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Kaggle(L6) - Binary Classification & Notebook

Applydeeplearningtoanothercommontask.IntroductionSofarinthiscourse,we’velearnedabouthowneuralnetworkscansolveregressionproblems.Nowwe

你这个代码我看不懂·2023-01-31 16:30

kaggle 导出训练数据_5个用于训练gan的kaggle数据集

kaggle导出训练数据Generativeadversarialnetworks(GANs)areasetofdeepneuralnetworkmodels,introducedbyIanGoodfellowin2014

weixin_26750481·2023-01-31 16:00

【图像去模糊】Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring论文笔记

一.论文概述一般因动态场景造成的非均匀模糊是图像去模糊中一个具有挑战性的问题，这类模糊由相机抖动、场景深度以及多个对象运动造成。消除这类复杂运动模糊，传统的基于简单假设的方法不在适用在本文中，作者提出了一种多尺度卷积神经网络，以端到端的方式恢复由多种原因造成的模糊图像，作者还提出了多尺度损失函数来模拟传统的由"粗糙到精细"的方法。此外，作者还提出了一个新的大规模数据集（仅由模糊和清晰图像对组成），

亿点困难·2023-01-31 15:52

神经网络入门经典书籍,神经网络的书籍推荐

Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习（DeepLearning）3.DeepLearningfortheLayman(为外行准备的深度学习)4.建立你自己的神经网络（MakeYourOwnNeuralNetwork

普通网友·2023-01-31 14:05

神经网络算法通俗解释,神经网络的数学表达式

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息

普通网友·2023-01-31 14:32

【深度学习系列（六）】：RNN系列（2）：RNN的基础单元之QRNN、IndRNN以及JANET

TableofContents一、QRNN1.1、QRNN网络结构二、IndRNN2.1、IndRNN网络结构三、JANET3.1、JANET网络结构一、QRNN1.1、QRNN网络结构QRNN(Quasi-RecurrentNeuralNetworks

wxplol·2023-01-31 14:24

QRNN(Quasi-Recurrent Neural Networks)

keras代码:https://github.com/DingKe/qrnnQRNN为LSTM加速算法,模型结构如下:qrnn第一层为卷积层,用于提取输入特征,第二层为pooling层,用于减少特征数目,但语常用的pooling层不同的是,qrnn采用fo-pool方法,具体计算如下.卷积层:对于输入X,分别通过三个卷积层和非线性层得到Z,F,O,公式如下:Z=tanh(Wz∗X)F=σ(Wf∗X

imperfect00·2023-01-31 14:23

RNN，LSTM，GRU学习笔记

一、RNN1.循环神经网络概述循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN），简称RNN。它与DNN和CNN的不同是：可处理序列问题（如一段文字，一段语音等）。

小小叮当同学·2023-01-31 14:50

2021-11-13

RapidNeuralReorganizationduringRetrievalPracticePredictsSubsequentLong-termRetentionandFalseMemory提取过程中的快速神经重组可预测随后的长期记忆和错误记忆

张峻铖·2023-01-31 14:20

RNN-LSTM-GRU对比简析

♣RNNRecurrentNeuralNetwork：循环神经网络，每一时间步的网络结构一致，且当前的输出是下一时间的输入。

沐阳zz·2023-01-31 14:16

论文阅读_神经网络知识蒸馏_DK

英文题目：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork中文题目：神经网络知识蒸馏论文地址：https://arxiv.org/pdf/1503.02531.pdf领域：深度学习发表时间

xieyan0811·2023-01-31 13:38

使用Attentioned Dual-Stage RNN模型预测股票（PyTorch）

本项目复现了论文ADual-StageAttention-BasedRecurrentNeuralNetworkforTimeSeriesPrediction，利用PyTorch为框架实现了作者提出的基于

Snak1enn·2023-01-31 13:21

【CV】图像恢复（去噪，去模糊，超分）模型 DPDNN 论文笔记

论文名称：DenoisingPriorDrivenDeepNeuralNetworkforImageRestoration论文下载：https://arxiv.org/abs/1801.06756论文年份

datamonday·2023-01-31 13:53

图神经网络预训练 (2) - 子结构预测 Context Prediction 代码

如上篇文章所提及，StrategiesforPre-trainingGraphNeuralNetworks一文的作者提出了节点层面进行预训练的两种方法，分别是：Context和AttributePrediction

wufeil·2023-01-31 12:34

2019-NeurIPS-Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks

2019-NeurIPS-UnderstandingAttentionandGeneralizationinGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/

发呆的比目鱼·2023-01-31 12:03

Task06：基于图神经网络的图表征学习方法

基于图神经网络的图表征学习方法本文参考datawhale开源学习资料一、基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现1.GINConv–图同构卷积层提出图同构网络的论文是：HowPowerfulareGraphNeuralNetworks

idruglab.com·2023-01-31 12:03

Datawhale GNN组队学习-Task 06

HowPowerfulareGraphNeuralNetworks?本文基于Weisfeiler-Lehman(WL)test视角理论分析了GNN，包括：分析了GNN做了什么？在什

lingwenzhenjun·2023-01-31 12:02

GANs学习系列(3)：GANs main stream paper

TheresearchfordevelopmentofGANs1.adversarialexamples1)Intriguingpropertiesofneuralnetworks,byChristianSzegedyatGoogle

Alanyannick·2023-01-31 10:46

小波神经网络的基本原理,小波神经网络设计方案

能干什么用呀小波神经网络（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种人工神经网络。

普通网友·2023-01-31 10:42

各类会议论文下载地址

neuralPS:https://papers.nips.cc/其他：anaconda历史版本下载：https://repo.anaconda.com/archive/

lzjngu·2023-01-31 09:41

CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--TensorFlow实现篇

本文是paper“AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentences”基于TensorFlow的实现方法，代码和数据集都可以到我的github上面进行下载。

liuchongee·2023-01-31 09:01

python自然语言处理—Beam Search及其优化方法—two

文章主要围绕论文《TheCuriousCaseofNeuralTextDegeneration》展开。

诗雨时·2023-01-31 08:20

论文阅读——Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

论文阅读——QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInferencefromGoogleAbstract

黄小米吖·2023-01-31 01:05

BN折叠及其量化

本文介绍量化过程中的BN折叠；以下图片引用自QuantizationandTrainingofNeuralNetworksforEfficientInteger-Arithmetic-OnlyInferenceBN

cyz0202·2023-01-31 01:34

Paper Reading||Quantization Networks

//github.com/aliyun/alibabacloud-quantization-networksQN概要1Motivation2Method2.1Non-LinearFunctionsinNeuralNetworks2.2ReformulationofQuant

Bitterest·2023-01-31 01:33

量化压缩论文：Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference

文章目录0.背景与介绍1.量化方案介绍1.1.量化参数介绍1.2.量化后的全整数矩阵乘法1.3.关于减少减法操作的说明1.4.融合层的处理0.背景与介绍随着今年深度学习的发展，基于神经网络的模型在许多任务上取得了比传统方法高很多的准确率指标。但是随之而来的问题是模型越来越庞大，这给它们部署在移动端平台（例如手机、AR/VR）上带来了诸多不便。因此，如何减小模型大小和提高推理速度，成为了一个新的热门

lankuohsing·2023-01-31 01:03

2.前馈型神经网络与反馈型神经网络

1.前馈型神经网络模型前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。

Leoxxxu·2023-01-31 00:49

机器学习_西瓜书_C5神经网络

目录5.1神经网络neuralnetwork原理流程激活函数activationfunction5.2分类感知机Perception单层(w/o隐含层)多层(with隐含层hiddenlayer)误差逆传播

大老猪·2023-01-30 20:45

Sams-Net: A Sliced Attention-based Neural Network for Music Source Separation论文笔记

文章目录AbstractIntroductionMusicSourceSeparationModelDescriptionScaledDot-ProductAttentionMulti-HeadAttentionSlicedAttentionDepthwiseSeparableCNNLayerNormExperimentalResultsConclusionsAbstract基于卷积神经网络(CN

J_Xiong0117·2023-01-30 19:29

【RNN 推荐】Long and Short-Term Recommendations with Recurrent Neural Networks

UniversitéLibredeBruxellesUMAP’17abstract循环神经网络已成功应用于基于会话的推荐，并且是基于序列预测的协同过滤越来越感兴趣的一部分。这种新的推荐方式揭示了以前被忽视的一个方面：短期和长期建议之间的差异。在这项工作中，我们可以描述许多协同过滤方法的长期概况，并且我们展示了如何用递归神经网络进行预测。我们还表明RNN不仅适用于基于会话的协同过滤，而且非常适合在密

小透明苞谷·2023-01-30 19:49

基于卷积神经网络的多类别乳腺癌分类(IEEE会议)

MulticlassBreastCancerClassificationUsingConvolutionalNeuralNetwork摘要:如今，分类系统的质量依赖于数据集的表示，这是一个需要时间来使用深入的知识来产生特定特征的过程

despacito,·2023-01-30 18:26

论文笔记：NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录文章摘要1NeuralRadianceFieldSceneRepresentation(基于神经辐射场的场景表示)2VolumeRenderingwithRadianceFields(基于辐射场的体素渲染

zaf赵·2023-01-30 17:07

文献阅读（8）：fpgaConvNet（2）

要努力学习鸭·2023-01-30 16:50

Neural Networks and Deep Learning读书笔记--神经网络应用：手写数字识别

神经网络应用于MNIST数据手写数字识别加载MNIST数据，用下面所描述的一小段辅助程序mnist_loader.py来完成。用于存储MNIST数据的数据结构在文档字符串中进行了描述-它是简单的内容、元组和Numpyndarray对象的列表（如果您不熟悉ndarray，可以将它们看作向量）："""mnist_loader\~~~~~~~~~~~~AlibrarytoloadtheMNISTimag

qq_43131605·2023-01-30 15:46

基于神经网络的图像分类,图像识别神经网络模型

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构

普通网友·2023-01-30 14:09

神经网络与卷积神经网络,卷积神经网络运用

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络

普通网友·2023-01-30 14:37

径向基神经网络（RBFNN）的实现（Python，附源码及数据集）

4、建模步骤二、径向基神经网络的实现1、训练过程（RBFNN.py）2、测试过程（test.py）3、测试结果4、参考源码及实验数据集一、理论基础径向基神经网络（RadialBasisFunctionNeuralNetwork

七层楼的疯子·2023-01-30 12:12

Sampled Softmax

论文原文：OnUsingVeryLargeTargetVocabularyforNeuralMachineTranslation我的研究方向是生成式文本自动摘要，在读2016年Nallapati那篇经典论文的时候

清川先生·2023-01-30 12:01

梯度下降（Gradient Descent）的收敛性分析

我们常听到神经网络（neuralnetwork），也常常使用梯度下降及其变种（如随机梯度下降，Adam等）来最小化经验误差（empiricalloss）。不妨设可导的目标函数（objecti

PaperWeekly·2023-01-30 12:53

Sampled softmax模型：On Using Very Large Target Vocabulary for Neural Machine Translation

参考链接论文链接：https://arxiv.org/abs/1412.2007参考连接：https://blog.csdn.net/wangpeng138375/article/details/75151064一、神经机器翻译神经机器翻译一般使用encoder–decoderencoder–decoderencoder–decoder神经网络实现decoderdecoderdecoder将输出原

菜小白—NLP·2023-01-30 12:49

python 多分类模型优化_【Python与机器学习】：利用Keras进行多类分类

这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificialneuralnetwork)来解决多分类问题。

weixin_39998462·2023-01-30 11:32

在树莓派zero上使用NCS2

在树莓派zero上使用NCS2简介树莓派zero是一款低功耗低性能的设备，要在上面跑神经网络模型就需要外接算力设备，英特尔的IntelNeuralComputeStick2(NCS2)就是一款合适的设备

贴贴新科娘·2023-01-30 10:14

Fixed-point Quantization of Convolutional Neural Networks for Quantized Inference on Embedded Pla...

这篇论文主要使用位宽（Bitwidth）和小数偏移（FractionalOffset）这两个参数来表征定点数，其中总位宽又由符号（S）位数、整数（I）位数以及小数（F）位数所组成（如图1）。论文的整一个叙述过程就是教我们如何找出最优的位宽和小数偏移的过程。图1定点表示因为这篇文章涉及到大量数学公式，在这里编写不方便，我直接在word上写好截图过来了。image.png算法1这个算法里边有两种子算法

教训小磊·2023-01-30 10:13

神经网络代码解读_NeurIPS2020上图神经网络好文

GNN的测试：DesignSpaceforGraphNeuralNetworksOpen

幸运大喵·2023-01-30 08:25

【论文阅读】HeCo：Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

具有协同对比学习的自监督异质图神经网络摘要1准备工作2HeGo模型2.1节点特征转换2.2网络架构视角引导的编码器2.3元路径视角引导的编码器2.4视角掩蔽机制2.5协同对比优化（CollaborativelyContrastiveOptimization）2.6模型扩展2.6.1HeCo_GAN2.6.2HeCo_MU3实验3.1实验设置3.2节点分类3.3节点聚类论文链接：https://ar

Cziun·2023-01-30 08:53

KDD2021 | 左右互搏：基于协同对比学习的自监督异质图神经网络

论文解读者：北邮GAMMALab硕士生刘念题目：Self-supervisedHeterogeneousGraphNeuralNetworkwithCo-contrastiveLearning会议：KDD2021

AITIME论道·2023-01-30 08:22

Self-supervised Heterogeneous Graph Neural Network with Co-contrastive Learning

1.基本概念HeterogeneousInformationNetwork（异构信息网络）分别表示节点集合，连接关系集合，节点类型集合，连接关系类型集合，节点类型映射，连接关系类型映射。例如图中三种类型的节点（author，paper，subject），两种连接关系类型（write，belongto）Networkschema（网络模式）相当于对异构图的一个抽象表示，以节点类型集合作为新的图顶点集

面包片片·2023-01-30 08:52

DeepGLO:Think Globally, Act Locally: A Deep Neural Network Approachto High-Dimensional Time Series

解决问题1.多维时间序列预测比如Amazon需要预测同一个商品类中所有未来商品的需求，这些商品需求时间序列是具有相关性的，预测未来需求的时候同时考虑相关的时间序列历史数据能提高预测精度。2.不同时间序列之间往往具有不同的scale，加大了网络初始化的难度3.已有的模型单独考虑时间序列的全局特征（MF）或者局部特征（TCN），不能更好的将多维时间序列的这两个特征相结合起来以获得更高的预测精度解决思路

几多可爱·2023-01-30 08:30

【时序】DeepGLO：可以学习全局依赖和局部信息的多时间序列预测模型

论文名称：ThinkGlobally,ActLocally:ADeepNeuralNetworkApproachtoHigh-DimensionalTimeSeriesForecasting论文下载：https

datamonday·2023-01-30 08:00

#今日论文推荐#AAAI 2022 | 对抗攻击鲁棒的异质图神经网络

wwwsxn·2023-01-29 21:20

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