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AutoML系列 | 03-神经网络架构搜索(NAS)综述

本文是对“NeuralArchitectureSearch:ASurvey”的翻译，这篇Paper很好的总结分析了NAS这一领域的研究进展。
京东科技技术说·2022-11-25 15:31

Automatic Modulation Classification UsingConvolutional Neural Network 解读（基于SPWVD和BJD特征融合的卷积神经网络调制自动）

摘要：自动调制分类（AMC）在频谱监测和认知无线电中越来越重要。然而，现有的调制分类算法大多忽略了不同特征之间的互补性和特征融合的重要性。为了弥补这些缺陷，该文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的AMC特征融合方案。该方法试图融合不同的图像和信号的手工特征，以获得更具辨别力的特征。首先，提取了8个手工特征和不同的图像特征。后者通过平滑伪平滑伪wigner-ville分布和Born-Jordan分
鸡蛋糕糕糕·2022-11-25 15:15

An Optimized Radio Modulation Classifier Using Deep Neural Network阅读 2020

文章提出了一个使用DL在不同的信噪比处区分不同调制类型的自动调制分类模型，通过选择合适的CNN超参数，优化了O‘shea的模型（“Convolutionalradiomodulationrecognitionnetworks,2016”,性能超过基于专家特征的传统方法，对于不同任务学习特征具有灵活性，分类精确度提高），获得了每个SNR级别的最好的精确度，优化模型使用CNN4。II.CLASSICA
希望我努力一点·2022-11-25 15:12

RNN-＞LSTM-＞BiLSTM神经网络结构

RNN（RecurrentNeuralNetwork）ht=tanh(Wxhxt+bxh+Whhht−1+bhh)h_t=tanh(W^{xh}x_{t}+b^{xh}+W^{hh}h_{t-1}+b^
Weiyaner·2022-11-25 14:23

Neural Architectures for Named Entity Recognition（用于命名实体识别的神经结构）全文翻译

正文：NeuralArchitecturesforNamedEntityRecognition(用于命名实体识别的
lkinga·2022-11-25 13:35

论文笔记 Neural Architectures for Named Entity Recognition

NLP论文笔记1：NeuralArchitecturesforNamedEntityRecognition原创2017年12月26日18:31:14标签：BILSTM-CRF458看这一篇论文的主要目的是看
煜涵·2022-11-25 13:28

【论文翻译】Neural Architectures for Named Entity Recognition

Abstract处于领先水平的命名实体识别系统严重依赖于人工设计的特征与特定领域的知识，从而更高效地学习小型、带标记的语料库。在这篇论文里我们介绍了两种神经结构——一种结构是基于双向LSTM与条件随机场，另一种结构是通过一种基于转换、Shift-Reduce解析的算法构造并标记了单词。我们的模型依赖于单词信息的两个来源：一是从带监督语料库中学习的基于单字的词表示，二是从无注释语料库中学习的非监督词
aibin6833·2022-11-25 13:57

理解LSTM网络（Understanding LSTM Networks）原文与翻译

原文链接：http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/RecurrentNeuralNetworks循环神经网络Humansdon’
小吹·2022-11-25 13:37

【论文笔记】基于深度学习的步态识别综述《Gait Recognition Based on Deep Learning: A Survey》

2.理论背景2.1生物识别2.1.1指纹识别2.1.2虹膜识别2.1.3人脸识别2.1.4多模态生物识别2.1.5其他方法2.2深度学习方法的步态识别2.2.1卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
一只菟葵·2022-11-25 13:34

李宏毅《机器学习》Task06 - 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（ConvolutionNeuralNetwork）是一种神经网络的架构设计，专门用于影像处理上。一、卷积层现在用不同方式来介绍卷积神经网络。
Beta Lemon·2022-11-25 12:47

【深度学习】MLP,CNN,RNN基本定义与区别

CNNConvolutionalneuralnetwork(卷积神经网络)。适用于视频和图片的处理工作RNNrecurrentneuralnetwork(递归神经网络)。常用于预测数据。
danyow-4·2022-11-25 12:15

【机器学习】LSTM模型原理

LSTM网络结构的说明5.补充1.序言临渊羡鱼不如归而结网学习的目的是为了应用2.RNN的基本概念与网络结构LSTM是在RNN的基础上演进而来的，因此有必要简单了解RNN2.1概念RNN=RecurrentNeuralNetwork
shuaixio·2022-11-25 11:15

用lstm神经网络预测南派克佩蒂特河的流量

TL;DR：(TL;DR:)ImadeanLSTMneuralnetworkmodelthatuses30+yearsofweatherandstreamflowdatatoquiteaccuratelypredictwhatthestreamflowwillbetomorrow
weixin_26756255·2022-11-25 11:37

NNDL 实验六 卷积神经网络(1)卷积

目录卷积二维卷积运算二维卷积算子二维卷积的参数量和计算量感受野卷积的变种带步长和零填充的二维卷积算子使用卷积运算完成图像边缘检测任务选做题心得体会参考卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
白小码i·2022-11-25 11:03

＜阿瑶机器学习之路＞使用SNN对DEAP数据集进行情绪四分类

目录SNN基础知识讲解DEAP数据集介绍使用SNN搭建一维Resnet网络进行情绪分类尾言SNN基础知识讲解SpikingNeuralNetwork（脉冲神经网络，SNN）简介第一代神经网络（感知器），
七七鸭灬·2022-11-25 11:22

神经网络与深度学习——神经网络基础与反向传播（CS231n）Neural Network Basics & Back Propagation

回顾之前我们得出了分数函数、损失函数、进而得到数据损失+正则项我们要得到最好的W，为此使用了梯度下降进行优化。对于梯度下降，有数值法（慢）和解析法（快），在实践中，推导解析梯度，使用数值梯度来检查但问题是：线性分类并不强线性分类每类只能学到一个图像，而且只能进行线性决策边界神经网络“神经网络”是一个非常宽泛的术语;更准确地说，它们被称为“全连接网络”，有时也被称为“多层感知器”(MLP)2层3层神
DongDu_rabbit·2022-11-25 10:45

解决梯度消失梯度爆炸强力推荐的一个算法-----GRU（门控循环神经⽹络）

**门控循环神经⽹络（gatedrecurrentneuralnetwork）**的提出，正是为了更好地捕捉
西欧阿哥·2022-11-25 10:59

【论文阅读】Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unified Review

论文题目：Self-SupervisedLearningofGraphNeuralNetworks:AUnifiedReview论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.107571Introduction
GNN_·2022-11-25 09:17

论文笔记 Bioinformatics 2020|DeepEventMine:end-to-end neural nested event extraction from biomedical tex

文章目录1简介1.1动机1.2创新2背景知识3方法3.1BERT层3.2实体(触发词)层3.3角色层3.4事件层4实验5总结1简介论文题目：DeepEventMine:end-to-endneuralnestedeventextractionfrombiomedicaltexts
hlee-top·2022-11-25 09:29

NeurIPS 2020 | MVGNN+：基于多视图图神经网络的分子性质预测

原文标题：Multi-ViewGraphNeuralNetworksforMolecularPropertyPrediction论文地址：https://ml4molecules.github.io/papers2020
羊飘·2022-11-25 09:27

Bioinformatics202207 | CD-MVGNN+：基于交叉依赖图神经网络的分子性质预测

论文标题：CD-MVGNN：Cross-dependentgraphneuralnetworksformolecularpropertyprediction代码：GitHub-uta-smile/CD-MVGNN
羊飘·2022-11-25 09:27

Bioinformatics2022 | AdvProp+：基于集成网络的分子性质预测与药物研发

论文标题：Advancedgraphandsequenceneuralnetworksformolecularpropertypredictionanddrugdiscovery代码：https://github.com
羊飘·2022-11-25 09:27

Connectionism

substantiverevisionTueJul27,2010Connectionismisamovementincognitivesciencewhichhopestoexplainhumanintellectualabilitiesusingartificialneuralnetworks
Edward_Jiang·2022-11-25 09:13

[NAS3](2019ICCV)RandWire-WS: Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition

核心：设计单个网络到设计网络生成器的新转变是可能的，类似于我如何从设计特征转变到设计学习特征的网络。Abstract:用于图像分类的神经网络通过大量的手动设计从链式模型发展到了有多种有线路径的结构。比如，ResNets和DenseNets的成功很大程度上归因于他们的创新性的连线方式。现在，神经架构搜索NAS也在探索连线和操作的联合优化，但是可能的连线空间是有限的而且还是由手工设计驱动的。所以，作者
三晚不过弦一郎·2022-11-25 08:28

神经网络：多层感知机-MLP

参考别人的，别看了，我自己做笔记玩的最基本的神经网络：MLP相应的变种的神经网络：误差反向传播（BackPropagation，BP）神经网路、概率神经网络、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork
平平无奇的搬砖仔·2022-11-25 08:27

transformer学习笔记：self-attention

更准确地讲，Transformer由且仅由self-Attention和FeedForwardNeuralNetwork组成，这里重点讲一下
小鸡炖蘑菇@·2022-11-25 08:51

计算机语言网图,Graph Neural Network（GNN）最全资源整理分享

GNN自去年起，一直是研究的热点，图神经网络相关的关键词频繁出现在今年各大AI顶会论文title中，加深对这一领域的了解是非常必要的。分享一篇，关于GNN，目前看到的整理得最细致的资源列表。内容涉及节点表示学习、知识图谱表示学习、图神经网络介绍、图神经网络应用、图生成以及可视化相关的最新论文列，还收集了目前流行的开源GNN平台。本文内容整理自网络，源地址：https://github.com/De
lwieui·2022-11-25 08:17

西北工业大学计算机学院李映,李映的个人主页-西北工业大学教师个人主页

2021年：1.HaokuiZhang,ChengrongGong,YunpengBai,ZongwenBai,YingLi*,3D-ANAS:3DAsymmetricNeuralArchitectureSearchforFastHyperspectralImageClassification
灰色的男孩·2022-11-25 08:14

计算机视觉论文-2021-07-01

直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址）1,TITLE:AutomatedOnychomycosisDetectionUsingDeepNeuralNetworksAUTHORS:ABDURRAHIMYILMA
SophiaCV·2022-11-25 08:27

LSTM原理详解

0.从RNN说起循环神经网络（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。
yanglee0·2022-11-25 07:43

8、Mip-NeRF

简介《Mip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceFields》NeRF能在新的视图位置上生成逼真的渲染图，但是必须在训练图像的分辨率或比例的基础上生成
C--G·2022-11-25 07:40

27、Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis

简介主页：http://waymo.com/research/block-nerfBlock-NeRF是一种通过使用多个紧凑的nerf(每个nerf都适合内存)来表示环境，从而实现大规模场景重建的方法。在推断时，Block-NeRF无缝结合给定区域的相关nerf的渲染。论文中，使用3个多月收集的数据（2.8w）重建了旧金山的Alamo广场社区。Block-NeRF可以更新环境的单个块，而无需对整个
C--G·2022-11-25 07:40

[NeRF论文阅读笔记] mip-nerf

19.Mip-NeRFMip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceFieldsprojectpage知乎-mipNeRFNeRF
一杯半开水·2022-11-25 07:07

Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 可扩展的大场景神经视图合成

目录Block-NeRF:ScalableLargeSceneNeuralViewSynthesis可扩展的大场景神经视图合成Abstract1.Introduction2.RelatedWork2.1
ysh9888·2022-11-25 07:35

mip-NeRF代码debug

article/details/124458976mip-NeRF-READNME该存储库包含以下内容的代码版本Mip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceField
ysh9888·2022-11-25 07:34

Mip-NeRF翻译

目录Mip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceFields摘要1.Introduction2、RelatedWorkAnti-aliasinginRenderingSceneRepresentationsforViewSynthesis3
ysh9888·2022-11-25 07:04

卷积神经网络

Datawhale开源学习，机器学习课程，项目地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notesConvolutionalNeuralNetwork本节内容学习了什么是
晨哥是个好演员·2022-11-25 07:01

Mip-NeRF论文阅读笔记

Mip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceFields文章链接：https://arxiv.org/abs/2103.13415
Xuanqing_C·2022-11-25 07:00

深度学习笔记 个人阅读的Deep Learning方向的paper整理

参考：https://blog.csdn.net/chenriwei2/article/details/38064555一RNN1RecurrentneuralnetworkbasedlanguagemodelRNN
帅气滴点C·2022-11-25 07:00

Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields

（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）自2020年成立以来两年，神经辐射场（NeRF）仍然是合成复杂场景新视图的主要方法之一。给定场景的一组稀疏输入图像，NeRF优化场景的体积表示。由此，它在生成复杂几何图形和外观方面取得了最先进的成果。也就是说，NeRF并不完美。特别是，它在“无限场景”中挣扎，场景可以从任何角度延伸到很远的地
元宇宙MetaAI·2022-11-25 07:28

【计算机视觉】Mip-nerf 论文精读记录

Mip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceFields(ICCV2021最佳论文荣誉奖)抗锯齿神经辐射场的多尺度表示官方页面
太阳不下山·2022-11-25 07:28

d3_10_Introduction to Artificial Neural Network w Keras1_HuberLoss_astype_dtype_DNN_MLP_G.gv.pdf_EMA

Birdsinspiredustofly,burdockplantsinspiredVelcro,andnaturehasinspiredcountlessmoreinventions.Itseemsonlylogical,then,tolookatthebrain'sarchitectureforinspirationonhowtobuildanintelligentmachine.Thisis
LIQING LIN·2022-11-25 06:15

cp17_GAN for Synthesizing Data_fully connected layer 2 convolutional_colab_ax.transAxes_twiny_spine

Inthehttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/113846940,wefocusedonrecurrentneuralnetworksformodelingsequences.Inthischapter
LIQING LIN·2022-11-25 06:15

基于深度神经网络的图像噪声分类与去噪

发表论文Theclassificationanddenoisingofimagenoisebasedondeepneuralnetworks(SCI)项目简介现有的去噪方法取决于噪声类型的信息，通常由专家分类
bluesliuf·2022-11-25 06:10

【机器翻译】【指标】扰动下的幻觉 Hallucination Under Perturbation HUP

机翻指标HUP源自文章HALLUCINATIONSINNEURALMACHINETRANSLATIONhttps://openreview.net/pdf?
耶格尔派**·2022-11-25 05:05

openface在pycharm上的安装

1、下载openface相关文件链接：下载openface:GitHub-cmusatyalab/openface:Facerecognitionwithdeepneuralnetworks.下载后得到一个
lucky_bear_*·2022-11-25 04:12

Swin trasnformer 学习笔记

网络主干1.模型整体架构2.怎样提高移动窗口的计算效率：采用masking（掩码）的方式计算自注意力3.相对位置编码三、其他知识补充：1.Testtimeaugmentation(TTA)2.神经架构搜索(NeuralArchitectureSe
leener-Y·2022-11-25 04:35

CNN网络的搭建（Lenet5与ResNet18）

CNN介绍这里给出维基百科中对于卷积神经网络简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现
yizhi_hao·2022-11-25 03:26

Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks--NIPS2019--论文笔记

论文题目–《对图神经网络的注意力和泛化能力的理解》摘要我们旨在更好地了解图神经网络（GNN）中节点的注意力机制，并确定影响其有效性的因素。我们特别关注attentionGNNs推广到更大、更复杂或有噪声的图的能力。受图同构网络研究的启发，我们设计了简单的图推理任务，使我们能够在受控环境中研究注意力机制。我们发现，在典型条件下，注意力的影响可忽略不计甚至是有害的，但是在某些条件下，注意力在我们的某些
爱玩的阿是·2022-11-25 03:55

【图神经网络论文整理】（四）—— Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks

GrahamW.Taylor（UniversityofGuelphVectorInstitute,CanadaCIFARAIChair），MohamedR.Amer∗（Robust.AI）33rdConferenceonNeuralInformationProcessingSystems
咕 嘟·2022-11-25 03:50
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