neural

《动手学深度学习 Pytorch版》 9.5 机器翻译与数据集

机器翻译（machinetranslation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neuralmachinetranslation）。
AncilunKiang·2023-10-20 10:18

【COMP305 LEC 1 2】

Part1ArtificialNeuralNetworks(ANN)Topic1Historical/BiologicalIntroduction1.BiologicalExcitability(a.Virtuallyalllivingcellsmaintainanelectricalpotentialdifferencebetweentheirinteriorsandtheenvironment
WINNER505·2023-10-19 23:56

论文翻译：2018_Source localization using deep neural networks in a shallow water environment

论文翻译：2018_Sourcelocalizationusingdeepneuralnetworksinashallowwaterenvironment阅读目录摘要：I引言II信号模型IIIMFP定位
毕业_设计·2023-10-19 17:10

2-12 异常检测 TCP Phases Classification Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks 笔记

一、基本信息  期刊/会议：Proc.ICMLT  年份：2018二、论文总结2.1研究方向  使用LSTM对网络拥塞控制进行阶段分类（慢启动、拥塞避免、超时重传、快速重传）。2.2写作动机  传统的拥塞控制四个阶段的分类方法只是使用了人工提取的特征进行分类，并没有用到数据的时序信息，作者基于LSTM提取出时序信息和人工提取的特征，用决策树进行分类。2.3主要内容  拥塞控制主要有四个阶段：慢启动
Siberia_·2023-10-19 09:59

Pytorch与Onnx的转换与推理

OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。
maohule·2023-10-19 07:50

论文详解笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling一作者介绍本文的作者是悉尼科技大学的ZonghanWu博士，师从IEEEmemberShiruiPan，作者还发表了一篇GNN的综述《AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks
小卜妞~·2023-10-19 00:34

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26 Recurrent Neural Network

RNN应用场景：填满信息把每个单词表示成一个向量的方法：独热向量还有其他方法，比如：Wordhashing单词哈希输入：单词输出：该单词属于哪一类的概率分布由于输入是文字序列，这就产生了一个问题：是到达还是离开？隐藏层的输出会被存储在内存中，内存能被视为另一个输入。改变序列的顺序会改变输出。RNN的网络结构目前已提出的两个网络及区别双向RNN它与传统的循环神经网络（RNN）相比有一个重要的区别：它
QwQllly·2023-10-19 00:07

单细胞marker基因平均表达量热图

图片（reference：Dissectingthetranscriptomelandscapeofthehumanfetalneuralretinaandretinalpigmentepitheliumbysingle-cell
KS科研分享与服务·2023-10-18 21:55

【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程

详细教程文章目录【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程前言确定版本对应关系源码编译安装tiny-cuda-nn总结前言本人windows10下使用【InstantNeuralSurfaceReconstruction
牙牙要健康·2023-10-18 21:23

Combining Distant and Direct Supervision for Neural Relation Extraction

本文首先将远程监督数据集与直接监督的数据集合并，发现模型并没有提升，可能是因为改变了关系类型的分布。将平均注意力权重改为用当前句子存在一种关系的可能性作为注意力权重，然后将直接监督数据用作监督这些注意力权重，AUC得到提升。Abstract在远程监督关系抽取中，噪音标签使得难以训练处好的模型，以前的工作使用注意力机制来降低噪音的影响，本文采取联合远程监督与直接监督的方法来训练模型，从而提高模型识别
SwordIng·2023-10-18 21:16

【数字人】6、ER-NeRF | 借助空间分解来实现基于 NeRF 的更高效的数字人生成（ICCV2023）

2.2Tri-PlaneHashRepresentation2.3RegionAttentionModule2.4训练细节三、效果3.1实验设定3.2定量对比3.3定性对比3.4Userstudy3.5消融实验四、代码4.1视频数据预处理4.2训练4.3推理论文：EfficientRegion-AwareNeuralRadianceFieldsforHigh
呆呆的猫·2023-10-18 19:32

【数字人】4、AD-NeRF | 使用 NeRF 来实现从声音到数字人人脸的直接驱动（ICCV2021）

文章目录一、背景二、方法2.1适用于talkinghead的神经辐射场2.2使用辐射场来进行体渲染2.3独立NeRF表达三、效果论文：AD-NeRF:AudioDrivenNeuralRadianceFieldsforTalkingHeadSynthesis
呆呆的猫·2023-10-18 19:02

【数字人】5、RAD-NeRF | 通过解耦 audio-spatial 编码来实现基于 NeRF 的高效数字人合成

2.2Decomposedaudio-spatialencodingmodule2.3Pseudo-3DDeformableModule用于控制torso2.4训练细节三、效果3.1实验设置3.2对比论文：Real-timeNeuralRadianceTalkingPortraitSynthesisviaAudio-spatialDecomposition
呆呆的猫·2023-10-18 19:01

（2022|ECCV，文本图像视频，3D 邻域注意，3D 稀疏注意）NÜWA：神经视觉世界创建的视觉合成预训练

NÜWA:VisualSynthesisPre-trainingforNeuralvisUalWorldcreAtion公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料
EDPJ·2023-10-18 17:56

RAG:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks 论文阅读

2020NeuralPS文章地址：https://arxiv.org/abs/2005.11401源码地址：GitHub-huggingface/transformers:Transformers:State-of-the-artMachineLearningforPytorch
小白的咆哮·2023-10-18 14:54

ubuntu20.04 nerf开山之作

源码GitHub-yenchenlin/nerf-pytorch:APyTorchimplementationofNeRF(NeuralRadianceFields)thatreproducestheresults
字梦笙·2023-10-18 14:18

从头学习计算机网络_如何从头开始构建三层神经网络

从头学习计算机网络byDaphneCornelisse达芙妮·康妮莉丝(DaphneCornelisse)如何从头开始构建三层神经网络(Howtobuildathree-layerneuralnetworkfromscratch
cumi7754·2023-10-18 12:55

Programming Collective Intelligence 读书笔记之 Data clustering

Neuraln
Sophia大黄·2023-10-18 09:46

【Machine Learning】02-Advanced Learning Algorithms

02-AdvancedLearningAlgorithms2.AdvancedLearningAlgorithms2.1NeuralNetwork2.1.1概述2.1.2Neuralnetworkmodel2.1.3TensorFlow
MikeBennington·2023-10-18 07:40

Accurate, large minibatch SGD: training Imagenet in 1 hour

largeminibatchSGD:trainingImagenetin1hourhttps://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdfAbstractDeeplearningthriveswithlargeneuralnetworksandlargedatasets.However
weixin_zdpau·2023-10-18 06:02

[python] spacy

功能简介可以用于进行分词，命名实体识别，词性识别等等，但是首先需要下载预训练模型pipinstall--userspacypython-mspacydownloaden_core_web_smpipinstallneuralcorefpipinstalltextacysentencizer
VanJordan·2023-10-18 04:56

AI_Neural Network_Note(一)

InputData/FeaturetextimageaudiosensordataForRGBImage三维矩阵64*64*3每个element都对应着一个像素点的颜色值DefinitionRGB图像——三个独立的矩阵（即三个二维数组），这三个矩阵分别与此图像的红色Red、绿色Green和蓝色Blue相对应世界上的所有颜色都可以通过红绿蓝三种颜色调配出来如果图像的大小是64*64个像素Pixel一
Cmy_CTO·2023-10-17 22:43

AI_Neural Network_Note (二)

NNPredictlogisticregression预测的过程其实只是basedon一个简单的逻辑回归logisticregression公式z=dot(w,x)+b=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+bdot(a,b):向量a和向量b的点积（内积）运算。点积是两个向量的对应分量相乘，并将结果相加得到的标量值。具体计算公式如下：dot(a,b)=a1*b1+a2*b2+…+an*bn其中，
Cmy_CTO·2023-10-17 22:34

遗传算法GA优化BP神经网络(GA-BP)回归预测-Matlab代码实现

一、前言（代码获取：评论区或者私信获取）遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）和反向传播神经网络（BackpropagationNeuralNetwork，BPNN）都是常用的优化算法和模型
Matlab神经网络深度学习·2023-10-17 21:57

matlab实现卷积神经网络CNN（一）——网络结构介绍

一、CNN介绍①基本背景卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。
Monodwj·2023-10-17 19:01

神经网络与深度学习【自用】

神经网络与深度学习1.1深度学习概述深度学习（DeepLearning）就是更复杂的神经网络（NeuralNetwork）神经网络（NeuralNetwork）引入神经网络模型的概念：假如我们要建立房价的预测模型
fr271·2023-10-17 18:35

Nerf 学习笔记

相机Rays行进(raymarching)Step2：收集查询点Step3：将查询点投射到高维空间(位置编码)Step4：神经网络推理和体渲染神经网络推理体渲染计算损失Reference:搞懂神经辐射场NeuralRadianceFields
泠山·2023-10-17 16:40

知识蒸馏（Knowledge Distillation）简述

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）简述结论Reference：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork知识蒸馏（KnowledgeDistillation
泠山·2023-10-17 16:06

深度学习入门——卷积神经网络（CNN）

近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）已经成为图像处理、计算机视觉等领域的重要工具。
小白白选手·2023-10-17 11:04

PyG MessagePassing机制源码分析

PyGMessagePassing机制源码分析Google在2017发表的论文NeuralMessagePassingforQuantumChemistry中提到的MessagePassingNeuralNetworks
发呆的比目鱼·2023-10-17 03:49

【论文阅读】基于卷积神经的端到端无监督变形图像配准

End-to-EndUnsupervisedDeformableImageRegistrationwithaConvolutionalNeuralNetwork《基于卷积神经的端到端无监督变形图像配准》
^ V ^·2023-10-17 01:49

论文笔记 | RecSys2016 | Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

youtube-dnn-title.png论文地址：https://research.google.com/pubs/archive/45530.pdf一为什么读这篇其实当年在微博做视频推荐时就这篇刚出来时就看过，只不过那时刚接触深度学习，有好多点也没get到，现在经过一些沉淀，知道dl是怎么玩的了，另外以现在这个时间点看，才知道这篇的工作是非常有影响力的，现在很多上了深度学习推荐系统的公司都参考
ktulu7·2023-10-17 00:39

【AI】深度学习——循环神经网络

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，可以更方便地建模长时间间隔的相关性常用的参数学习可以为BPTT。
AmosTian·2023-10-17 00:54

彻底搞懂NeRF论文公式代码

，做个总结，代码主要是基于Nerf-pytorch，我愿称之为最好部署的nerfGitHub-yenchenlin/nerf-pytorch:APyTorchimplementationofNeRF(NeuralRadianceFields
fisherisfish·2023-10-16 20:08

论文当中的i.e.是啥意思

例如:Weusedaconvolutionalneuralnetwork(CNN)approach,i.e.,AlexNet,forimageclassification.我们使用了一种卷积神经网络(CNN
ulimate_·2023-10-16 16:16

LSTM 讲解

原文地址：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/递归神经网络(RecurrentNeuralNetworks)人类并不会每一秒都重新开始他们的思维
农场主·2023-10-16 16:42

ps2021逆天滤镜库不登陆Adobe Id可以用吗？

NeuralFilters是Photoshop的一个新工作区，它包含一个完整的滤镜库，使用由AdobeSensei提供支持的机器学习功能，可大幅减少难于实现的工作流程，只需单击几下即可。
mac666999·2023-10-16 11:35

[CVPR19]MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

本篇使用的额scale方法应该是ICML2019发表EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks的姊妹篇。
gdtop818·2023-10-16 09:11

深度学习05-RNN循环神经网络

RNN)pytorchrnnRNN缺点梯度爆炸和消失问题短期记忆RNN的优化算法LSTM–长短期记忆网络原理遗忘门输入门输出门lstm写诗加载数据定义模型训练测试GRU概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork
liaomin416100569·2023-10-16 06:52

浅谈“知识蒸馏”技术在机器学习领域的应用

知识蒸馏技术首次出现是在Hinton几年前的一篇论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》。
Garvin Li·2023-10-16 04:09

如何防止机器学习模型的过拟合（翻译笔记）

HowtoPreventOverfittinginMachineLearningModelsVerydeepneuralnetworkswithahugenumberofparametersareveryrobustmachinelearningsystems.But
generalz·2023-10-16 02:00

深度学习-AlexNet论文精读

谷歌学术论文名：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks。论文下载论文阅读一篇论文读三遍，不一定需要读完。
小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:18

快速人群密度估计--Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting

Multi-scaleConvolutionalNeuralNetworksforCrowdCountinghttps://arxiv.org/abs/1702.02359对于人群密度估计问题，由于图像中
O天涯海阁O·2023-10-15 20:10

论文解读《Top-Down Feedback for Crowd Counting Convolutional Neural Network》AAAI2018

Top-DownFeedbackforCrowdCountingConvolutionalNeuralNetwork用于人群计数的自顶向下的反馈卷积神经网络DeepakBabuSam,R.VenkateshBabu
guoqiangszu·2023-10-15 20:06

Variations-of-SFANet-for-Crowd-Counting记录

论文：Encoder-DecoderBasedConvolutionalNeuralNetworkswithMulti-Scale-AwareModulesforCrowdCounting论文链接：https
追忆苔上雪·2023-10-15 20:32

【论文精读】NMP: End-to-end Interpretable Neural Motion Planner

@toc1背景信息团队：Uber，多伦大大学年份：2019论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.066792Motivation深度学习方案受限于累积误差suffersfromthecompoundingerror，而且可解释性差interpretabilityisdifficulttoobtainforanalyzingthemistakesofthenetwork，而
EEPI·2023-10-15 19:02

论文学习——Class-Conditioned Latent Diffusion Model For DCASE 2023

AbstractIntroductionSystemOverview2.1LatentDiffusionwithsound-class-basedconditioning以声音类别为条件的潜在扩散模型2.2VariationalAutoencoderandneuralvocoder
客院载论·2023-10-15 12:24

TDNN方法学习

TDNN方法简介TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如
shadowismine·2023-10-15 09:46

论文阅读--基于编码器-解码器的卷积神经网络与多尺度感知模块用于人群计数

Title:Encoder-DecoderBasedConvolutionalNeuralNetworkswithMulti-Scale-AwareModulesforCrowdCountingAbstract
追忆苔上雪·2023-10-15 09:45

深入探索BP神经网络【简单原理、实际应用和Python示例】

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）是一种受到生物神经网络启发的机器学习模型，它的应用范围广泛，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
修炼室·2023-10-15 03:40
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