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【论文阅读】Gradient Guided Image Deblocking Using Convolutional Neural Networks的详解

论文：GradientGuidedImageDeblockingUsingConvolutionalNeuralNetworks作者：CheolkonJung年份：2019年期刊：ACMMultimediaAsia

一个双子座的洁宝·2023-04-05 21:50

利用Ｍatlab中LMI工具箱实现线性矩阵不等式求解

本文以《Robustoutputfeedbackfault-tolerantcontrolofnon-linearmulti-agentsystemsbasedonwaveletneuralnetworks

Python解决方案·2023-04-05 21:24

Graph Embedding 和 Graph Neural Network

/04/graph-embedding-and-gnn/目录图嵌入RandomWalkMatrixFractorizationMetaPathsDeepLearningOthers图神经网络GraphNeuralNetworksGraphConvolutionalNetworksGraphRecurrentNetworksGr

Jarkata·2023-04-05 15:37

机器学习之卷积神经网络：日撸Java三百行day71-80

本文介绍的是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN），这是深度学习（deeplearning）的代表算法之一，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，该算法在图像领域取得了非常好的实际效果

陈序袁·2023-04-05 15:40

机器学习之神经网络：日撸Java三百行day71-80

1、什么是神经网络神经网络（NeuralNetwork，NN）或人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN），是指用大量的简单计算单元（即神经元）构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理

陈序袁·2023-04-05 15:10

卷积神经网络的基本操作,卷积神经网络卷积计算

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning

阳阳2013哈哈·2023-04-05 11:00

卷积神经网络进行图像识别的学习（一）

简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种用于图像处理、计算机视觉和自然语言处理等任务的深度学习模型。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

Thorns_LBJ·2023-04-05 11:04

ONNX：C++通过onnxruntime使用.onnx模型进行前向计算【下载的onnxruntime是编译好的库文件，可直接使用】

ONNXRuntime(OpenNeuralNetworkExchange)是微软推出的一款针对ONNX模型格式的推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXR

u013250861·2023-04-05 10:44

AlexNet（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）网络详解

一.前言AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网路被提出，比如优秀的vgg,GoogleLeNet。其官方提供的数据模型，准确率达到57.1%,top1-5达到80.2%注：其实在AlexNet网络问世之前，在进行图像识别，分割等工作时，我们采用手工提取特征或者是特征+机器学习的方式，但是这

保持客气哈·2023-04-05 10:31

自然语言处理（七）： Deep Learning for NLP: Recurrent Networks

目录1.N-gramLanguageModels2.RecurrentNeuralNetworks2.1RNNUnrolled2.2RNNTraining2.3(Simple)RNNforLanguageModel2.4RNNLanguageModel

小羊和小何·2023-04-05 08:01

The Illustrated Transformer:中英文（看原文，很多翻译是错误的）

注意力是一个有助于提高神经机器翻译（neuralmachinetranslation）应用程序性能的概念。

元宇宙iwemeta·2023-04-05 06:35

吴恩达深度学习笔记（3）-神经网络如何实现监督学习？

神经网络的监督学习(SupervisedLearningwithNeuralNetworks)（请注意文中粗体部分内容，划重点吶！）

极客Array·2023-04-05 00:56

Pytorch :从零搭建一个神经网络

文章目录安装依赖从源码编译pytorchCXX_ABI问题数据集归一化Transforms搭建神经网络Componentsofaneuralnetworknn.Flattennn.Linearnn.Sequentialnn.SoftmaxModelParameters

Shilong Wang·2023-04-04 23:32

7.1、Convolution Neural Network (CNN)

ConvolutionNeuralNetwork(CNN)MNISTCNN,gpu,deepnetwork,dropout,ensembles结果达到接近人肉眼识别水平：9,967/10,000识别正确以下是误识别的图片右上角为标签

遇见百分百·2023-04-04 21:28

图像复原的损失函数总结——Loss Functions for Image Restoration with Neural Networks论文阅读

LossFunctionsforImageRestorationwithNeuralNetworks论文亮点摘要损失函数L1LossSSIMLossMS-SSIMLoss最好的选择：MS-SSIM+L1Loss

风雪夜归人o·2023-04-04 21:35

通过机器学习预测电网平均总负荷

望百川归海·2023-04-04 17:07

集成光子芯片Micro-comb原理

2021年1月6号，一篇名为《11TOPSphotonicconvolutionalacceleratorforopticalneuralnetworks》的论文发表在nature上。

考琪·2023-04-04 16:11

深度学习 - 基本网络篇

2019-06-221CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)特点：输入不是单一位置，还有附近的位置；考虑的是空间上的关系。

aaa小菜鸡·2023-04-04 13:51

深度学习介绍及反向传播机制#李宏毅机器学习Part4

目录深度学习的发展：发展历史未来展望【待整理】机器学习/深度学习的三步骤：Step1：神经网络（Neuralnetwork）1.前馈Feedforward2.全连接FullyConnect3.隐藏层4.

CHENYUZ-hub·2023-04-04 12:13

12篇顶会和代码全面掌握深度学习在文本分类的发展

ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification(EMNLP2014)Kim在EMNLP2014提出的TextCNN方法，在多个数据集上取得了很好的效果

top_小酱油·2023-04-04 11:18

How to Accelerate Your Python Deep Learning with Cloud GPU?

OverloadedThisafternoon,Itraineda3-layersneuralnetworkasaregressionmodeltopredictthehousepriceinBostondistrictwithPythonandKeras.Theexamplecasecamefromthebook"DeepLearningwithPython

王树义·2023-04-04 05:26

Dialogue Transformers

近期的一些工作使用层次化的循环神经网络（hierarchicalrecurrentneuralnetworks）在对话上下文中对多个话语（utterances）进行编码，但是我们认为纯粹的自注意力机制是更合适的

chansonzhang·2023-04-03 22:28

【残差信息增强：双流卷积神经网络：Pansharpening】

Dual-StreamConvolutionalNeuralNetworkWithResidualInformationEnhancementforPansharpening（基于残差信息增强的双流卷积神经网络泛锐化算法

小郭同学要努力·2023-04-03 21:54

图结构的神经网络

people/jure/pubs/nn_structure-icml20.pdfPPT：https://cs.stanford.edu/~jiaxuan/files/Graph_Structure_of_Neural_Networks_slides.pdfICML

Vinteuil·2023-04-03 18:22

Chatgpt训练使用的模拟人脑神经元网络

目前模拟人脑神经元的网络主要有以下几种：人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）：ANN是一种基于人脑神经元结构和功能的计算模型，包括前馈神经网络、反馈神经网络、自组织神经网络等

roxxo·2023-04-03 15:04

[架构之路-14]：目标系统 - 硬件平台 - CPU、MPU、NPU、GPU、MCU、DSP、FPGA、SOC的区别

--广义CPU1.3MCU（MircoControllerUnit：微控制单元）--单片机二、网络协议处理器NPU2.1npu=networkprocessingunits：网络处理单元2.2npu=neural-networ

文火冰糖的硅基工坊·2023-04-03 05:37

简谈NPU

了解NPU架构NPU是什么NPU是神经网络处理器NeuralProcessingUnit的缩写，是一种专门用于加速人工智能应用的芯片。

__WanG·2023-04-03 05:30

IEEE论文格式要求（翻译）

这里翻译的是IEEENeuralNetworksandLearningSystems的格式要求，直接用谷歌翻译的。

巧克力酱人·2023-04-03 05:43

LSTM多步时间序列预测+区间预测（附代码实现）

时间序列预测——LSTM模型（附代码实现）_lstm预测模型_噜噜啦啦咯的博客-CSDN博客模型原理长短时记忆网络（Longshort-termmemory，LSTM）是一种循环神经网络(Recurrentneuralnetwork

噜噜啦啦咯·2023-04-03 04:03

pytorch模型转ONNX、并进行比较推理

pytorch模型转ONNX、并进行比较推理pytorch模型转ONNX概述PT转ONNX比较PT和ONNXONNX批量推理图片pytorch模型转ONNX概述ONNX（OpenNeuralNetworkExchange

江小皮不皮·2023-04-03 00:13

识别手写数字的神经网络为什么需要10个输出而不是四个？一个简单的回答

（问题来自Neuralnetworksanddeeplearning）Youmightwonderwhyweuse10outputneurons.Afteral

_伦_·2023-04-02 22:34

N-LTP：基于预训练模型的中文自然语言处理平台

2021-05-0318:12:52论文名称：N-LTP:AOpen-sourceNeuralChineseLanguageTechnologyPlatformwithPretrainedModels论文作者

喜欢打酱油的老鸟·2023-04-02 16:15

论文阅读: NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters

没有相机参数的神经辐射场创新点相机参数可以可作为可学习参数联合优化为了对摄像机参数估计和新视图渲染的质量进行基准测试，我们引入了一个新的路径跟踪合成场景数据集，称为布伦德正向数据集（BLEFF）我们进行了广泛的分析，以了解各种摄像机运动下的训练行为，并表明在大多数情况下，联合优化管道可以恢复准确的摄像机参数，并实现与COLMAP预先计算的摄像机参数训练相当的新视图合成质量。具体算法伪代码文章将相机

BlueagleAI·2023-04-02 15:29

剪枝论文阅读《Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》

openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/He_Filter_Pruning_via_Geometric_Median_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks_CVPR

欠我的都给我吐出来·2023-04-02 15:37

TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition 笔记

AdaptingTransformerEncoderforNamedEntityRecognitionAbstract（摘要）1Introduction（介绍）2RelatedWork（相关工作）2.1NeuralArchitectureforNER

幽影相随·2023-04-02 15:44

论文浅尝 | 通过文本到文本神经问题生成的机器理解

Citation:YuanX,WangT,GulcehreC,etal.Machinecomprehensionbytext-to-textneuralquestiongeneration[J].arXivpreprintarXiv

开放知识图谱·2023-04-02 09:32

mobilenet v1_在mobilenet v1上进行评论

mobilenetv1Inthisarticle,IwillexplainaboutMobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationspaperfromGoogle.TheydevelopedaclassofefficientmodelscalledMobileNetswhichmainlyfocus

weixin_26630173·2023-04-02 07:04

神经网络初始化

参考资料：作业来自Coursera课程ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization第1周作业

抬头挺胸才算活着·2023-04-02 05:38

openai-gpt_GPT-3底漆

openai-gptGPT-3islikelythemostcomputationally-expensivemachinelearningmodel.Theneuralnetwork’s175billionparametersmakeitabouttentimeslargerthanthepreviouslargestlanguagemodel

weixin_26752075·2023-04-02 01:22

Pytorch学习笔记----DRL

Pytorch--AdvancedCNNConvolutionalNeuralNetworkInceptionModule1X1convolutionImplementationofInceptionModuleDeepResidualLearningImplementationofsimpleResidualNetworkReferenceConvolutionalNeuralNetworkIn

pat12138·2023-04-02 00:43

使用scikit-learn进行深度学习

scikit-learn中的神经网络(NeuralNetworksinscikit-learn)scikit-learnismyfirstchoicewhenitcomestoclassicalMachineLearninginPython.Ithasagoodsetofalgorithms

weixin_26752075·2023-04-02 00:07

《PyTorch深度学习实践8》——卷积神经网络-基础篇（Basic-Convolution Neural Network）

目录一、卷积层1.卷积层理解2.卷积层参数二、池化层三、MNIST分类1.网络结构2.CPU版本3.GPU版本一、卷积层1.卷积层理解假如我们有一张图像，RGB三通道，我们对每个通道都用一个卷积核，就可以得到三个通道的特征图，之后我们可以将这三个特征图进行简单叠加，就可以得到一张特征图。如下所示：我们也可以这样表示：也就是说，我们有一张n∗5∗5n*5*5n∗5∗5的图像，可以用一个n∗3∗3n*

☆下山☆·2023-04-02 00:59

《PyTorch深度学习实践10》——循环神经网络-基础篇（Basic-Recurrent Neural Network）

目录一、RNN简介二、RNNCell用法三、RNN用法三、实例：hello换序1.RNNCell2.RNN四、Embedding一、RNN简介RNN网络最大的特点就是可以处理序列特征，就是我们的一组动态特征。比如，我们可以通过将前三天每天的特征（是否下雨，是否有太阳等）输入到网络，从而来预测第四天的天气。我们可以看RNN的网络结构如下：二、RNNCell用法importtorchbatch_siz