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深度学习概述以及知识点检索（持续更新）

目录神经网络与深度学习结构知识点检索神经网络与深度学习结构上图选自《神经网络与深度学习》一邱锡鹏下图为本人制作的流程图知识点检索人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（ANNs

Kevin404ar·2022-11-20 06:18

图神经网络入门（三）GAT图注意力网络

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《IntroductiontoGraphNeuralNetworks》的部分内容翻译和阅读笔记。

weixin_45519842·2022-11-20 05:09

按SCI影响因子排序的前50人工智能期刊列表

附录二：按SCI影响因子排序的前50人工智能期刊列表出版物名称，影响因子IEEETRANSACTIONSONFUZZYSYSTEMS,6.701InternationalJournalofNeuralSystems

林尧彬·2022-11-20 05:05

【图像识别】卷积神经网络CNN详细概述

普通神经网络1.2卷积神经网络二卷积神经网络的层2.1卷积层2.1.1概述2.1.2局部连接2.1.3空间排列2.1.4参数共享2.1.5卷积层演示2.2池化层一基本概念卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

望天边星宿·2022-11-20 05:44

PyTorch实现PPO代码

ProximalPolicyOptimization(PPO)isEasyWithPyTorch|FullPPOTutorial代码来自github：Youtube-Code-RepositoryEasyRL网站：Neuralnet.aiPackageimportosimportnumpyasnpimportto

bujbujbiu·2022-11-20 05:40

NFM(Neural Factorization Machines)：模型原理及pytorch代码实现

一、前言FM已经公认是稀疏数据预测中最有效的嵌入方法之一，真实世界中的数据往往是非线性且内部结构复杂，而FM虽然能够比较好的处理稀疏数据，也能学习稀疏数据间的二阶交互，但说白了，这个还是个线性模型，且交互仅仅限于二阶交互，所以作者认为，FM在处理真实数据的时候，表达能力并不是太好。NFM这里同样是有着组合的味道，但是人家不是那么简单的拼接式组合了，而是设计了一种结构，NFM的核心创新点是Bi-In

只想做个咸鱼·2022-11-20 04:11

[深度学习论文笔记]Brain tumor segmentation with self-ensembled,deeply-supervised 3D U-net neural networks

Braintumorsegmentationwithself-ensembled,deeply-supervised3DU-netneuralnetworks:aBraTS2020challengesolution

Slientsake·2022-11-20 04:38

2020 Bioinformatics | GraphDTA: predicting drug target binding affinity with graph neural networks

2020Bioinformatics|GraphDTA:predictingdrugtargetbindingaffinitywithgraphneuralnetworksPaper:https://academic.oup.com

发呆的比目鱼·2022-11-20 03:59

【论文精读】使用深度卷积神经场从单目图像学习深度

使用深度卷积神经场从单目图像学习深度PaperInformationAbstract1Introduction1.1RelatedWork2DEEPCONVOLUTIONALNEURALFIELDS2.1Overview2.2PotentialFunctions2.2.1Unarypotential2.2.2Pairwisepotential2.3Learning2.4Speedinguptrai

暖焱·2022-11-20 03:37

神经网络——构建非线性映射

文章内容是假定您有基本的机器学习基础之上进行的（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法）1.关键词neuralnetworks神经网络activationfunction激活函数hyperbolic

weixin_33756418·2022-11-20 02:04

【Gaze】GazBy: Gaze-Based BERT Model to Incorporate Human Attention in Neural Information Retrieval

GazBy:Gaze-BasedBERTModeltoIncorporateHumanAttentioninNeuralInformationRetrievalAbstract本文感兴趣的是研究是否可以利用人类注视信号来提高最先进的搜索引擎性能

Vincy_King·2022-11-20 02:58

A Sensitivity Analysis of (and Practitioners‘ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence笔记

原文及译文本文使用CNN做句子分类（文本分类），下图为一个实例图解。Practitioners’Guide用于句子分类的CNN有许多超参数，这篇论文专注于对单层CNN分类效果进行分析，得出了一些具有指导意义的结论。StaticorNon-static通常来说，使用预训练词向量比随机初始化的效果要好。然而，使用预训练词向量初始化后，是否应该进行微调？这篇论文在多个数据集做了如下图所示的对照实验。从实

Vincy_King·2022-11-20 02:27

跨媒体检索--有监督方法

对应自动编码器的跨模态检索DeepVisual-SemanticAlignmentsforGeneratingImageDescriptions用于生成图像描述的深度视觉语义对齐MultimodalConvolutionalNeuralNetworksforMatchingImageandSenten

韩信校尉·2022-11-20 02:47

神经网络的图像识别技术,人工神经网络图像识别

如何通过人工神经网络实现图像识别人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点

普通网友·2022-11-20 02:45

【模型压缩】XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks论文理解+pytorch代码解析

目录【唠叨一些废话】【论文阅读部分】【摘要】【引言】【相关工作】【二值卷积神经网络】【3.1Binary-Weight-Networks】【TrainBWN】【3.2XNOR-Networks】【实验】4.1有效性分析4.2图像分类4.3ablationstudy（控制变量，验证思路实验）【结论】【代码部分】【代码复现debug】（CIFAR_10）【代码复现结果】【代码二值化部分解读】前向传播的

辰虫牙·2022-11-20 02:06

【BasicNet系列：六】MobileNet 论文 v1 v2 笔记解读 + pytorch代码分析

1、MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications参考：https://zhuanlan.zhihu.com

鹿鹿最可爱·2022-11-20 01:28

【Neural-Symbolic】方向的研究工作核心思想一览

【Neural-Symbolic】方向的研究工作核心思想一览Neural-Symbolic可以认为是将人工智能中原本对立的连接主义和符号主义结合的一个新兴研究方向(实际上最早相关工作可追至1978年),

hanss2·2022-11-20 01:49

【研究方向】应用于网络安全的神经符号(Neural-Symbolic)学习算法

【研究方向】可应用于网络安全的神经符号(Neural-Symbolic)学习算法网络安全的许多问题(恶意检测、隐私权限、欺诈检测、取证分析等)都可以看做高阶的智能标签判定问题，传统的机器学习方法虽然可以胜任这类分类任务

hanss2·2022-11-20 01:48

python 中 *\的理解

在http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html中，有这么一行代码：delta=self.cost_derivative(activations[

chenranyijia·2022-11-20 01:46

读论文-NN-symbolic做判决预测

//kunkuang.github.io/papers/AAAI21-Law_Reasoning.pdfJudgmentPredictionviaInjectingLegalKnowledgeintoNeuralNetworks

m0_46634282·2022-11-20 01:40

神经网络算法的基本原理,神经网络是机器算法吗

神经网络算法可以解决的问题有哪些人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。

普通网友·2022-11-20 01:38

脑机接口专栏 | 如何分析静息状态的fMRI数据？（二）

（一）文章目录系列文章目录一、FunctionalSegregationMethodsforIdentifyingNeuralNetworks二、ALFFAnalysis三、RegionalHomogeneityAnalysis

脑机接口研习社·2022-11-20 00:29

[深度学习] (sklearn)多层感知机对葡萄酒的分类

12月2日fromsklearn.datasetsimportload_winefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorefromsklearn.preproc

天空飘来五行码·2022-11-20 00:23

【读点论文】Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks（将卷积特征图提取语义信息，融合内容和风格的做法）

ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks以不同风格呈现图像的语义内容是一项困难的图像处理任务。

羞儿·2022-11-20 00:10

MyDLNote - Attention: ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

MyDLNote-Attention:[2020CVPR]ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworksQilongWang1

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-20 00:32

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks理解整理

ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks理解整理AbstractIntroductionProposedMethodRevisitingChannelAttentioninSEBlockEfficientChannelAttention

皮卡丘吃桃子·2022-11-20 00:55

轻量型注意力模块：ULSAM

ULSAM:Ultra-LightweightSubspaceAttentionModuleforCompactConvolutionalNeuralNetworks论文地址作者提出了一种新的用于紧凑网络神经网络的注意力块

小小小绿叶·2022-11-20 00:51

使用onnx c++部署pytorch神经网络模型全流程

简介OpenNeuralNetworkExchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。

amateur_·2022-11-20 00:18

[深度学习入门]知识蒸馏

论文：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork相关论文查找网站：1.ConnectedPapers|Findandexploreacademicpapers2.https

Guycynnnnn·2022-11-20 00:43

论文阅读-Federated Social Recommendation with Graph NeuralNetwork

末世灯光·2022-11-19 23:54

PointNet++ pytorch核心代码笔记

R1：引入了一个层次化的神经网络（hierarchicalneuralnetwork），通过sampling和grouping逐步整合局部邻域，首先在小范围中从几何结构中提取局部特征（浅层特征），然后扩大范围

健身的程序猿·2022-11-19 23:00

【Nan‘s 吴恩达深度学习笔记】第四课第一周卷积神经网络

【Nan‘s吴恩达深度学习笔记】第四课第一周卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks1.1计算机视觉(Computervision)边缘检测垂直边缘过滤器选择PaddingValid

Liareee·2022-11-19 22:22

4-1 Coursera吴恩达《卷积神经网络》第一周课程笔记-卷积神经网络基础

第一门课《神经网络与深度学习》（NeuralNetworksandDeepLearning）的4周课程笔记请见如下链接：1-1Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论1-

双木的木·2022-11-19 22:16

pytorch1.1.0-python3.6-CUDA9.0-神经网络可视化问题

module'torch.jit'hasnoattribute'get_trace_graph目录pytorch-cnn-visualizationsA-journey-into-Convolutional-Neural-Network-visual

知识在于分享·2022-11-19 22:14

独家 | 一文读懂深度学习

的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论（cybernetics），之后在1980-1990年间发展为连接主义（connectionism），第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络（Artificialneuralnetwork

weixin_34125592·2022-11-19 22:05

【Rep】RepBNN: towards a precise Binary Neural Network with Enhanced Feature Map viaRepeating(2022.1)

论文题目：RepBNN：通过重复增强特征映射的精确二进制神经网络论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.09049摘要：二进制神经网络(BNN)是卷积神经网络的极端量化版本，所有特征和权值都映射到1比特。尽管BNN节省了大量的内存和计算量，使得CNN能够在边缘或移动设备上应用，但由于二值化后的表示能力下降，BNN的网络性能下降。本文提出了一种新的可替换且易于使用的卷积模块R

一根藤～·2022-11-19 22:22

图神经网络（GNNs）模型学习笔记与总结

1.2.3GCN（2017）1.2.4AGCN（2018）1.2.5DGCN（2018）1.2.6GWNN1.2.7小结2基于空间的GCN2.1知识要点2.2Spatial-basedmodels2.2.1NeuralFPs2.2

Arvin Ou·2022-11-19 22:14

论文阅读 [TPAMI-2022] On Inductive–Transductive Learning With Graph Neural Networks

论文阅读[TPAMI-2022]OnInductive–TransductiveLearningWithGraphNeuralNetworks论文搜索(studyai.com)搜索论文:OnInductive–TransductiveLearningWithGraphNeuralNetworks

北岭狼人·2022-11-19 22:11

【论文阅读】CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization

GenerativeAdversarialNetworksforPhotoCartoonizationAbstractIntroductionRelatedWorkNonphotorealisticrendering(NPR)StylizationwithneuralnetworksImagesynthesiswithGANsNetworkarchitecturesCarto

而与你及·2022-11-19 22:09

【图像隐写】Fixed Neural Network Steganography: Train the images, not the network 整理

来源：FixedNeuralNetworkSteganography:Traintheimages,notthenetwork文章整理如下ABSTRACTencoder-decoder网络容量很大，但解码错误率很高

岁月漫长_·2022-11-19 22:02

图神经网络从入门到入门

近年来，深度学习领域关于图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为

zenRRan·2022-11-19 21:31

详细 | 图神经网络从入门到入门

近年来，深度学习领域关于图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）的研究热情日益高涨，图神经网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数

机器学习算法那些事·2022-11-19 21:24

【论文笔记】利用CNN识别人类运动的毫米波雷达图像类型并在FPGA上实现加速

论文题目：AccelerationofFPGABasedConvolutionalNeuralNetworkforHumanActivityClassificationUsingMillimeter-WaveRadar

weixin_43883815·2022-11-19 21:14

三层BP神经网络

该样本来自于https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/

w冷淡·2022-11-19 21:40

循环神经网络

循环神经网络一、循环神经网络循环神经网络（recurrentneuralnetwork，RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。

积雨辋川·2022-11-19 20:57

2019_WWW_Graph Neural Networks for Social Recommendation

[论文阅读笔记]2019_WWW_GraphNeuralNetworksforSocialRecommendation论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3308558.3313488

XingHe_XingHe_·2022-11-19 20:26

2021_WSDM_Pre-Training Graph Neural Networks for Cold-Start Users and Items Representation

[论文阅读笔记]2021_WSDM_Pre-TrainingGraphNeuralNetworksforCold-StartUsersandItemsRepresentation论文下载地址：https

XingHe_XingHe_·2022-11-19 20:25

cs224w-图机器学习-2021冬季课程学习笔记-09 Theory of Graph Neural Networks

TheoryofGraphNeuralNetworks一、HowExpressiveareGraphNeuralNetworks?

知之之·2022-11-19 20:23

笔记 How Powerful are Spectral Graph Neural Networks

HowPowerfulareSpectralGraphNeuralNetworkshttps://arxiv.org/abs/2205.11172v1ICML2022一、基本理论部分目前对于spectral

w55100·2022-11-19 20:52

【文献笔记】How powerful are graph neural networks?

AbstractWhatdotheauthor(s)wanttoknow(motivation)?representationalpropertiesandlimitationsofGNNtheoreticalanalysisoftheexpressibilityofGNNGraphIsomorphismNetwork(GIN)validation1IntroductionInsight:GNN→

sinat_33365106·2022-11-19 20:21

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