning)

1.代价函数案例：假设神经网络的训练样本有个，每个包含一组输入和一组输出信号，表示神经网络层数，表示每层的neuron个数(表示输出层神经元个数)，代表最后一层中处理单元的个数。将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：=0,=01表示哪一类；类分类：=,=1表示分到第i类；(>2)看起来复杂很多的代价函数背后的思想还是一样的，我们希望通过代价函数来观察算法预测的结果与真实情况

清☆茶·2024-01-24 08:56

神经网络：表述(Neural Networks: Representation)

1.非线性假设无论是线性回归还是逻辑回归，当特征太多时，计算的负荷会非常大。案例：假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项式模型，结果将是数量非常惊人的特征组合，即便我们只采用两两特征的组合(12+13+14+...+23+24+...+99100)，我们也会有接近5000个组合而成的特征。这对于一般的逻辑回归来说需要计算的特征太多了。假使我们采

清☆茶·2024-01-24 08:55

C#编程 socket编程之TcpClient,TcpListener,UdpClient

(也就是说TCPClient、TCPListener和UDPClient类是用来简化Socket)TcpClient和TcpListener使用NetworkS

diaosong8043·2024-01-23 18:37

2024.1.21周报

Introduction四、模型一、连续时间模型二、离散时间模型五、结论二、实验代码Navier–Stokesequation总结摘要本周我阅读了一篇题目为Physics-informedneuralnetworks

Nyctophiliaa·2024-01-23 14:08

网络通信(17)-C#TcpClient 和 TcpListener的详解

目录一、概述二、TcpClient三、NetworkStream流处理技术四、TcpListener一、概述支持Http、Tcp和Udp的类组成了TCP/IP三层模型(请求响应层、应用协议层、传输层)的中间层

未来无限·2024-01-23 13:26

Model Compression and Acceleration Overview

模型加速模型压缩方法：能够有效降低参数冗余减少存储占用、通信带宽、计算复杂度利部署线性或非线性量化：1/2bits,int8和fp16等；结构或非结构剪枝：deepcompression,channelpruning和networkslimming

Ada's·2024-01-23 10:35

TCP传输数据

usingSystem.Net.Sockets;usingUnityEngine;publicclassTCPClient{//////客户端///privateTcpClienttcpClient;privateNetworkStreamstream

Bug敲起来·2024-01-23 08:11

目标检测 - FPN结构

论文：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection网址：https://arxiv.org/abs/1612.03144图a为特征图像金字塔，针对我们要检测不同尺度的目标时

mango1698·2024-01-23 07:55

【论文解读】NeurIPS 2021| 基于置信度校正可信图神经网络

题目：基于置信度校正可信图神经网络会议：NeurIPS2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.14285自信点，我的GNN们图神经网络(GNN)卓越的性能已经广受关注，但其预测结果是否值得信赖却有待探索

风度78·2024-01-23 06:25

AI通用大模型 —— Pathways，MoE, etc.

PathwaysCanDoMultipleTasksMultipleSensesSparseandEfficientMixtureofExperts（MoE）NeuralComputation'1991,AdaptivemixturesoflocalexpertsICLR'17,OutrageouslyLargeNeuralNetworks

人生简洁之道·2024-01-23 04:29

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