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Graph Random Neural Networks for Semi-Supervised Learning on Graphs

前言NIPS2020中关于图半监督学习的研究：本文研究图的半监督学习问题，当标签节点稀缺时，大多数已有的广义神经网络都存在over-smoothing、non-robustness、weak-generalization(鲁棒性差，泛化能力弱)等缺陷。针对这些问题，本文提出了一个简单而有效的框架——图随机神经网络(GRAND)，首先设计了一个随机传播策略来实现图数据增强。然后利用一致性正则化方法优

阿瑟_TJRS·2023-08-09 03:12

【深度学习Week2】卷积神经网络

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16对CIFAR10分类【第二部分：问题总结

跪求指点·2023-08-09 03:20

Day 72-73 固定激活函数的BP神经网络 (1. 网络结构理解 2. 训练与测试过程理解)

代码：packagedl;/***Back-propagationneuralnetworks.Thecodecomesfrom*/publicclassSimpleAnnextendsGeneralAnn

Bobbyeyy·2023-08-08 17:13

深度学习5 -- 循环神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

引言本文是使用pytorch对循环神经网络RNN(RecurrentNeuralNetwork)的代码实现，作为之前介绍RNN原理的一个代码补充。

Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:57

深度学习4 -- 卷积神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

引言本文是使用pytorch对卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的代码实现，作为之前介绍CNN原理的一个代码补充。

Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 笔记

我看的是专知上的中文版，没找到英语版，觉得我写的不好的同学，可以直接去专知上看，传送门如下：http://www.zhuanzhi.ai/document/5929e0fefd33f99f6d5a22f1fcb7dd82在读我写的东西的过程中，或许会发现我和专知上写的一样，原因是因为我是初学者，对于不理解的东西，会抄一遍，大概自己抄着抄着能加深理解。引言图是一种数据结构，它对一组对象（节点）以及其

晨光523152·2023-08-08 11:20

深度学习知识总结1：主要涉及基础知识、数据与数学基础知识、线性神经网络和多层感知机

DeepLearningSummer1:Summarizelinearneuralnetworksandmulti-layerperceptronPart1Basicconcepts>监督学习回归分类标记

Cheny1m·2023-08-08 07:49

One-4-All: Neural Potential Fields for Embodied Navigation 论文阅读

论文信息题目：One-4-All:NeuralPotentialFieldsforEmbodiedNavigation作者：SachaMorin,MiguelSaavedra-Ruiz来源：arXiv时间

玛卡巴卡_qin·2023-08-08 07:49

GraphGT: Machine Learning Datasets for Graph Generation and Transformation

etal.Graphgt:Machinelearningdatasetsforgraphgenerationandtransformation[C]//Thirty-fifthConferenceonNeuralInformationProcessingSystemsDatasetsandBenchmarksTrack

Starry memory·2023-08-07 23:06

4500亿美元市值的背后，是20多年的艰难岁月，硅谷钢铁侠：要么死得安然，要么活得绚烂！

特斯拉市值突破5000亿美元，几乎是丰田汽车的三倍；SpaceX“星链计划”已发送近900颗卫星，已基本具备在美国西北部地区提供卫星上网服务的能力；Neuralink发布最新一代脑机接口产品，并成功在小猪身上试验

群山与夜·2023-08-07 21:57

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

——列举在ImageNet数据集上提高分类性能的训练技巧——以ResNet-50为例，将top-1准确率从75.3%提高的79.29%Baseline训练1、随机采样图片，将其编码为[0,255]之间的32位浮点数2、随机裁剪，长宽比例为[3/4,4/3]，面积比例为[8%,100%]，然后将裁剪区域resize为224*2243、以0.5的概率水平翻转4、使用服从[0.6,1.4]之间均匀分布的

_忙中偷闲_·2023-08-07 15:20

Stephen Wolfram：ChatGPT 的训练

Howwereallthose175billionweightsinitsneuralnetdetermined?Basicallythey’retheresultofverylarg

MediaTea·2023-08-07 11:46

单细胞分类和预测任务

以下是一些常见的方法和工具：1.机器学习方法：包括支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）、随机森林（RandomForest）、神经网络（NeuralNetworks）等。

来份芒果布丁·2023-08-07 05:41

机器学习笔记 - 基于Python发现最佳计算机视觉模型的神经架构搜索技术NAS

典型案例YOLO-NAS(NeuralArchitectureSearch)机器学习笔记-YOLO-NAS最高效的

坐望云起·2023-08-07 05:52

【计算机视觉 | 目标检测 | 图像分割】arxiv 计算机视觉关于目标检测和图像分割的学术速递（8 月 2 日论文合集）

旅途中的宽~·2023-08-07 04:38

Simple Neural Network】

PytorchTutorial【Chapter3.SimpleNeuralNetwork】文章目录PytorchTutorial【Chapter3.SimpleNeuralNetwork】Chapter3

木心·2023-08-07 01:02

Google AI 机器翻译论文《The Best of Both Worlds: Combining Recent Advances in Neural Machine Translation》

论文无代码本文参考的模型1.ConvS2S代码2.Transform代码18年，关于双语翻译的论文层出不穷，世界各地研究者发了很多这方面的paper，今天来介绍这篇GoogleAI发表的机器翻译论文。一、背景当前，seq2seq的模型在机器翻译中取得了一定的成果，典型的是将RNN循环神经网络模型作为基础，应用到seq2seq模型中。该篇论文的创作思路：第一步，将其他表现优秀的模型和训练技术，添加到

布口袋_天晴了·2023-08-06 21:30

可分离的隐式Transformer用于可解释单目高度估计

MonocularHeightEstimation2.2.MethodsforUnderstandingMonocularDepthEstimation2.3.InterpretableandExplainableDeepNeuralNetworks3

tzc_fly·2023-08-06 21:05

SLAM Using Neural Network-Based Depth Estimation for Auto Vehicle Parking

SLAMUsingNeuralNetwork-BasedDepthEstimationforAutoVehicleParking基于神经网络深度估计的SLAM在汽车停车中的应用Authors:S.K,S.B

HelloWorld__来都来了·2023-08-06 21:34

边写代码边学习之RNN

1.什么是RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一种以序列数据为输入来进行建模的深度学习模型，它是NLP中最常用的模型。

茫茫人海一粒沙·2023-08-06 20:59

SPINN：基于设备和云的神经网络协同递进推理

SPINN：基于设备和云的神经网络协同递进推理论文标题：SPINN:synergisticprogressiveinferenceofneuralnetworksoverdeviceandcloud原文链接

Y.IU.·2023-08-06 16:57

数字人解决方案——NeRF实现实时对话数字人环境配置与源码

前言1.这是一个能实时对话的虚拟数字人demo,使用的是NeRF（NeuralRadianceFields），训练方式可以看看我前面的博客。

知来者逆·2023-08-06 14:19

Adversarial Defense by Restricting the Hidden Space of Deep Neural Networks

MustafaA.,KhanS.,HayatM.,GoeckeR.,ShenJ.,ShaoL.,AdversarialDefensebyRestrictingtheHiddenSpaceofDeepNeuralNetworks

馒头and花卷·2023-08-06 14:39

【Paper Reading】DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

背景Transformer已经在NLP领域大展拳脚，逐步替代了LSTM/GRU等相关的RecurrentNeuralNetworks，相比于传统的RNN，Transformer主要具有以下几点优势可解决长时序依赖问题

UpCoderXH·2023-08-06 09:19

Stephen Wolfram：嵌入的概念

TheConceptofEmbeddings嵌入的概念Neuralnets—atleastasthey’recurrentlysetup—arefundamentallybasedonnumbers.Soifwe

MediaTea·2023-08-06 08:47

循环神经网络（RNN）

目录1.序列模型的应用2.循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）RNN的输入序列和输出序列的长度不一定一致。RNN也有不同的架构。

漂流の少年·2023-08-05 16:46

python CNN初识 --2023博客之星候选--城市赛道

Aconvolutionalneuralnetwork(CNN)isatypeofdeeplearningneuralnetworkusedinimagerecognitionandprocessingthatisspecificallydesignedtoprocessdatathathasagrid-liketopology

SzetoZeZe·2023-08-05 12:58

GNN4EDA综述｜电子设计自动化与图神经网络理论及应用

本文为「AComprehensiveSurveyonElectronicDesignAutomationandGraphNeuralNetworks:TheoryandApplications」阅读笔记

电车上那个cll呀·2023-08-05 11:56

可缝合神经网络

文章目录StitchableNeuralNetworks摘要本文方法实验结果StitchableNeuralNetworks摘要包含大量强大的预训练模型族(如ResNet/DeiT)的modelzoo已经达到了前所未有的范围

小杨小杨1·2023-08-05 11:46

标准化归一化 batch norm, layer norm, group norm, instance norm

LayerNormalization-EXPLAINED(inTransformerNeuralNetworks)LayerNormalization-EXPLAINED(inTransformerNeuralNetworks

Melody2050·2023-08-05 10:44

ChatGPT 之后，B 端产品设计会迎来颠覆式革命吗？| Liga妙谈

近日，脑机接口公司Neuralink宣布，其植入式脑机接口设备首次人体临床研究已被准许启动。遥想当年，我们还嘲讽罗老师「动嘴做PPT」，谁曾想不久后我们可能连嘴都不用动。

LigaAI·2023-08-05 06:12

EEG信号处理和分类（CNN）模型的集合+样例运行

GitHub-vlawhern/arl-eegmodels:ThisistheArmyResearchLaboratory(ARL)EEGModelsProject:ACollectionofConvolutionalNeuralNetwork

Nan_Feng_ya·2023-08-04 23:07

第4周编程作业-Programming Exercise 3: Multi-class Classifification and Neural Networks多元分类和神经网络-机器学习-吴恩达

ex3-Multi-classClassifificationandNeuralNetworks结果Exercise3|Part1:One-vs-all多元分类Part1:LoadingandVisualizingDataex3

烟若清尘·2023-08-04 22:32

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library..

该警告提示tensorflow可以以更快的速度运行。消除此警告的方法：importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'加入这两行代码，也就是把tensorflow的警告等级为2的警告忽略。

代码写得稀碎·2023-08-04 17:32

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)

代码开始添加以下内容importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'

鲨鱼味小草莓·2023-08-04 17:32

【报错】This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the

pip3installTensorFlow==2.10.1测试：python3-c"importtensorflow"输出如下信息：ThisTensorFlowbinaryisoptimizedwithoneAPIDeepNeuralNetworkLibrary

Jackilina_Stone·2023-08-04 17:32

This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the foll

Tensorflow的一个重要部分是它应该很快。通过合适的安装，它可以与CPU、GPU或TPU一起使用。快速发展的一部分意味着它根据您的硬件使用不同的代码。一些CPU支持其他CPU不支持的操作，例如矢量化加法（一次添加多个变量）。Tensorflow只是告诉您您安装的版本可以使用AVX和AVX2操作，并且在某些情况下默认设置为这样做（比如在前向或反向传播矩阵乘法中），这可以加快速度。这不是错误，它

nuliliq·2023-08-04 17:01

报错：This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)

在编译后报错：查阅资料后，有解决方法如下：#忽略importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'效果：之后无报错。

曹席鹤·2023-08-04 17:01

NeRF-SLAM: Real-Time Dense Monocular SLAM with Neural Radiance Fields 论文阅读

论文信息题目：NeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields作者：AntoniRosinol,JohnJ.Leonard，LucaCarlone

玛卡巴卡_qin·2023-08-04 11:01

BP神经网络

人工神经网络（AtificialNeuralNetworks，ANNs）是人工智能方法的一种，它通过研究人脑的组成机理和思维方式，将许多神经单元按照相应法则彼此互相连接形成复杂的网络系统，模拟人脑结构和工作模式

胡伟成·2023-08-04 10:32

2、机器学习系统搭建流程

端到端的学习（Endtoendlearning）二、机器学习算法：监督学习(Supervised)回归(Regression)LinearRegressionSupportVectorRegressionNeuralNetwork

波罗的海de夏天·2023-08-04 03:25

自然语言处理与其Mix-up数据增强方法报告

自然语言处理与其Mix-up数据增强方法1绪论1.课题背景与意义1.2国内外研究现状2自然语言经典知识简介2.1贝叶斯算法2.2最大熵模型2.3神经网络模型3DataAugmentationforNeuralMachineTranslationwithMix-up3.1

原创小白变怪兽·2023-08-04 01:29

《A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks》笔记

Introduce随着DNN的层数和节点个数越来越多，它面临着两方面的问题。一方面它的计算和存储成本越来越高，对一些及时性的程序带来了挑战（在线学习和增量学习）；另一方面由于小型化设备越来越普及，小型设备对DNN越来越强。但由于体积和计算难度，DNN在小型设备上的部署也面临挑战。本文综述了最近几年ML、最优化、计算机体系结构、数据压缩、硬件设计等等方面对DNN加速和压缩方面的进展。本文讲这些进展分

luyanfcp·2023-08-03 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-ConsistentNeRF

摘要NeuralRadianceFields(NeRF)已通过密集视图图像展示了卓越的3D重建能力。然而，在稀疏视图设置下，其性能显着恶化。

元宇宙MetaAI·2023-08-03 12:31

CTC介绍（connectionist temporal classification论文翻译）

1.摘要我基本是基于论文《ConnectionistTemporalClassification:LabellingUnsegmentedSequenceDatawithRecurrentNeuralNetworks

AI强仔·2023-08-03 09:56

SegNeXt：重新思考用于语义分割的卷积注意力

GuoMH,LuCZ,HouQ,etal.Segnext:Rethinkingconvolutionalattentiondesignforsemanticsegmentation[J].AdvancesinNeuralInfo

Joney Feng·2023-08-03 05:44

GRNN神经网络原理与matlab实现

1案例背景1.1GRNN神经网络概述广义回归神经网络(GRNNGeneralizedRegressionNeuralNetwork）是美国学者Don-aldF.Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种

配电网和matlab·2023-08-02 19:20

Stephen Wolfram：机器学习与神经网络训练

MachineLearning,andtheTrainingofNeuralNets机器学习与神经网络训练We’vebeentalkingsofaraboutneuralnetsthat“alreadyknow

MediaTea·2023-08-02 18:45

GNN的一篇入门：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks

原文链接AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks(distill.pub)https://distill.pub/2021/gnn-intro/内容简介：本文是“

qq_38480311·2023-08-02 11:36

LEARNING TO EXPLORE USING ACTIVE NEURAL SLAM 论文阅读

论文信息题目：LEARNINGTOEXPLOREUSINGACTIVENEURALSLAM作者：DevendraSinghChaplot,DhirajGandhi项目地址：https://devendrachaplot.github.io

玛卡巴卡_qin·2023-08-02 08:05

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