neural

Understanding Neural Architecture Search: Scope, Strategy, and Performance Estimation

Neuralarchitecturesearchisanautomatedmethodtofindthebestneuralnetworkarchitectureforaspecificmachinelearningproblem.Traditionally
卢延吉·2023-10-14 21:05

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)

《ImageScalingusingDeepConvolutionalNeural
u013063153·2023-10-14 21:04

NICE-SLAM——论文简析

NICE-SLAM:NeuralImplicitScalableEncoding现有的神经隐式表征方法会产生过度平滑的场景重建，并且难以扩展到大型场景。
gongyuandaye·2023-10-14 21:32

【深度学习Deep Learning】资料大全

最近在学深度学习相关的东西，在网上搜集到了一些不错的资料，现在汇总一下：FreeOnlineBooksDeepLearning66byYoshuaBengio,IanGoodfellowandAaronCourvilleNeuralNetworksandDeepLearning42byMicha
baicao7056·2023-10-14 21:27

keras 自定义层的使用和保存时，报missing 1 required positional argument解决方案

在使用keras的时候自己构建了一个layer:classNeural_Tensor_layer(Layer):def__init__(self,output_dim,input_dim=None,**
Reza.·2023-10-14 17:35

Generalizable NeRF in ICCV‘23

EnhancingNeRFakintoEnhancingLLMs:GeneralizableNeRFTransformerwithMixture-of-View-Experts》《WaveNeRF:Wavelet-basedGeneralizableNeuralRadianceFields
Iron_lyk·2023-10-14 16:54

2019-08-13 Evaluating the visualization of what a Deep Neural Network has learned

这篇文章提出了一种对那些用热力图解释神经网络分类依据方法的效果进行客观比较的方法。而不是人主观的去肉眼比较，用到的数据集是SUN397,ILSVRC2012,MITPlaces，这三个数据集很重要。最终发现Layer-wiseRelavancepropogation(LRP这个方法的可视化效果)比基于敏感度的方法和基于反卷积的方法要好。
我不懂你教不·2023-10-14 15:40

[论文精读]Inductive Representation Learning on Large Graphs

论文原文：Inductiverepresentationlearningonlargegraphs|Proceedingsofthe31stInternationalConferenceonNeuralInformationProcessingSystems
夏莉莉iy·2023-10-14 15:01

[动手学深度学习]生成对抗网络GAN学习笔记

bilibiliIan,J.etal.(2014)'Generativeadversarialnetwork',NIPS'14:Proceedingsofthe27thInternationalConferenceonNeuralInformatio
夏莉莉iy·2023-10-14 15:58

论文阅读笔记（四十五）：Deformable Convolutional Networks

Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areinherentlylimitedtomodelgeometrictransformationsduetothefixedgeometricstructuresintheirbuildingmodules.Inthiswork
__Sunshine__·2023-10-14 13:16

3DShape2VecSet主题论文集

一、3DShape2VecSet1、论文信息2、开源情况：已开源3DShape2VecSet:A3DShapeRepresentationforNeuralFieldsandGenerativeDiffusionModelsg3DShape2VecSet
gaoenyang760525·2023-10-14 12:05

【神经网络】如何在Pytorch中从零开始将MNIST网络量化为8位

论文：QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInference下载地址：https://arxiv.org
高山仰止景·2023-10-14 11:02

关于episode、epoch、iteration、batch_size的理解

epochoneforwardpassandonebackwardpassofallthetrainingexamples,intheneuralnetworkterminology，重点就是所有的训练数据都要跑一遍
被子怪·2023-10-14 09:38

神经网络中episode、epoch、iteration、batch_size的理解

bath_size、iteration、episode在DNN中的解释：1、epoch：oneforwardpassandonebackwardpassofallthetrainingexamples,intheneuralnetworkterminology
自由技艺·2023-10-14 09:02

深度学习训练中的Epoch, Batch, Episode, Iteration

Epochoneepoch=oneforwardpassandonebackwardpassofallthetrainingexamples,intheneuralnetworkterminology.Epoch
Frank_BC·2023-10-14 09:52

MDA-CNN：基于学习的神经网络 miRNA-疾病关联识别框架（Bioinformatics）

Alearning-basedframeworkformiRNA-diseaseassociationidentificationusingneuralnetworks源代码：GitHub-Issingjessica
嵌入式开发.·2023-10-14 07:39

DAEMKL：基于多核学习的深度自动编码器预测miRNA与疾病的关联（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems）

PredictingmiRNA–DiseaseAssociationsThroughDeepAutoencoderWithMultipleKernelLearning（发表于IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems
嵌入式开发.·2023-10-14 07:08

LSTM原理

utm_source=itdadao&utm_medium=referralRecurrentNeuralNetworks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。
hutingting0611·2023-10-14 01:03

交叉熵—代价函数

CNNH(CNNHashing)，里面有提到交叉熵损失函数，找了一下，以备查忘转载http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44239919本文是《Neuralnetworksanddeeplearning
hutingting0611·2023-10-14 01:02

数学建模——人工神经网络模型

一、人工神经网络简介1、神经网络起源与应用1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts提出神经元生物数学模型（M-P模型），后来人工神经网络(ArtificalNeuralNetwork,ANN
七七喝椰奶·2023-10-13 22:01

PyTorch 深度学习之卷积神经网络(基础篇)Basic CNN(九)

0.Revision:FullyconnectedNeuralNetwork全连接1.ConvolutionNeuralNetwork保留空间信息1.1ConvolutionConvolution-SingleInputChannel
河图洛水·2023-10-13 17:40

PyTorch 深度学习之处理多维特征的输入Multiple Dimension Input(六)

1.MultipleDimensionLogisticRegressionModel1.1Mini-Batch(Nsamples)8D->1D8D->2D8D->6D1.2NeuralNetwork学习能力太好也不行
河图洛水·2023-10-13 17:39

ubuntu20.04 nerf Instant-ngp (下) 复现，自建数据集，导出mesh

参考链接Ubuntu20.04复现instant-ngp，自建数据集，导出mesh_XINYUW的博客-CSDN博客GitHub-NVlabs/instant-ngp:Instantneuralgraphicsprimitives
字梦笙·2023-10-13 16:16

Quantization and Training of Neural Networks for EfficientInteger-Arithmetic-Only Inference量化学习

本片论文可谓是深度模型量化的经典之作，为此，虽有很多博主去解析，但还是想做个笔记记录学习成果；该论文共有如下贡献：1.提供了一个量化机制；量化了权重以及activations激活值为8bit整型数据，只有少数的bias量化为32bit整型，（思考bias的重要性，为何不量化为8bit，是否对结果有很大影响？？？）2.提供了量化推理框架，可以实现再整型运算的硬件上，例如eQualcommHexago
chenmingwei000·2023-10-13 14:17

常见的机器学习算法与人工神经网络

目录1.邻近算法K-NearesNeighbor(KNN)1.1KNN算法核心思想1.2KNN算法步骤1.3KNN预测分类2.图神经网络GraphNeuralNetworks(GNN)2.1图的基本定义
_Q1an·2023-10-13 14:50

机器学习——神经网络(Neural Network)

1、MP模型Mp模型是最基础，最原始的神经网络模型。MP模型是1943年心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts建立的。它的主要结构如图1所示。图1(来源于浙江大学胡浩基老师的机器学习课程)2、感知器算法感知器算法是在MP模型的基础上发展来的，主要可以解决我们在上一节中提到的线性可分问题。主要的算法流程如下所示：(1)随机选取和;(2)选取一个训练样本(X,y),对于这个训练
qq_41562426·2023-10-13 14:19

简单的聊聊 NPU ，Tensor core

NPU英文全称是NeuralnetworkProcessingUnit，中文大概得叫神经网络处理单元吧。
jinre2·2023-10-13 13:50

The Illustrated Transformer 可视化理解

welookedatAttention–aubiquitousmethodinmoderndeeplearningmodels.Attentionisaconceptthathelpedimprovetheperformanceofneuralmac
张博208·2023-10-13 09:30

图神经网络笔记

如社交网络中的人际关系、化学中的分子相互作用、三维点云数据以及数据中各个单元之间的结构，研究人员借鉴了卷积神经网络、循环神经网络和深度自编码器的思路，设计了专门用于处理图结构数据的神经网络，称之为图神经网络（GraphNeuralNetwork
抱抱宝·2023-10-13 09:36

KDD 2022 | 图“预训练、提示、微调”范式下的图神经网络泛化框架

©作者|社媒派SMP来源|社媒派SMP本文是SIGKDD2022入选论文“GPPT:GraphPre-trainingandPromptTuningtoGeneralizeGraphNeuralNetworks
PaperWeekly·2023-10-13 07:36

【华为昇腾】【Atlas 200】【青云1000】YOLOv5训练并部署到青云1000 基于Ascend 310

辅助标注工具：X-Anylabeling昇腾模型适配工具（PC）在个人电脑（PC）端安装安装文档训练目标检测模型安装CANN环境（青云）CANN介绍CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks
__XWH1999__·2023-10-13 04:54

Supervised and Unsupervised NeuralApproaches to T ext Readability翻译

我们提出了一套新的神经监督和非监督方法来确定文档的可读性。在无监督设置中，我们利用神经语言模型，而在监督设置中，测试了三种不同的神经分类架构。我们表明，提出的神经无监督方法是稳健的，可跨语言转移，并允许适应特定的可读性任务和数据集。通过对两种语言的可读性基准数据和新标注数据集上的几种神经结构的系统比较，本研究也提供了可读性分类的不同神经方法的综合分析。我们揭示了它们的优缺点，将它们的性能与当前最先
tongxianchao·2023-10-13 00:30

论文阅读“FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence”

Advancesinneuralinformationprocessingsystems33(2020):596-608.论文地址Pytorch实现版本摘要导读半监督学习（Semi-supervisedlearning
掉了西红柿皮_Kee·2023-10-13 00:18

【论文笔记】EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks

【论文链接】：https://arxiv.org/abs/1905.11946【论文代码】：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet（官方tensorflow版本）https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch（第三方pytorch版本）【
Qn_351c·2023-10-12 18:30

代写Neural Nets作业、代做MASS留学生作业、R程序设计作业代写、代做R实验作业代做留学生Processing|帮做R语言编程

MachineLearning,Homework9,NeuralNetsApril15,2019ContentsBostonHousingwithaSingleLayerandRpackagennet1Problem
nr53104·2023-10-12 18:17

PyTorch深度学习实战（19）——从零开始实现R-CNN目标检测

目标检测2.1数据集准备2.2获取区域提议和偏移量2.3创建训练数据2.4构建R-CNN架构3.R-CNN目标检测模型测试小结系列链接0.前言R-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork
盼小辉丶·2023-10-12 13:58

2018-09-07

MALICIOUSURLDETECTIONUSINGCONVOLUTIONALNEURALNETWORK-2017这篇主要思想是先利用blacklist对URL进行过滤，blacklist里面有的URL
creamelody·2023-10-12 09:08

基于交通图卷积长短时记忆网络的网络级交通流预测

文章信息本周阅读的论文是题目为《TrafficGraphConvolutionalRecurrentNeuralNetwork:ADeepLearningFrameworkforNetwork-ScaleTrafficLearningandForecasting
当交通遇上机器学习·2023-10-12 07:10

A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks 2019 ——图神经网络综述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.00596.pdf摘要深度学习近年来彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。这些任务中的数据通常表示在欧几里德空间中。然而，越来越多的应用程序从非欧几里德域生成数据，并表示为具有复杂关系和对象之间相互依赖性的图。图数据的复杂性给现有的机器学习算法带来了重大挑战。最近，出现了许多关于扩展图形数据的深度学
冉芽·2023-10-12 07:08

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.1 序列模型

简言之，如果说卷积神经网络可以有效地处理空间信息，那么本章的循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）则可以更好地处理序列信息。
AncilunKiang·2023-10-12 06:37

深度学习自学笔记十一：卷积神经网络

、填充1、边缘检测内容和示例2、填充三、卷积步长、三维卷积、单层卷积网络1、卷积步长2、三维卷积3、单层卷积网络四、池化层一、卷积神经网络在计算机视觉介绍和应用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
ironmao·2023-10-12 05:45

neural network

"""FCneural-network2hidden-layer每层256个神经元"""fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist
scpy·2023-10-12 04:03

代写Neural Nets作业、代做MASS留学生作业、R程序设计作业代写、代做R实验作业代做留学生Processing|帮做R语言编程

MachineLearning,Homework9,NeuralNetsApril15,2019ContentsBostonHousingwithaSingleLayerandRpackagennet1Problem
feirongfu·2023-10-12 03:23

论文阅读：Protecting Intellectual Property of Deep Neural Networks with Watermarking

文章目录1.Abstract2.Introduction3.受威胁模型4.水印嵌入4.1DNN水印的生成4.2DNN水印的嵌入4.3所有权验证5.实验5.1副作用目标5.2鲁棒性6.总结1.Abstract建立一个生产级别的深度神经网络并不是一件简单的事情，它通常需要大量的训练数据和强大的计算资源，因此保护深度神经网络模型的版权非常重要。本文设计了三种适用于DNN的水印生成算法，提出了一种将水印植
西瓜MH·2023-10-12 02:14

论文研读｜Turning Your Weakness Into a Strength: Watermarking Deep Neural Networks by Backdooring

目录论文信息文章简介研究动机研究方法水印生成水印嵌入版权验证实验结果保真度（Functionality-Preserving）&有效性（Effectiveness）鲁棒性（Unremovability）抗微调攻击抗伪造攻击（OwnershipPiracy）抗迁移学习ImageNet方法评估相关文献论文信息论文名称：TurningYourWeaknessIntoaStrength:Watermark
_Meilinger_·2023-10-12 02:44

Protecting Intellectual Property of Deep Neural Networks with Watermarking研读报告

摘要：作为最先进的人工智能服务的关键组成部分，深度学习技术已经在为各种技术提供人类水平的能力方面取得了巨大的成功。例如，视觉分析、语音识别和自然语言处理等等。构建一个生产级别的深度学习模型并不是一件易事，其需要大量的训练数据、强大的计算资源以及专家经验。因此，非法复制、传播和衍生专有深度学习模型会对造成模型创建者的版权侵犯和经济损失。因此，设计一种技术来保护深度学习模型的知识产权，并使模型所有权能
LWT9836·2023-10-12 02:13

论文研读｜Watermarking Deep Neural Networks for Embedded Systems

FalsePositiveRate）安全性（Security）篡改攻击（TamperingAttack）伪造攻击（GhostSignatureAttack）相关文献论文信息论文名称：WatermarkingDeepNeuralN
_Meilinger_·2023-10-12 02:12

Tensorflow 入门手册（代码与原理释义）

·人工智能与深度学习-人工智能={机器学习，........else}-机器学习={深度学习（表示学习），........else}·神经网络·卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks
码农邦·2023-10-12 00:51

Deep Video Portraits解读

一篇来自SIGGRAPH2018的文章，后面该组在SIGGRAPH2019上发了一篇后续文章，NeuralStyle-PreservingVisualDubbing，两篇文章看视频展示的效果都非常好，值得好好学习一波
胖胖腐乳·2023-10-11 16:27

关于神经网络的思考

关于感知机感知机（Perceptron）和神经网络（NeuralNetwork）之间有一定的关系，可以说感知机是神经网络的一个基本组成单元。感知机：感知机是一种简单的二分类线性分类器。
北边一颗小星星·2023-10-11 14:01
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