Networks(GNN) 第8页

neural network basics2-2

commonneuralnetworks两个比较常见的神经网络模型：循环神经网络RNN和卷积神经网络CNNRNNsequentialmemory;languagemodelgradientproblemforrnnvariants

ringthebell·2024-01-20 06:30

GNN动手实践(三)：适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN

一.前言H2GCN\text{H}_{2}\text{GCN}H2GCN是NeurIPS2020上发表的论文《BeyondHomophilyinGraphNeuralNetworks:CurrentLimitationsandEffectiveDesigns

斯曦巍峨·2024-01-20 06:52

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。

M.D·2024-01-20 06:16

卷积神经网络入门

识别草书实战4.1数据展示4.2导入的库4.3数据预处理部分4.4切割数据集并定义数据加载器4.5训练网络4.6可视化损失函数、精度变化总结前言近年来,卷积神经网络(Convolutionalneuralnetworks

朱笨笨·2024-01-20 05:47

三种定时任务中的xxl-job总结

version:'2'networks:wn_docker_net: external:trueservices:xxl-job-compose: build:. image:xuxueli/xxl-job-admin

五星颠勺大厨·2024-01-20 03:49

基于WEKWS模型的语音唤醒关键词识别

一、模型描述1.1论文解读本文所使用的模型网络结构继承自论文《CompactFeedforwardSequentialMemoryNetworksforSmall-footprintKeywordSpotting

伪_装·2024-01-19 11:31

表示学习内容摘录《深入浅出神经网络：GNN原理解析》

4.1.1表示学习的意义机器学习算法的性能严重依赖于数据的特征，因此在传统机器学习中，大部分的工作都在于数据的处理和转换上，以期得到好的特征使得机器学习算法更有效。这样的特征工程是十分费时费力的，这也暴露了传统机器学习方法中存在的问题，这些方法没有能力从数据中去获得有用的知识，而特征工程的目的则是将人的先验知识转化为可以被机器学习算法识别的特征，以弥补其自身的缺点。如果存在一种可以从数据中得到有判

认知计算_茂森·2024-01-19 11:25

IPQ9574: High-performance WiFi7 wireless network chip leading the future

Withthecontinuousadvancementoftechnology,wirelessnetworkshavebecomeanindispensablepartofourlives.IPQ9574

Wallytech·2024-01-19 09:54

【EI会议征稿】第四届计算机网络安全与软件工程国际学术会议（CNSSE 2024）

第四届计算机网络安全与软件工程国际学术会议（CNSSE2024）20244thInternationalConferenceonComputerNetworkSecurityandSoftwareEngineering

搞科研的小刘选手·2024-01-19 07:20

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。

GodFishhh·2024-01-19 07:51

ResNeXt - 组卷积Group Conv

论文：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks网址：https://arxiv.org/abs/1611.05431ResNeXt是ResNet

mango1698·2024-01-19 07:16

图像生成之生成对抗网络（Generative adversarial networks，GAN）

简要介绍原文：GenerativeAdversarialNetworks(arxiv.org)以前的一些模型是通过显示训练数据的分布，比如上面的VAE。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

图像生成之pix2pix

简要介绍利用GAN做imagetranslation的开山之作：Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks自然语言处理领域有text2text

Wilson_Hank·2024-01-19 05:02

基于深度学习和改进卷积神经网络的花卉信息识别系统

在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）已经取得了显著的成果。然而，传统的卷积神经网络在花卉信息识别方面仍然存在一些

xuehai996·2024-01-19 01:25

CSC8021_computer network_The Application Layer

TheRoleoftheApplicationlayerTheApplicationlayeristheinterfacebetweenthenetworkanditsusers›Itcontainsnetworkservices

HUT_Tyne265·2024-01-19 00:31

【AI绘画】Midjourney到底是什么？看完就懂了！！！

Midjourney同样使用了类似于GPT-4的深度学习技术——“生成对抗网络”（GenerativeAdversarialNetworks，简称GA

AI想象家·2024-01-18 13:33

【经验分享】如何看论文的分区、SCI检索号、EI检索号等信息

我们首先百度这个论文可以看到它是发表在：IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS

一川风絮千片雪·2024-01-18 12:29

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。在实际使用中，全连接层和卷积层可实现相互转换。参数冗余。通过研究发现，在包含全连接的网络

踩坑第某人·2024-01-18 10:24

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

机器学习之心·2024-01-18 09:14

第一周循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

1.1为什么选择序列模型？（WhySequenceModels?）在本课程中你将学会序列模型，它是深度学习中最令人激动的内容之一。循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。我们先看一些例子，这些例子都有效使用了序列模型。在进行语音识别时，给定了一个输入音频片段，并要求输出对应的文字记录。这个例子里输入和输出数据都是序列模

def1037aab9e·2024-01-18 06:20

GAN生成对抗网络介绍

GAN简介GAN全称是GenerativeAdversarialNetworks，即生成对抗网络。“生成”表示它是一个生成模型，而“对抗”代表它的训练是处于一种对抗博弈状态中的。

夏日、荷花&你·2024-01-18 01:03

交通流量预测STFGNN：Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks for Traffic Flow Forecas

Introduce然而，现有的大多数模型只利用给定的空间邻接矩阵对图进行建模，并且在对邻接矩阵进行建模时忽略了节点之间的时间相似性。STGCN扩张率增加，可能会丢失局部信息。STSGCN(Song等人2020)尝试通过局部化的时空同步图形卷积模块将空间块和时间块结合在一起，而不考虑全局相互影响。主要贡献我们通过数据驱动的方法构建了一种新的图，该图保留了隐藏的时空依赖。这种数据驱动的邻接矩阵能够提取

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

无/自监督去噪(1)——一个变迁：N2N→N2V→HQ-SSL

目录1.前沿2.N2N3.N2V——盲点网络（BSNs，BlindSpotNetworks）开创者3.1.N2V实际是如何训练的？

umbrellalalalala·2024-01-17 19:49

第十六周周报

文章目录摘要文献阅读AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术

Joy_moon·2024-01-17 15:13

系统操作命令汇总

图形化配置网卡地址信息2）systemctl---系统控制命令控制系统服务运行停止重启开机自动运行开机禁止运行systemctlrestartNetworkManagersystemctlrestartnetworksystemctlrestartsshd3

齐望羽·2024-01-17 14:18

指针网络-Pointer Networks

今天分享一个简单而又有趣的seq2seq模型-PointerNetworks。

l1n3x·2024-01-17 13:40

边缘智能--Edgent

On-DemandDeepLearningModelCo-InferencewithDevice-EdgeSynergy边缘智能：设备-边缘协同进行按需深度学习模型联合推理BranchyNet:FastInferenceviaEarlyExitingfromDeepNeuralNetworks

游子_18f5·2024-01-17 09:51

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

WebSocket 与 Socket

NetworkSocket首先，NetworkSocket或者说Socket是一个抽象概念。Socket的字面意思是插座、插口，而NetworkSo

Taraks·2024-01-17 06:25

#217 又到复习周

这个period我从ComputerNetworks和Logic&Sets这两门课里面学到了很多。

钤鱼摆摆·2024-01-17 03:46

转~Docker Compose 配置文件详解

docker-compose.yml文件，不用管这是干嘛的，只是有个格式方便后文解说：version:'2'services:web:image:dockercloud/hello-worldports:-8080networks

Chting·2024-01-17 03:23

机器人强化学习——Sim-to-Real Robot Learning from Pixels with Progressive Nets (2017)

论文地址：https://arxiv.org/abs/1610.042861简介针对现实世界中DRL对复杂任务学习慢的问题，提出progressivenetworks来将仿真中学习的策略迁移到真实世界中

千羽QY·2024-01-16 22:53

VGAN实现视网膜图像血管分割（基于pytorch）

背景介绍VGAN（RetinalVesselSegmentationinFundoscopicImageswithGenerativeAdversarialNetworks）出自2018年的一篇论文，尝试使用生成性对抗网络实现视网膜血管分割的任务

草莓橙子碗·2024-01-16 17:54

第五周作业：卷积神经网络（Part3）

文章目录一、《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》1.原文地址2.TensorFlow官方

QxwOnly·2024-01-16 16:59

模型优化论文笔记6----MobileNets采用深度可分离卷积在权衡精度的同时减小模型尺寸和时延

《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》论文地址：https://arxiv.org/abs

JaJaJaJaaaa·2024-01-16 16:28

【论文笔记合集】卷积神经网络之深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

本文作者：slience_me我看的论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications内容1.

slience_me·2024-01-16 16:52

34组--Non-local neural networks

Non-localneuralnetworks1.背景：“Non-local”直译为“非局部”，意思是具有序列化的数据（比如视频、语音）,进行特征提取时，当前输入数据的特征计算要考虑其它输入数据的信息。

简书程序是我写的·2024-01-16 09:29

【EI会议征稿通知】第五届计算机通信与网络安全国际学术会议 (CCNS 2024)

第五届计算机通信与网络安全国际学术会议(CCNS2024)20245thInternationalConferenceonComputerCommunicationandNetworkSecuritIEEEFellow

搞科研的小刘选手·2024-01-16 06:10

【吴恩达深度学习】Keras tutorial - the Happy House

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI

深海里的鱼(・ω<)★·2024-01-16 02:03

《TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition》论文详解

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.10071代码地址：https://github.com/MCG-NJU/TDN该文章在2020年12月份发表于arxiv，文章提出了short-termTDM和long-stermTDM模块来高效的获取localmotion信息和globalmotion信息。从而在速度和精度上都取得了较好的成绩。一、网络结构网络结构如下图所示，从图

ce0b74704937·2024-01-15 20:45

脑科学与人工神经网络ANN的发展历程与最新研究

产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人一、引言ANN简介人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks

TechLead KrisChang·2024-01-15 19:22

Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化

目录前言1.影响力最大化2.SGNN2.1标签生成2.2struc2vec2.3GNN特征处理2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目：Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork

Cyril_KI·2024-01-15 19:15

[计网]概述湖科大第一章

互联网(NetworkofNetworks):多个网络通过路由器互连构成的覆盖范围更大的网络（网络的网络）。

Back2zer0·2024-01-15 18:37

面向自动驾驶领域的BEV与Occupancy网络的全景解析与实战

2022CVPR上，特斯拉宣布将在其自动驾驶车辆中发布一种全新的算法，这个算法被命名为OccupancyNetworks，之前以object为中心的技术在目标的形状或外观不明确的开放世界交通场景中可能会失败

3DCV·2024-01-15 17:15

2018-文本分类文献阅读总结

文章1GenerativeandDiscriminativeTextClassificationwithRecurrentNeuralNetworks时间：2017机构：GoogleDeepMind生成模型

weixin_30814223·2024-01-15 17:38

大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程

文章目录大数据深度学习ResNet深度残差网络详解：网络结构解读与PyTorch实现教程一、深度残差网络（DeepResidualNetworks）简介深度学习与网络深度的挑战残差学习的提出为什么ResNet

星川皆无恙·2024-01-15 06:14

Protecting Intellectual Property of Deep NeuralNetworks with Watermarking

保护深度神经网络的知识产权与数字水印技术ABSTRACT深度学习是当今人工智能服务的关键组成部分，在视觉分析、语音识别、自然语言处理等多个任务方面表现出色，为人类提供了接近人类水平的能力。构建一个生产级别的深度学习模型是一项非常复杂的任务，需要大量的训练数据、强大的计算资源和专业的人才。因此，非法复制、分发和派生专有的深度学习模型可能导致版权侵权，并对模型创建者造成经济损害。因此，有必要设计一种技

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

On the Robustness of Backdoor-based Watermarkingin Deep Neural Networks

关于深度神经网络中基于后门的数字水印的鲁棒性ABSTRACT在过去的几年中，数字水印算法已被引入，用于保护深度学习模型免受未经授权的重新分发。我们调查了最新深度神经网络水印方案的鲁棒性和可靠性。我们专注于基于后门的水印技术，并提出了两种简单而有效的攻击方法-一种是黑盒攻击，另一种是白盒攻击-可以在没有来自地面真相的标记数据的情况下去除这些水印。我们的黑盒攻击通过仅通过API访问标签窃取模型并移除水