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论文笔记：SESF-Fuse: an unsupervised deep model for multi-focus image fusion (2021)

“SESF-Fuse:anunsuperviseddeepmodelformulti-focusimagefusion”NeuralComputingandApplications33(2021):5793

浅若清风cyf·2022-11-27 09:40

AlexNet详解及pytorch实现

AlexNet详解及pytorch实现1.背景原文链接：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks作者：AlexKrizhevsky

曲庭安·2022-11-27 09:54

LSTM神经网络和GRU

一、RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。

小朱小朱绝不服输·2022-11-27 08:33

【神经网络】图解LSTM和GRU

图解LSTM和GRU1.问题循环神经网络（RNN，RecurrentNeuralNetwork）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。

皮皮要HAPPY·2022-11-27 07:54

生成对抗网络GAN&CycleGAN

每个网络都可以是任何神经网络，比如普通的人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）、卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）、循环神经网络

敲代码的洋葱头·2022-11-27 07:50

李宏毅：Life Long Learning

Life-LongLearningvsTransferLearningEvaluationResearchDirectionsSelectiveSynapticPlasticity——RegulizationBasedAdditionalNeuralResourcrAllocatio

bulibuli蛋·2022-11-27 07:22

Windows 显示远程 Linux 中的 Tensorboard

TensorboardTensorboard调用代码1、ValueError:NotaTBLoaderorTBPluginsubclass:......Whenusingtensorboardtoviewtheneuralnetwork2

小粽子~·2022-11-27 06:13

英文论文怎么构思

参考资料：自己的感悟看待问题一定要从公式的角度出发，神经网络只是一种工具，人工智能远远不止Neuralnetwork

思念殇千寻·2022-11-27 06:09

深度卷积神经网络（CNN）

CNN简述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN），它是属于前馈神经网络的一种，其特点是每层的神经元节点只响应前一层局部区域范围内的神经元（全连接网络中每个神经元节点则是响应前一层的全部节点

Good@dz·2022-11-27 04:18

python前馈神经网络,python神经网络

1、如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

aifans_bert·2022-11-27 04:13

CS224W 6 Graph Neural Networks

目录引入nodeembeddingDeepGraphEncoders的引入BasicsofDeepLearningDeepLearningforGraphs编辑ANaiveApproachGCNGCN的基本ideaAggregateNeighbors训练GCNUnsupervisedTrainingSupervisedTrainingOview整体流程Inductivecapability引入no

huihui冲啊·2022-11-27 04:08

[CVPR2017]End-to-end 3D face reconstruction with deep neural networks

标题：End-to-end3Dfacereconstructionwithdeepneuralnetworks链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_

深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-11-27 04:07

CS224W 7 A General Perspective on Graph Neural Networks

目录AGeneralGNNFrameworkAsingleGNNlayer基本形式ClassicalGNNLayers:GCNClassicalGNNLayers:GraphSAGEClassicalGNNLayers:GAT动机AttenionMechanismMulti-headattentionAttenionMechanism的优点GNNLayerinPracticeStackingLay

huihui冲啊·2022-11-27 04:27

RNN循环神经网络从零开始

神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下：将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的yRNNRNN（RecurrentNeuralNetwork

Maria254·2022-11-27 03:39

《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》学习笔记【简略】

《GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications》《GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications

智慧的旋风·2022-11-27 02:45

《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》阅读笔记

本文是对文献《GraphNeuralNetworks:AReviewofMethodsandApplications》的内容总结，详细内容请参照原文。

黄小二哥·2022-11-27 02:44

李宏毅2021《机器学习/深度学习》——学习笔记（3）

深度学习简介神经网络是一个函数神经网络中的矩阵运算手写体识别例子Backpropagation（反向传播）参考资料DNNTrainingProcedure上图所示是Pytorch中训练DNN的概述，首先是DefineNeuralNetwork

dotJunz·2022-11-27 02:34

深度学习中的多任务学习介绍

在2017年有一篇关于在深度神经网络中多任务学习概述的论文：《AnOverviewofMulti-TaskLearninginDeepNeuralNetworks》，论文链接为：https://arxiv.org

fengbingchun·2022-11-27 02:19

RNN循环神经网络（recurrent neural network）

自己开发了一个股票智能分析软件，功能很强大，需要的点击下面的链接获取：https://www.cnblogs.com/bclshuai/p/11380657.html1.1RNN循环神经网络（recurrentneuralnetwork

bclshuai·2022-11-27 00:12

时间序列神经网络建模,时间序列卷积神经网络

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNet

普通网友·2022-11-27 00:03

化合物分子 ogb、dgl生成图网络及GNN模型训练；pgl图框架

参考：https://towardsdatascience.com/learn-to-smell-molecules-with-graph-convolutional-neural-networks-62fa5a826af5https

loong_XL·2022-11-27 00:31

论文阅读-2022.1.2-A Neural Network Approach for_2016_一种用于知识驱动响应生成的神经网络方法

摘要Wepresentanovelresponsegenerationsystem.我们提出了一种新颖的响应生成系统。Thesystemassumesthehypothesisthatparticipantsinaconversationbasetheirresponsenotonlyonpreviousdialogutterancesbutalsoontheirbackgroundknowled

夜空霓虹·2022-11-27 00:56

深度学习算子求导的学习笔记

1致谢感谢大佬的文章《ConvolutionalNeuralNetworksbackpropagation:fromintuitiontoderivation》，写的很清楚！

songyuc·2022-11-27 00:51

深度神经网络回归_深度神经网络

深度神经网络回归深度神经网络(DeepNeuralNetworks)Adeepneuralnetwork(DNN)isanANNwithmultiplehiddenlayersbetweentheinputandoutputlayers.SimilartoshallowANNs

cunzai1985·2022-11-26 23:35

FlyAI小课堂：深度学习论文翻译解析（5）：MobileNets：Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Appliica

论文标题：MobileNets：EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionAppliications论文作者：AndrewG.HowardMenglongZhuBoChen

iFlyAI·2022-11-26 23:14

【OCR】基于RCNN-CTC的不定长文本识别

本篇主要是针对OCR经典论文《AnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognition

BoostingIsm·2022-11-26 21:18

车牌字符识别LPRNet：License Plate Recognition via Deep Neural Networks

37053885/article/details/82598916其后包含实践和理解参考文献：ZherzdevS,GruzdevA.LPRNet:LicensePlateRecognitionviaDeepNeuralNetworks

huangyiping_dream·2022-11-26 21:17

Recurrent Neural Network[survey]

0.引言我们发现传统的（如前向网络等）非循环的NN都是假设样本之间无依赖关系（至少时间和顺序上是无依赖关系），而许多学习任务却都涉及到处理序列数据，如imagecaptioning，speechsynthesis，musicgeneration是基于模型输出序列数据；如timeseriesprediction，videoanalysis，musicalinformationretrieval是基于

weixin_33711647·2022-11-26 21:14

语音合成综述——亚洲微软谭旭《A Survey on Neural Speech Synthesis》上篇

受老师关怀、同学帮助，研一磕磕绊绊也算过去了，回过头来总结一下这一年入门不知道入没入进去的语音合成，正好从这篇大佬的综述理一理脉络，也算是研一的一个总结吧。下图是本篇论文的结构框架图论文从两个角度去总结这些年TTS语音合成的发展史，keycomponents和advancedtopics，因为文章很长，且我的知识储备并不能覆盖所有的模型，所以我会按照我的进度(较为热门易懂的端到端模型)去总结文章的

ウルトラマン.·2022-11-26 21:42

Pytorch实现表情识别卷积神经网络网络：mini_Xception

论文阅读总结：Real-timeConvolutionalNeuralNetworksforEmotionandGenderClassification–OArriaga复现代码地址：thgpddl/mini_Xception

我是一个对称矩阵·2022-11-26 21:12

Transformer网络

2015年，Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate》中，将attention机制首次应用在nlp

WX_Chen·2022-11-26 21:10

A Survey on Neural Speech Synthesis

neuralTTS的3个关键组件文本分析器文本分析即为将文本转化为语言特征（phoneme和韵律特征）主要任务：文本归一化（将原始书面语(非标准词)通过文本规范化转化为口语词汇）分词（检测单词边界）词性标注

liujiahui295·2022-11-26 21:38

（四）pytorch学习笔记

862251340微信公众号：coderpai（一）pytorch学习笔记（二）pytorch学习笔记（三）pytorch学习笔记（四）pytorch学习笔记什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork

coderpai·2022-11-26 20:58

（科普快餐）语义分割经典论文--5：MobileNets

MobileNets:EffificientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications(2017)论文地址：https://arxiv.org

幼儿园级科研人士·2022-11-26 20:18

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks论文阅读笔记

寂ღ᭄秋࿐·2022-11-26 20:13

（科普快餐）语义分割经典论文--4：ShuffleNet

ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices(2017)论文地址：http://arxiv.org/

幼儿园级科研人士·2022-11-26 20:36

PyTorch 学习笔记

使用2.TensorProperties①Device②Shape3.IndexingTensors索引张量4.InitializingTensors5.BasicFunctions二、PyTorchNeuralNetworkModule

有来有去小钻风·2022-11-26 19:17

【NeRF】原始论文解读

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisPDFLink文章目录NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisIntroductionRelatedWorkNeural3DshaperepresentationsViewsynthesisand

门被核桃夹了还能补脑嘛·2022-11-26 18:40

NeRF学习

《NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis》，ECCV2020，将场景表示为用于视图合成的神经辐射场。

川河w·2022-11-26 18:09

【NeRF】论文与代码综合分析及疑问解答

精读了文章《RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis》，又看了一遍yen版源码，现在来再回顾一遍论文，尝试回答一些问题。

_Summer tree·2022-11-26 18:00

使用NeRF进行3D体素渲染

数据处理流程四、NeRF模型五、训练六、训练步骤可视化七、推理八、渲染3D场景九、视频可视化总结完整的代码地址前进的道路参考前言在这个例子中，我们展示了文献NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthes

跬步达千里·2022-11-26 18:55

NeRF总结

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisNeRF的思想比较简单，就是通过输入视角的图像每个像素的射线对于密度（不透明度）

SLAM_Y·2022-11-26 18:24

Neural Approaches to Conversational AI Question Answering（问答，任务型对话，闲聊）

摘要本文概述了最近几年开发的对话式AI神经方法。我们将对话系统分为三类：（1）问答代理，（2）面向任务的对话代理和（3）聊天机器人。对于每个类别，我们将使用特定的系统和模型作为案例研究，对当前最先进的神经方法进行回顾，画出它们与传统方法之间的联系，并讨论已取得的进展和仍面临的挑战。Chapter1Introduction开发一种智能对话系统1，不仅可以模拟人类对话，还可以回答有关电影明星的最新消息

图灵与对话·2022-11-26 17:04

pytorch卷积详解

文章目录卷积层卷积计算二维卷积层特征图和感受野填充步幅小结卷积层卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是含有卷积层（convolutionallayer）的神经网络。

ACxz·2022-11-26 17:11

Grasp Detection论文、代码汇总

文章目录2022End-to-endTrainableDeepNeuralNetworkforRoboticGraspDetectionandSemanticSegmentationfromRGB2019AntipodalRoboticGraspingusingGenerativeResidualConvolutionalNeuralNetwork2022End-to-endTrainableDe

点PY·2022-11-26 16:05

Local Augmentation for Graph Neural Networks

目录1内容简介2主要贡献3准备工作4LA-GNN4.1局部增强-LA4.1.1动机4.1.2效果4.1.3方法4.1.4讨论4.2从下游图学习的生成模型训练4.3损失函数4.3.1监督损失4.3.2一致性正则化损失5训练和推理过程6总结1内容简介GNN的关键思想是通过聚合来自本地邻域的信息来获得信息表示。然而，邻域信息是否被充分聚合以学习具有少数邻居的节点的表示仍然是一个悬而未决的问题。为了解决这

猪猪的菜牙·2022-11-26 14:56

自编码器网络

自编码器（autoencoder,AE）是一类在半监督学习和非监督学习中使用的人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANNs），其功能是通过将输入信息作

猪猪的菜牙·2022-11-26 14:55

深度学习-lecture2（图像分类）李飞飞计算机视觉

CS231n的全称是CS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisual>Recognition，即面向视觉识别的卷积神经网络。今天所来了解的是图像的分类。

多思考多睡觉·2022-11-26 14:53

(Review cs231n) Training of Neural Network2

FFDNet---matlab调用并批处理formatcompact;globalsigmas;%inputnoiselevelorinputnoiselevelmapaddpath(fullfile('utilities'));folderModel='models';folderResult='results';save_folder='datasets_c';showResult=1;use

weixin_30449453·2022-11-26 14:20

深度学习-神经网络：DNN（Deep Neural Networks=Fully Connected Neural Net==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）

深度学习-神经网络：DNN（DeepNeuralNetworks=FullyConnectedNeuralNet==MLP，深度神经网络=全连接神经网络=多层感知器）一、神经网络的介绍1.人工神经网络的概念

u013250861·2022-11-26 14:18

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