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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

生成式对抗网络GAN

GenerativeAdversarialNets由伊恩·古德费洛（IanJ.Goodfellow）等人于2014年发表在ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems

月落霜满天·2024-01-15 15:04

12 门面模式（外观模式）

packagestructuralpattern;/***@authortx*@version1.0*@date2024/1/99:24*@description:*门面模式、外观模式**/publicclassFacadePatte

tx_xtt·2024-01-15 13:56

《菜根谈》133

伦常本乎天性，不可认德怀恩（feudalorderofimportancewasnaturalandnottorecognizeDwion）【原文】父慈子孝，兄友弟恭，纵作到极处俱是合当如此，著不得一毫感激的念头

钱江潮369·2024-01-15 10:13

PyTorch深度学习实战（29）——神经风格迁移

（29）——神经风格迁移0.前言1.神经风格迁移原理1.1模型介绍1.2GramMatrix的重要性2.神经风格迁移模型构建策略3.使用Keras实现神经风格迁移小结系列链接0.前言神经风格迁移(NeuralStyleTransfer

盼小辉丶·2024-01-15 10:54

欧拉计划 1-5题解

Problem1：Multiplesof333or555标签：倍数、容斥原理、等差数列原文：Ifwelistallthenaturalnumbersbelow101010thataremultiplesof333or555

超哥聊信奥·2024-01-15 09:18

CNN：Convolutional Neural Network（上）

2.1Convolution2.2Colorfulimage3Convolutionv.s.FullyConnected4MaxPooling5Flatten6CNNinKeras原视频：李宏毅2020：ConvolutionalNeuralNetwork1

狂放不羁霸·2024-01-15 05:54

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

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:48

Rethinking Deep Neural NetworkOwnership Verification: Embedding Passports toDefeat Ambiguity Attacks

重新思考深度神经网络所有权验证：嵌入护照以抵御模糊攻击Abstract随着大量时间、资源和人力（团队）投入到探索和开发成功的深度神经网络（DNN）中，迫切需要保护这些发明免受非法复制、重新分发或滥用的侵害，同时尊重合法所有者的知识产权。在沿着这一方向取得的最新进展后，我们研究了一系列基于水印的DNN所有权验证方法，面对模糊攻击，这些攻击旨在通过伪造伪造水印来对所有权验证产生质疑。研究表明，模糊攻击

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:47

Embedding Watermarks into Deep Neural Networks

将水印嵌入深度神经网络ABSTRACT最近在深度神经网络领域取得了显著的进展。分享深度神经网络的训练模型对于这些系统的快速研究课并发进展至关重要。与此同时，保护共享训练模型的权利也变得十分必要。为此我们提议使用数字水印技术来保护知识产权，并在使用训练模型时检测知识侵权行为。首先，我们提出了一个问题：将水印嵌入深度神经网络。其次，我们提出了一种通用得框架，通过使用参数正则化将水印嵌入参数模型。我们的

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:15

论文笔记之Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics

NeuralFactorizationMachinesforSparsePredictiveAnalytics文中提到了对于稀疏特征交互的处理。

小弦弦喵喵喵·2024-01-15 04:17

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

多层感知机（MultiLayer Perceptron，MLP）python实现

它是一种前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），由多个层次组成，每个层次包含多个神经元。MLP的基本组成包括：输入层（InputLayer）：接收输入特征的层。

sci_more·2024-01-15 02:43

【NL】《Non-local Neural Networks》

CVPR-2018文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Non-localNeuralNetworks4.1Formulation4.2Instantiations4.3NonlocalBlock4.4VideoClassificationModels5Experiments5.1Datasets5.2E

bryant_meng·2024-01-15 00:36

python alphago_Minigo: 基于AlphaGo Zero核心算法(TensorFlow)极简围棋引擎

Minigo:AminimalistGoenginemodeledafterAlphaGoZero,builtonMuGoThisisanimplementationofaneural-networkbasedGoAI

weixin_39778106·2024-01-15 00:34

RNN 相比于前馈神经网络的优势。

相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）具有以下优势：处理序列数据：RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络结构

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-15 00:00

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&Big Model Basics

N刻后告诉你·2024-01-14 21:50

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用-汇总

NLP】刘知远团队大模型公开课全网首发｜带你从入门到实战课程计划L1-NLP&BigModelBasics[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L1-NLP&BigModelBasicsL2-NeuralNetworkBasics

N刻后告诉你·2024-01-14 21:19

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

本节首先介绍神经网络的一些基本构成部分。然后简要介绍神经网络的训练方式。介绍一种基于神经网络的形成词汇的向量表示的方法。接下来继续介绍常见的神经网络结构：RNN和CNN。最后使用PyTorch演示一个NLP任务的一个完整训练的Pipeline。神经网络的基本组成单个神经元(人工)神经元接受n个输入，1个输出。由参数w、b以及激活函数f来构成。单层神经网络多个单个神经元组成单层神经网络。矩阵表示多层

N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

AAAI 2024｜ETH轻量化Transformer最新研究，浅层MLP完全替换注意力模块提升性能

论文题目：RethinkingAttention:ExploringShallowFeed-ForwardNeuralNetworksasanAlternativetoAttentionLayersinTransformers

TechBeat人工智能社区·2024-01-14 20:13

AAAI 2023 | 图神经网络学习同构计数

©PaperWeekly原创·作者|于星橦单位|中国科学技术大学博士生研究方向|图神经网络论文题目：LearningtoCountIsomorphismswithGraphNeuralNetworks论文链接

PaperWeekly·2024-01-14 20:42

人类正在大步向前，危险！

图片发自App马斯克著名的脑机接口研究公司Neuralink终于发布了其首款产品：“脑后插管”的新技术。

定整·2024-01-14 19:03

193 The first largest economy country

AppTheUSranksthefirstlargesteconomycountryintheworldwhichhasjustovertwohundredyears.ItbelongstoayoungcountryincomparisonwiththeculturalancientcountriessuchasEgyptwhichdatesbacktotheNileRiverarea.O

梅花之子·2024-01-14 16:48

INR隐式神经表示综述（医学影像领域）Implicit Neural Representation in Medical Imaging: A Comparative Survey

BackgroundInputActivationFunctionOutputNeRFClinicalImportance(临床重要性)Taxonomy(分类法)ReconstructionSegmentationRegistration(配准)Compression(压缩)NeuralRendering

天天写点代码·2024-01-14 16:10

onnx模型：查看、转换与使用

1.onnx简介onnx（OpenNeuralNetworkExchange），是一种用于表示神经网络的规范的模型，便于模型在不同框架下进行转换。

LENG_Lingliang·2024-01-14 16:36

Quick taxi route assignment via real-time intersection state prediction

Quicktaxirouteassignmentviareal-timeintersectionstatepredictionwithaspatial-temporalgraphneuralnetwork

llddycidy·2024-01-14 16:01

图神经网络实战——图神经网络基础

图神经网络(GraphNeuralNetwork,GNN)是专为处理图结构数据而设计的，要充分挖掘图表示的潜力，深入了解图神经网络至关重要。

盼小辉丶·2024-01-14 13:46

[论文精读]BrainGB: A Benchmark for Brain Network Analysis With Graph Neural Networks

论文网址：BrainGB:ABenchmarkforBrainNetworkAnalysisWithGraphNeuralNetworks|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore

夏莉莉iy·2024-01-14 13:03

[代码复现]BrainGNN: Interpretable Brain Graph Neural Network for fMRI Analysis

目录1.论文资料2.代码复现步骤及可能存在的问题2.1.环境配置2.2.代码运行3.为啥跑这个代码1.论文资料（1）论文原文：BrainGNN：用于fMRI分析的可解释脑图神经网络-ScienceDirect（2）论文代码：GitHub-xxlya/BrainGNN_Pytorch：BrainGNN的初步实现（3）论文笔记：[论文精读]BrainGNN:InterpretableBrainGrap

夏莉莉iy·2024-01-14 13:55

【Databend】多表联结，你不会还没有掌握吧！

Databend中支持的连接类型有innerjoin、crossjoin、naturaljoin、leftjoin、rightjoin、leftantijoin、rightantijoin、fullouterjoin

有请小发菜·2024-01-14 12:17

神经网络的三个特征，和卷积和最大池化有什么联系

权重共享：在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量，同时也能够提取出图像的局

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:34

09 过滤器模式

demopackagestructuralpattern;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.List;importjava.util.stream.Collectors

tx_xtt·2024-01-14 09:19

Grounding DINO：开放集目标检测，将基于Transformer的检测器DINO与真值预训练相结合

文章目录背景知识补充CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePre-training)：打破文字和图像之间的壁垒DINO(Data-INterpolatingNeuralNetwork

丁希希哇·2024-01-14 07:59

监督学习 - 多层感知机回归（Multilayer Perceptron Regression，MLP Regression）

什么是机器学习多层感知机回归（MultilayerPerceptronRegression，MLPRegression）是一种人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的形式

草明·2024-01-14 06:53

AI 魔镜，魔镜，告诉我，谁是世界上最美的人？

订阅：https://rengongzhineng.io/加拿大公司NuraLogix在2024年CES展会上展示了一款通过面部诊断疾病的新设备—

新加坡内哥谈技术·2024-01-14 06:21

FasterNet（CVPR 2023）论文解读

paper：Run,Don'tWalk:ChasingHigherFLOPSforFasterNeuralNetworksofficialimplementation：https://github.com

00000cj·2024-01-14 05:36

22、CNN(卷积神经网络)

convolutionneuralnetwork卷积神经网络convolution卷积是一种数学的运算运算法则：inputimage*kernel=featuremap第一步.png第二步.png行乘以行相加再求和

羽天驿·2024-01-14 04:31

神经网络骨架搭建及卷积

目录基本骨架——nn.Module卷积理论知识实践基本骨架——nn.Module关于神经网络的一些工具主要位于torch.nn里面，其中nn是神经网络(NeuralNetwork)的缩写。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:13

【博士每天一篇论文-算法】Optimal modularity and memory capacity of neural reservoirs

阅读时间：2023-11-151介绍年份：2019作者：NathanielRodriguez印第安纳大学信息学、计算和工程学院，美国印第安纳州布卢明顿期刊：NetworkNeuroscience引用量：39这篇论文主要研究了神经网络的模块化与记忆性能之间的关系，提出记忆性能存在一个最佳模块化程度，即在局部凝聚性和全局连接性之间建立平衡。这种最佳模块化可以使神经网络具有更长的记忆能力。作者提出从神经

Better Bench·2024-01-13 23:48

基于图神经网络的动态物化视图管理

本期PaperReading主要介绍了发布于2023年ICDE的论文《DynamicMaterializedViewManagementusingGraphNeuralNetwork》，该文研究了动态物化视图管理问题

KaiwuDB 数据库·2024-01-13 23:44

神经网络加速器的兴起

神经网络加速器的兴起”(http://www.embedded-computing.com/processing/2018-embedded-processor-report-rise-of-the-neural-network-accelerator

abel_cao·2024-01-13 17:11

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式3.2、特征该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅本片文章将讲述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之2--神经网络

函数及实现2.1.3Relu函数及实现2.1.4恒等函数和softmax函数及实现3手写数字识别3.1mnist数据集3.1.1下载数据集3.1.2读取数据集3.2神经网络推理处理3.2.1ch03/neuralnet_mnist.py3.2.2dataset