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[论文阅读-1]ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

AbstractWetrainedalarge,deepconvolutionalneuralnetworktoclassifythe1.2millionhigh-resolutionimagesintheImageNetLSVRC

葉儿蔓语·2023-10-01 04:12

【转】Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks

原文：writtenbySebastianRaschkaonMarch14,2015中文版译文：伯乐在线-atmanic翻译，toolate校稿Thisarticleoffersabriefglimpseofthehistoryandbasicconceptsofmachinelearning.Wewilltakealookatthefirstalgorithmicallydescribedneu

weixin_30653097·2023-10-01 03:21

2017Deep Learning学习笔记02

NodesofaNeuralNetwork①在神经网络的上下文中，确定模型（神经网络）的过程称为学习规则。

是尤可呀·2023-10-01 03:21

【读书1】【2017】MATLAB与深度学习——神经网络分层(4)

图2-9该示例神经网络等价于单层神经网络Thisexampleneuralnetworkisequivalenttoasinglelayerneuralnetwork请记住，当隐藏节点具有线性激活函数时

梅花香——苦寒来·2023-10-01 03:51

图神经网络（Graph Neural Networks）简单介绍

文章目录图神经网络（GraphNeuralNetworks）简单介绍什么是图神经网络图神经网络的基本概念1.图（Graph）2.邻接矩阵（AdjacencyMatrix）3.图信号（GraphSignal

百年孤独百年·2023-10-01 02:24

深度学习笔记（四）—— 前馈神经网络的 PyTorch 实现

1AUTOGRADAUTOMATICDIFFERENTIATIONCentraltoallneuralnetworksinPyTorchistheautogradpackage.Let’sfirstbrieflyvisitthis

Nino_Lau·2023-10-01 01:52

NLP 02 RNN

一、RNNRNN(RecurrentNeuralNetwork),中文称作循环神经网络它一般以序列数据为输入通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出。

Darren_pty·2023-09-30 18:32

【CNN：超分：空间-光谱联合：3D卷积】

SpatialandSpectralJointSuper-ResolutionUsingConvolutionalNeuralNetwork（基于卷积神经网络的空间-光谱联合超分辨）具有高空间和光谱分辨率的图像已经在许多应用中受益

小郭同学要努力·2023-09-30 08:26

大语言模型（LLM）分布式训练框架总结

有一份来自OpenAI的研究报告(Scalinglawsforneurallanguagemodels)曾经指出模型的性能常与模型的参数规模息息相关，那么如何训练一个超大规模的LLM也是大家比较关心的问题

PaperWeekly·2023-09-30 00:07

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第256期】Thu, 28 Sep 2023

28Sep2023Totally96papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersSHACIRA:ScalableHAsh-gridCompressionforImplicitNeuralRepresentationsAuthorsSharathGirish

hitrjj·2023-09-29 21:06

《论文阅读27》SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks

一、论文研究领域：图像特征点匹配论文：SuperGlue:LearningFeatureMatchingwithGraphNeuralNetworksCVPR2020veido论文code二、论文简述[

Darren_pty·2023-09-29 18:20

17 篇注意力机制 PyTorch 实现！

2014年，GoogleDeepMind发表《RecurrentModelsofVisualAttention》，使注意力机制流行起来；2015年，Bahdanau等人在论文《NeuralMachineTra

人工智能与算法学习·2023-09-29 16:41

Pytorch模型转ONNX格式详解

ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）则是一种开源的跨平台深度学习框架。

强盛小灵通专卖员·2023-09-29 09:35

使用双向长短期记忆神经网络和词嵌入模型检测机器人（Twitter Bot Detection Using Bidirectional Long Short-term Memory Neural ...

摘要使用双向长短期记忆递归神经网络从推文中抽取特征。我们是第一个使用词嵌入加长短期机器网络从推文中抓取特征的工作。本方法不需要手工提取特征，并且效果较为良好介绍原有的工作需要多种特征进行分析。本文提出了一个递归神经网络，利用词嵌入的双向LSTM模型，不需要有关账户信息，社交网络，历史行为有先验知识。提出了BiLSTM使用连接对于输出连接两个方向相反的隐藏层，输出层能同时获得正向和反向量方向的信息。

杨_光·2023-09-29 07:46

深度学习（1）---卷积神经网络

51.5AlexNet二、卷积层2.1图像识别特点2.2卷积运算2.3卷积核2.4填充和步长2.5卷积计算公式2.6多通道卷积三、池化层一、发展历史1.1CNN简要说明 1.卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

冒冒菜菜·2023-09-29 07:11

Building A Neural Network From Scratch in Python

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）是一种模仿人脑神经元网络的计算模型。

禅与计算机程序设计艺术·2023-09-29 05:35

使用GRNN实现风电功率预测（附带Matlab代码）

在这篇文章中，我们将介绍如何使用广义回归神经网络（GeneralizedRegressionNeuralNetwork，GRNN）来进行风电功率预测，并提供相应的Matlab代码。

梦幻乐园·2023-09-28 19:49

广义回归神经网络（GRNN）的实现（Python，附源码及数据集）

模式层4、求和层5、输出层6、优化思路二、广义回归神经网络的实现1、实现过程（GRNN.py）2、预测结果3、参考源码及实验数据集一、理论基础广义回归神经网络（GeneralizedRegressionNeuralNetwork

七层楼的疯子·2023-09-28 19:49

第七周ARTS

leetcode-cn.com/problems/palindrome-number/submissions/Reviewhttps://towardsdatascience.com/how-to-build-your-own-neural-network-from-sc

明早天气不错·2023-09-28 18:06

Unreal Engine NeuralNetworkInference 翻译

/***NeuralNetworkInference(NNI)isUnrealEngine'sframeworkforrunningdeeplearningandneuralnetworkinference.Itisfocusedon

chaooooooo·2023-09-28 17:02

浅析AI深度学习工作原理

我们希望，飞机票价格估算器可以利用以下几个输入值来预测飞机票价格（为防止太过复杂，这里不包括返程票）：出发机场目的地机场出发日期航线1、神经网络（Neuralnetworks）和动物一样，我们的估算器AI

艾特五三·2023-09-28 15:40

使用TensorFlow 2.0+和Keras实现AlexNet CNN架构

技术(Technical)介绍(Introduction)ThemaincontentofthisarticlewillpresenthowtheAlexNetConvolutionalNeuralNetwork

weixin_26752765·2023-09-28 12:57

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）模型深度学习

循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）是深度学习领域中一种重要的模型，尤其在处理序列数据方面具有显著的优势。

a谷雨c·2023-09-28 09:46

循环神经网络

循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）是人工智能领域中一种重要的深度学习模型，尤其在处理序列数据如自然语言处理（NLP）、机器翻译、语音识别等领域具有显著的优势。

a谷雨c·2023-09-28 09:14

使用自己数据集复现U-Net,R2U-Net,Att U-net,Att R2U-net过程。（代码参考： LeeJunHyun / Image_Segmentation ）

文章目录前言一、LoadData二、Training1.DefineNeuralNetwork2.Lossfunction3.OptimizationAlgorithm三、Validation四、Testing

鱼小丸·2023-09-28 06:52

【深度学习】RNN循环神经网络和LSTM深度学习模型

1.循环神经网络RNN（RecurrentNeuralNetwork）循环神经网络的一个核心是可以把前面的序列数据用到后面的结果预测里面。怎么样实现这一点呢。RNN结构如下图所示。

Luo_LA·2023-09-28 03:03

CNN

卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork)基于全连接层和CNN的神经网络示意图基于全连接的神经网络基于CNN的神经网络全连接的局限性由于全连接所有数据会被拉平成1维数据,数据的"形状

0xFFFFFG·2023-09-27 23:27

CMSC 421神经网络与优化

CMSC421AssignmentOneNeuralNetworksandOptimizationSeptember12,2023GeneralInstructions.PleasesubmitTWO(

·2023-09-27 19:35

计算机视觉与深度学习-循环神经网络与注意力机制-RNN（Recurrent Neural Network）、LSTM-【北邮鲁鹏】

目录举例应用槽填充（SlotFilling）解决思路方案使用前馈神经网络输入1-of-Nencoding(One-hot)（独热编码）输出问题循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，

成大事·2023-09-27 18:14

对话图灵奖得主、CNN之父Yann LeCun：我在中国看到了AI研究热潮

文|罗景文译|王启隆责编|邓晓娟出品|《新程序员》卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）在最近这些年的深度学习领域可谓锋芒毕露，成为计算机视觉、语音识别等众多人工智能应用底层的基石

CrisAppleYan·2023-09-27 16:53

【深度学习】实验15 使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)

MNIST手写体识别(Keras)1.导入Keras库2.数据集3.构造神经网络4.训练模型5.测试模型附：系列文章使用CNN完成MNIST手写体识别(Keras)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

Want595·2023-09-27 05:33

pytorch实现ResNet

1、前言ResNet（ResidualNeuralNetwork）由微软研究院的KaimingHe等四名华人提出，通过使用ResNetUnit成功训练出了152层的神经网络，并在ILSVRC2015比赛中取得冠军

浩波的笔记·2023-09-27 03:07

深度学习理论

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞士人工智能实验室JurgenSchmidhuber写的最新版本《神经网络与深度学习综述》本综述的特点是以

Alec-Wong·2023-09-27 00:03

VolSDF

VolumeRenderingofNeuralImplicitSurfaces（VolSDF）：神经隐式曲面的体渲染摘要：一个神经隐式表面体积渲染框架，将体积密度建模为几何形状的函数来实现表面重建。

川河w·2023-09-26 22:40

Python深度学习入门 - - 卷积神经网络学习笔记

卷积神经网络的数学原理1、卷积层2、池化层3、感受野三、Python实战卷积神经网络1、LetNet-5网络2、Resnet残差网络3、VGGNet迁移学习总结一、卷积神经网络简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

szu_ljm·2023-09-25 20:26

opencv python是什么_Python+OpenCV 十几行代码模仿世界名画

这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty

weixin_39625162·2023-09-25 19:02

python如何导入opencv_教你如何用OpenCV、Python和深度学习技术对图像和实时视频进行神经风格迁移...

2015年，Gatsys等人在论文ANeuralAlgorithmofArtisticStyle中提出了最初的神经风格迁移算法。

weixin_39819283·2023-09-25 19:02

python如何导入opencv_手把手教你用OpenCV和Python实现图像和视频神经风格迁移（代码）...

2015年，Gatsys等人在论文ANeuralAlgorithmofArtisticStyle中提出了最初的神经风

weixin_39581995·2023-09-25 19:32

python opencv 图像切割_Python 使用 OpenCV 进行图像神经风格迁移

NeuralStyleTransferwithOpenCVsrc:https://www.pyimagesearch.com/2018/08/27/neural-style-transfer-with-opencv

weixin_39605345·2023-09-25 19:32

opencv gpu python_无需GPU，用OpenCV和Python实现图/视频风格迁移

2015年，Gatsys等人在论文ANeuralAlgorithmofArtisticStyle中提出了最初的神经风格迁移算法。

weixin_39620197·2023-09-25 19:32

java图像风格迁移_Python+OpenCV 图像风格迁移(模仿名画)

这种功能叫做“图像风格迁移”，几乎都是基于CVPR2015的论文《ANeuralAlgorithmofArtisticStyle》和ECCV2016的论文《PerceptualLossesforReal-TimeSty

皇河水·2023-09-25 19:31

【Graph Net学习】GNN/GCN代码实战

一、简介GNN（GraphNeuralNetwork）和GCN（GraphConvolutionalNetwork）都是基于图结构的神经网络模型。

BoostingIsm·2023-09-25 10:02

聚观早报｜高德发布安全出行大模型；小鹏G9焕新上市

【聚观365】9月21日消息高德发布安全出行大模型小鹏G9焕新上市妙鸭相机上线免费版RedmiNote13Pro+支持IP68Neuralink将进行首次人体临床试验高德发布安全出行大模型高德发布了安全出行大模型

聚观365·2023-09-25 10:08

生成式 AI 入门难？速来解锁这份生成式 AI 词汇表（下篇）

N代表神经网络（NeuralNetwork）神经网络是人工智能对于人类大脑处理信息过程的一种模仿，通过每层或者说“神经元”中的关联节点对数据进行学习，并随着时

亚马逊云开发者·2023-09-25 09:57

C++实现神经网络

C++实现神经网络（NeuralNetwork）的代码实现可以非常复杂，不过幸好现在有许多高质量的库和工具可以帮助我们快速实现。下面是一个使用C++实现神经网络的例子。

r081r096·2023-09-25 09:15

深度学习自学笔记六：深层神经网络

一、深层神经网络概述深层神经网络（DeepNeuralNetworks，DNN）是一种机器学习模型，由多个神经网络层组成。

ironmao·2023-09-25 02:16

论文阅读 - Graph-ToolFormer: To Empower LLMs with Graph Reasoning Ability via Prompt Augmented by ChatGP

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-09-25 01:17

Audio Super Resolution with Neural Networks

AudioSuperResolutionwithNeuralNetworks论文：AudioSuperResolutionwithNeuralNetworks代码:GithubCV方向的超分辨研究已经非常多了

Mordekaiser·2023-09-24 15:37

A general steganographic framework for neural network models精读

Ageneralsteganographicframeworkforneuralnetworkmodels精读

菜菜小堡·2023-09-24 10:11

从统计语言模型到预训练语言模型---神经网络语言模型

随着神经网络的发展，神经语言模型（NeuralNetworkLanguageModels，NNLM）展现出了比统计语言模型更强的学习能力，克服了N-gram语言模型的维度灾难，并且大大提升了传统语言模型的性能

hanscalZheng·2023-09-23 22:16

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