neural

【综述笔记】Graph Neural Networks in Recommender Systems

来自：图与推荐原文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.02260.pdfAbstract如今推荐系统的研究非常火热，GNN也在很多领域表现优异。推荐系统主要的挑战是从历史交互(historicalinteractions)和边信息(sideinformation)中学习有效的用户(user)和物品(item)表示，由于很多信息具有图结构，而且GNN擅长表示学习，所以很多工作
zenRRan·2023-08-14 01:48

机器学习之New Optimizers for Deep Learning 2（没听懂的读书笔记）

GraphNeuralNetworksGraphNeuralNetworks  Graph是什么样？  Graph有结点和边。
L_cherry_·2023-08-14 01:46

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录（一），训练预测自己的【英文文本多分类】

NeuralNLP-NeuralClassifier的使用记录，训练预测自己的英文文本多分类NeuralNLP-NeuralClassifier是腾讯开发的一个多层多分类应用工具，支持的任务包括，文本分类中的二分类
葡萄成熟时_·2023-08-14 01:46

NNI(自动超参数搜索)工具环境配置及使用

NNI简介NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。
SHY_VWind·2023-08-13 19:13

【Neural Style Transfer】 Fast Neural Style

上周写了深度学习与艺术——画风迁移NeuralStyle的文章，这周就来聊一聊FastNeuralStyle，从名字可以看出，FastNeuralStyle的最大的特色就是快，也就是说如果再优化网络配置
PRIS-SCMonkey·2023-08-13 17:22

基于概率神经网络的变压器故障诊断

1.案例背景1.1PNN概述概率神经网络(probabilisticneuralnetworks.PNN)是D.F.Specht博士在1989年首先提出的,是一种基于Bayes分类规则与Parzen窗的概率密度函数估计方法发展而来的并行算法
配电网和matlab·2023-08-13 15:49

神经网络CNN的简单实现

(一)神经网络图解和算法的推导(二)神经网络代码的实现fromsklearn.neural_networkimportMLPRegressorimportxlrd,xlwtimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitX
洛水青柳2017·2023-08-13 09:56

HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network

HS-ResNet:Hierarchical-SplitBlockonConvolutionalNeuralNetwork。这篇文章时对传统的卷积模块进行修改，去掉了冗余块特征信息。简化网络结构。
skyfengye·2023-08-13 09:05

DIP: NAS(Neural Architecture Search)论文阅读与总结（双份快乐）

文章地址:NAS-DIP:LearningDeepImagePriorwithNeuralArchitectureSearchNeuralArchitectureSearchforDeepImagePrior
留小星·2023-08-13 05:14

预测知识 | 神经网络、机器学习、深度学习

预测知识|预测技术流程及模型评价目录预测知识|预测技术流程及模型评价神经网络机器学习深度学习参考资料神经网络神经网络（neuralnetwork）是机器学习的一个重要分支，也是深度学习的核心算法。
机器学习之心·2023-08-13 05:13

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 翻译

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类AbstractWetrainedalarge
崔吉龙·2023-08-12 23:44

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

（一）SomeWords:这里主要是通过记录一些笔记来阅读这篇Paper，它的产生跟ImageNetLSVRC-2010竞赛有关，通过训练一个大的、深的卷积网络来将1.2million的HR图像分成1000类，这个网络实现了top-137.5%和top-517.0%的错误率，相较于之前先进的方法实现了很大的改进。在LeNet的基础上提出了CNN，打破了传统的方法的局限；Link：https://d
S_h_a_·2023-08-12 16:55

UFLDL新版教程与编程练习（六）：Multi-Layer Neural Network（多层神经网络）

第六节是：Multi-LayerNeuralNetwork（多层神经网络）多层神经网络，其实讲的就是全连接层
赖子啊·2023-08-12 12:18

AI：02-基于深度学习的动物图像检索算法的研究

一、算法原理本算法采用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为特征提取器，将图片转化为特征向量。然后，通过计算特征向量之间的相似度，得到检索结果。具体而言
一见已难忘·2023-08-12 10:46

机器学习——卷积神经网络基础

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork：CNN）卷积神经网络是人工神经网络的一种，是一种前馈神经网络。最早提出时的灵感来源于人类的神经元。
追随远方的某R·2023-08-11 19:50

机器学习在地球物理（地震）中的发展历程_1

机器学习在地球物理（地震）中的发展历程_1神经网络BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BPNN）模拟退火（SimulatedAnnealing,SA）遗传算法（GA）
御月之夜·2023-08-11 09:43

【ZC Lin】Optimization Algorithm Inspired Deep Neural Network Structure Design

这篇文章的目的是揭示优化和网络设计之间的关系，提出了个猜想更快的优化方法可以inspire更好的网络结构。以此我们可以用优化的结构去启发地生成更多的神经网络的结构。第一部分：优化与神经网络的关系：优化是不断地迭代，目标是从一个初始点出发，达到让一个函数F取最小值的最优点。特征：迭代前后的维度相同，每层用的参数一般是固定的（或者有小的改变）神经网络是过一层层的网络特征：迭代前后的维度可以不同，每层用
早睡早起wqh·2023-08-10 18:08

开源项目如何贡献代码

项目仓库添加远程仓库同步更新仓库贡献代码提交新PRPR未merge更新PRfork项目仓库只需要做一次到仓库页面点击fork，然后createforkTencent/ncnn:ncnnisahigh-performanceneuralnetworkinferenceframeworkoptimizedforthemobileplatform
Ye-Maolin·2023-08-10 14:36

从零构建深度学习推理框架-6 构建计算图

PNNXPNNX项目PyTorchNeuralNetworkeXchange（PNNX）是PyTorch模型互操作性的开放标准。
库达ZT·2023-08-10 14:59

神经网络

记录一下自己学pytorch，学习的资料为pytorch的中文文档，传送门：https://pytorch.apachecn.org/docs/1.4/blitz/neural_networks_tutorial.html
晨光523152·2023-08-10 12:20

卷积神经网络介绍

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习算法。
烯晴可·2023-08-10 02:55

【转】ShuffleNet算法详解

//m.blog.csdn.net/u014380165/article/details/75137111论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices
lanyuxuan100·2023-08-10 02:08

作业三 多分类和神经网络

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.ioassiofromscipy.optimizeimportminimize#优化函数data=sio.loadmat('D:\桌面\Coursera-ML-AndrewNg-Notes-master\code\ex3-neuralnetwork
月下思艳·2023-08-10 00:13

【Nanophotonic Particle Simulation and Inverse Design Using Artificial Neural Networks 】纳米光子粒子模拟和逆向设计

NanophotonicParticleSimulationandInverseDesignUsingArtificialNeuralNetworks：人工神经网络的纳米光子粒子模拟和逆向设计数据集背景技术方案公开项目源数据集具有交替二氧化硅
心清似水淡若云、·2023-08-09 19:12

论文阅读_语音合成_VALLE-X

论文信息name_en:SpeakForeignLanguageswithYourOwnVoice:Cross-LingualNeuralCodecLanguageModelingname_ch:用你自己的声音说外语
xieyan0811·2023-08-09 19:10

【深度学习基础】一分钟带你了解“神经计算棒”

作为其成果之一，Movidius推出了名为NeuralComputeStick2的计算棒，简称NCS2。这款产品于2017年发布，并
阿超爱嵌入式·2023-08-09 10:40

2019-04-25 3层前向神经网络&输出层设计&手写数字识别

importnumpyasnpfromactivation_functionsimportidentity_function,sigmoidfromperceptronimportMulti_Layered_PerceptronclassNeuralNetwork
BA蓬莱传说·2023-08-09 06:46

卷积神经网络

文章目录概述卷积层，池化层卷积池化层-pool卷积神经网络卷积神经网络实战--Cifar训练集数据预处理--图像增强常见的卷积神经网络Alexnet概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
@kc++·2023-08-09 05:02

Graph Random Neural Networks for Semi-Supervised Learning on Graphs

前言NIPS2020中关于图半监督学习的研究：本文研究图的半监督学习问题，当标签节点稀缺时，大多数已有的广义神经网络都存在over-smoothing、non-robustness、weak-generalization(鲁棒性差，泛化能力弱)等缺陷。针对这些问题，本文提出了一个简单而有效的框架——图随机神经网络(GRAND)，首先设计了一个随机传播策略来实现图数据增强。然后利用一致性正则化方法优
阿瑟_TJRS·2023-08-09 03:12

【深度学习Week2】卷积神经网络

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16对CIFAR10分类【第二部分：问题总结
跪求指点·2023-08-09 03:20

Day 72-73 固定激活函数的BP神经网络 (1. 网络结构理解 2. 训练与测试过程理解)

代码：packagedl;/***Back-propagationneuralnetworks.Thecodecomesfrom*/publicclassSimpleAnnextendsGeneralAnn
Bobbyeyy·2023-08-08 17:13

深度学习5 -- 循环神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

引言本文是使用pytorch对循环神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork)的代码实现，作为之前介绍RNN原理的一个代码补充。
Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:57

深度学习4 -- 卷积神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

引言本文是使用pytorch对卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的代码实现，作为之前介绍CNN原理的一个代码补充。
Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 笔记

我看的是专知上的中文版，没找到英语版，觉得我写的不好的同学，可以直接去专知上看，传送门如下：http://www.zhuanzhi.ai/document/5929e0fefd33f99f6d5a22f1fcb7dd82在读我写的东西的过程中，或许会发现我和专知上写的一样，原因是因为我是初学者，对于不理解的东西，会抄一遍，大概自己抄着抄着能加深理解。引言图是一种数据结构，它对一组对象（节点）以及其
晨光523152·2023-08-08 11:20

深度学习知识总结1：主要涉及基础知识、数据与数学基础知识、线性神经网络和多层感知机

DeepLearningSummer1:Summarizelinearneuralnetworksandmulti-layerperceptronPart1Basicconcepts>监督学习回归分类标记
Cheny1m·2023-08-08 07:49

One-4-All: Neural Potential Fields for Embodied Navigation 论文阅读

论文信息题目：One-4-All:NeuralPotentialFieldsforEmbodiedNavigation作者：SachaMorin,MiguelSaavedra-Ruiz来源：arXiv时间
玛卡巴卡_qin·2023-08-08 07:49

GraphGT: Machine Learning Datasets for Graph Generation and Transformation

etal.Graphgt:Machinelearningdatasetsforgraphgenerationandtransformation[C]//Thirty-fifthConferenceonNeuralInformationProcessingSystemsDatasetsandBenchmarksTrack
Starry memory·2023-08-07 23:06

4500亿美元市值的背后，是20多年的艰难岁月，硅谷钢铁侠：要么死得安然，要么活得绚烂！

特斯拉市值突破5000亿美元，几乎是丰田汽车的三倍；SpaceX“星链计划”已发送近900颗卫星，已基本具备在美国西北部地区提供卫星上网服务的能力；Neuralink发布最新一代脑机接口产品，并成功在小猪身上试验
群山与夜·2023-08-07 21:57

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

——列举在ImageNet数据集上提高分类性能的训练技巧——以ResNet-50为例，将top-1准确率从75.3%提高的79.29%Baseline训练1、随机采样图片，将其编码为[0,255]之间的32位浮点数2、随机裁剪，长宽比例为[3/4,4/3]，面积比例为[8%,100%]，然后将裁剪区域resize为224*2243、以0.5的概率水平翻转4、使用服从[0.6,1.4]之间均匀分布的
_忙中偷闲_·2023-08-07 15:20

Stephen Wolfram：ChatGPT 的训练

Howwereallthose175billionweightsinitsneuralnetdetermined?Basicallythey’retheresultofverylarg
MediaTea·2023-08-07 11:46

单细胞分类和预测任务

以下是一些常见的方法和工具：1.机器学习方法：包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、随机森林（RandomForest）、神经网络（NeuralNetworks）等。
来份芒果布丁·2023-08-07 05:41

机器学习笔记 - 基于Python发现最佳计算机视觉模型的神经架构搜索技术NAS

典型案例YOLO-NAS(NeuralArchitectureSearch)机器学习笔记-YOLO-NAS最高效的
坐望云起·2023-08-07 05:52

【计算机视觉 | 目标检测 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于目标检测和图像分割的学术速递（8 月 2 日论文合集）

文章目录一、检测相关(8篇)1.1ExplainableCost-SensitiveDeepNeuralNetworksforBrainTumorDetectionfromBrainMRIImagesconsideringDataImbalance1.2MonoNext
旅途中的宽~·2023-08-07 04:38

Simple Neural Network】

PytorchTutorial【Chapter3.SimpleNeuralNetwork】文章目录PytorchTutorial【Chapter3.SimpleNeuralNetwork】Chapter3
木心·2023-08-07 01:02

Google AI 机器翻译论文《The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation》

论文无代码本文参考的模型1.ConvS2S代码2.Transform代码18年，关于双语翻译的论文层出不穷，世界各地研究者发了很多这方面的paper，今天来介绍这篇GoogleAI发表的机器翻译论文。一、背景当前，seq2seq的模型在机器翻译中取得了一定的成果，典型的是将RNN循环神经网络模型作为基础，应用到seq2seq模型中。该篇论文的创作思路：第一步，将其他表现优秀的模型和训练技术，添加到
布口袋_天晴了·2023-08-06 21:30

可分离的隐式Transformer用于可解释单目高度估计

MonocularHeightEstimation2.2.MethodsforUnderstandingMonocularDepthEstimation2.3.InterpretableandExplainableDeepNeuralNetworks3
tzc_fly·2023-08-06 21:05

SLAM Using Neural Network-Based Depth Estimation for Auto Vehicle Parking

SLAMUsingNeuralNetwork-BasedDepthEstimationforAutoVehicleParking基于神经网络深度估计的SLAM在汽车停车中的应用Authors:S.K,S.B
HelloWorld__来都来了·2023-08-06 21:34

边写代码边学习之RNN

1.什么是RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，它是NLP中最常用的模型。
茫茫人海一粒沙·2023-08-06 20:59

SPINN：基于设备和云的神经网络协同递进推理

SPINN：基于设备和云的神经网络协同递进推理论文标题：SPINN:synergisticprogressiveinferenceofneuralnetworksoverdeviceandcloud原文链接
Y.IU.·2023-08-06 16:57

数字人解决方案——NeRF实现实时对话数字人环境配置与源码

前言1.这是一个能实时对话的虚拟数字人demo,使用的是NeRF（NeuralRadianceFields），训练方式可以看看我前面的博客。
知来者逆·2023-08-06 14:19
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