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2022.10.16 第二十六次周报

结构的架构工程-CNN内部结构与方案设计卷积层RELU层池化层全连接层代码-CNN手写数字识别总结前言Whathasbeenlearnedthisweekrevolvesaroundconvolutionalneuralnetworks

孙源峰·2023-01-16 13:29

Python深度学习基础（七）——Python手动实现多层神经网络

根据之前的文章我们可以很容易的搭建出多层神经网络，下面我们以其中一种方式为例实现多层神经网络，推荐使用jupyternotebook引入包其中:sklearn.datasets:用于生成数据集sklearn.neural_network.MLPClassifier

艾醒(AiXing-w)·2023-01-16 13:20

Learning to Ask Neural Question Generation for Reading Comprehension

LearningtoAsk:NeuralQuestionGenerationforReadingComprehension学会提问：阅读理解的神经性问题生成1Abstract本文提出了一个基于注意力的序列学习模型

自然语言处理CS·2023-01-16 11:21

计算机视觉之风格迁移（一）——CVPR2016论文Image Style Transfer复现

内容图片的内容重新生成一张目标图片，例如：内容图片风格图片目标图片说到风格迁移，不得不提到该领域的经典论文：【CVPR-2016】ImageStyleTransferUsingConvolutionalNeuralNetworks

编程小菜鸟123·2023-01-16 11:45

3.Single Image Dehazing via MSCNN-HE 论文阅读

SingleImageDehazingviaMulti-scaleConvolutionalNeuralNetworkswithHolisticEdges译为：基于整体边缘多尺度卷积神经网络的单幅图像去噪作者

ChenTsingZheng·2023-01-16 11:31

SwAV：通过对比聚类匹配实现视觉特征的无监督学习

MisraI,MairalJ,etal.Unsupervisedlearningofvisualfeaturesbycontrastingclusterassignments[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems

Civisky·2023-01-16 11:56

【机器学习】深度学习和卷积神经网络

目录参考卷积神经网络卷积运算卷积核计算演示卷积网络中的概念卷积神经网络的核心思想卷积神经网络结构ILSVRCAlexNetVGGNet谷歌的GoogLeNet微软的残差网络ResNetSENet参考华为云学院卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

sword_csdn·2023-01-16 10:49

神经网络信息双向传播,神经网络反向传播推导

如何理解神经网络里面的反向传播算法反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）的最常用且最有效的算法。

阳阳2013哈哈·2023-01-16 10:59

人工神经网络算法的应用,神经网络是机器算法吗

神经网络算法的人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。

aifans_bert·2023-01-16 10:26

【论文速递】TPAMI2022 - 自蒸馏：迈向高效紧凑的神经网络

【论文速递】TPAMI2022-自蒸馏：迈向高效紧凑的神经网络【论文原文】：Self-Distillation:TowardsEfficientandCompactNeuralNetworks获取地址：

長__安·2023-01-16 10:56

[通道注意力]--ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

实验效果：创新点：将SENet中的两个先降维后升维的卷积，替换为更有效的连接方式，提高准确率的同时也减少了参数量。代码：把代码拿到超分网络RCAN中尝试了一下，直接损失破万，目前还没找到原因，初步怀疑是缺少了BN层的原因。importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nn.parameterimportParameterclasseca_layer(nn.Module

chenzy_hust·2023-01-16 08:22

最近论文汇总：ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

论文名称：ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks论文链接：ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks

深度菜鸡-达闻西·2023-01-16 08:47

论文阅读——ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks改进版通道注意力fromCVPR2020期末结束，开始投入论文和实验的海洋摘要

黄小米吖·2023-01-16 08:46

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

前面学习了SENet为代表的通道注意力机制来提高网络性能，但是该网络模型涉及降维以控制模型复杂性。但是作者实验中显示维度减少对通道注意预测产生了副作用，因为其将通道特征投影到低维空间，然后将其映射回来，使通道与其权重之间的对应关系成为间接的，并且捕获所有通道之间的依赖关系是低效且不必要的。因此作者设计了ECA模块，该模块避免了维度缩减，并以有效的方式捕获跨通道交互。1.模块结构:首先自适应地确定核

大白兔奶糖yyds·2023-01-16 08:14

ECA-Net: Efficient Channel Attention

论文EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks前言SENet首先通过globalaveragepooling对每个通道的空间信息进行编码

00000cj·2023-01-16 08:14

ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks---CVPR2020

这是CVPR2020的一篇文章。地址：如上图所示，SE实现通道注意力是使用两个全连接层，而ECA是需要一个的卷积。作者这么做的原因一方面是认为计算所有通道两两之间的注意力是没有必要的，另一方面是用两个全连接层确实引入了太多的参数和计算量。因此作者进行了AvgPool之后，只是使用了一个感受野为k的一维卷积（相当于只计算与相邻k个通道的注意力），这样做就大大的减少的参数和计算量。(i.e.相当于SE

查无此人☞·2023-01-16 08:44

SA-NET: shuffle attention for deep convolutional neural networks

摘要注意力机制使得神经网络能够准确地关注输入的所有相关元素，已经成为提高深层神经网络性能的重要组成部分。在计算机视觉的研究中心，主要有两种广泛使用的注意力机制：空间注意和通道注意力，他们分别旨在捕捉像素级的成对关系和通道依赖性。虽然将它们融合在一起可能会比他们各自的实现获得更好的性能，但是这不可避免地会增加计算开销。针对这一问题，本文提出了一种有效的ShuffleAttention模块，该模块采用

Cierlly·2023-01-16 08:13

【论文阅读笔记】【CVPR2020】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

www.researchgate.net/publication/336361781_ECA-Net_Efficient_Channel_Attention_for_Deep_Convolutional_Neural_Networks

creami11·2023-01-16 08:12

ECANet模型——pytorch实现

论文传送门：ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworksECANet的目的：为网络中添加ECAblock(EfficientChannelAttention

Peach_____·2023-01-16 08:11

【翻译+笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

因为没本事解读数学推导于是只能整了一份加笔记的翻译）ECA-Net:深度卷积神经网络的有效通道注意ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks

Kaleidoscope-·2023-01-16 08:10

论文阅读笔记（十六）：SSD: Single Shot MultiBox Detector

Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesoverdifferentaspectratiosandscalesperfeature

__Sunshine__·2023-01-16 08:25

论文中文解读 End-to-End Multimodal Emotion Recognition using Deep Neural Networks 基于深度神经网络的端到端多模态情感识别

论文解读End-to-EndMultimodalEmotionRecognitionusingDeepNeuralNetworks基于深度神经网络的端到端多模态情感识别英文文献https://www.researchgate.net

mengmeng0109·2023-01-16 08:14

神经网络教程推荐,神经网络入门教程

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创我见过的最脑残也是最好懂的人工神经网络算法教程你要的这份文档，原名为《用平常语言介绍神经网络》(NeuralNetworksinPlainEnglish)，有人翻译过来

普通网友·2023-01-16 06:33

《PyTorch深度学习实践》Lecture_10 卷积神经网络基础 CNN

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_10重点回顾+代码复现Lecture_10卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork一、重点回顾——卷积神经网络的结构

　木夕敢敢·2023-01-16 06:59

代数与逻辑：作业四神经网络

二隐层神经网络四、选择公开数据集，测试感知机模型与二隐层神经网络性能一、作业要求简述神经网络模型编程实现感知机模型与二隐层神经网络选择公开数据集，测试感知机模型与二隐层神经网络性能二、简述神经网络模型神经网络（NeuralNetworks

-北天-·2023-01-16 06:28

LSTM（Long Short-Term Memory）

LSTM（LongShort-TermMemory）前面的两篇博客介绍了基本的循环神经网络RNN（recurrentneuralnetwork）：RNN（recurrentneuralnetwork）（

天泽28·2023-01-16 04:52

系列教程 | 用Jina搭建PDF搜索引擎Part 1

随着神经搜索(NeuralSearch)技术的普及，越来越多开发者，开始尝试用Jina解决非结构化数据的索引和搜索问题。本系列教程中，我们将演示如何用Jina搭建一个PDF搜索引擎。

Jina AI·2023-01-16 03:34

基于 RBF 神经网络进行非线性系统识别附matlab代码

⛄内容介绍Inthispaper,weproposeanoveladaptivekernelfortheradialbasisfunctionneuralnetworks.TheproposedkerneladaptivelyfusestheEuclid

matlab科研助手·2023-01-16 01:20

数学建模算法与应用【BP神经网络算法】

人工神经网络ANN在机器学习和认知科学领域，人工神经网络(artificialneuralnetwork缩写ANN)，简称神经网络(neuralnetwork，缩写NN)或类神经网络，是一种模仿生物神经网络

落花生.·2023-01-16 00:10

在开发板上跑深度学习_在Android手机上学习深度学习的神奇方法

深度学习（DeepLearning,DL）或阶层学习（hierarchicallearning）是机器学习的技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络（ArtifitialNeuralNetworks

米佗耶目·2023-01-16 00:07

PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs论文解读

论文解读《PredRNN:RecurrentNeuralNetworksforPredictiveLearningusingSpatiotemporalLSTMs》点击下载.作者：YunboWang，MingshengLong

爱学习的吨吨a·2023-01-15 18:15

RNN：Recurrent Neural Network

循环神经网络公式：该公式来源于Pytorch截图，其相关设置如下https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html#rnnTensorflow2中目前未看到明确公式，其相关设置如下https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html#rnn根据公式和后续代码，基本得

韭菜60·2023-01-15 18:42

PyTorch 101, Part 2: 构建你的第一个卷积神经网络

翻译原文：https://blog.paperspace.com/pytorch-101-building-neural-networks/说在前面：这篇文章是AyooshKathuria关于PyTorch

lp_oreo·2023-01-15 16:51

【论文阅读】【CVPR 2020】PointASNL ：Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks

文章目录1.四个问题2.论文介绍3.参考资料4.收获1.四个问题解决什么问题针对fps采样对噪声敏感的问题，提出自适应采样方法，看起来其实就是一个局部特征丰富模块受non-local的启发，使用全局范围内的上下文信息，对采样点的特征进行增强用了什么方法解决见上效果如何ModelNet10and40还存在什么问题？2.论文介绍2个模块：a+b，其中b包含了local+non-local消融实验3.参

I"ll carry you·2023-01-15 14:27

车牌识别之LPRNet

论文：LPRNet:LicensePlateRecognitionviaDeepNeuralNetworksGithub：https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch

watersink·2023-01-15 14:39

AlexNet网络模型复现

含有5类鲜花）对模型进行了训练和验证，10epoch下精度可达70%；二、过程0.AlexNet介绍1.论文学习《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks

Wiseym·2023-01-15 11:57

经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

前言今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作：ResNeXt（《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》）。

路人贾'ω'·2023-01-15 11:24

基于卷积神经网络和热力图回归的非结构化道路消失点检测论文解读

UnstructuredRoadVanishingPointDetectionUsingtheConvolutionalNeuralNetworkandHeatmapRegression(URVP)基于卷积神经网络和热图回归的非结构化道路消失点检测前言

Wincher_Fan·2023-01-15 10:23

循环神经网络语言模型 recurrent neural network language model

1.什么是languagemodel？Astatisticallanguagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.Givensuchasequence,sayoflengthm,itassignsaprobability.tothewholesequence.Thelanguagemodelprovidescontexttodis

DecafTea·2023-01-15 10:15

【python初级】windows安装onnx、onnxruntime以及onnxruntime-gpu

onnxruntime以及onnxruntime-gpu1、背景2、升级pip3、pip安装onnx4、pip安装onnxruntime5、pip安装onnxruntime-gpu1、背景ONNX即OpenNeuralNetworkExchange

jn10010537·2023-01-15 10:13

PyTorch - 18 - CNN权重 - PyTorch神经网络中的可学习参数

PyTorch-18-CNN权重-PyTorch神经网络中的可学习参数OurNeuralNetworkLearnableParametersGettingAnInstanceTheNetworkNetworkStringRepresentationHowOverridingWorksWhat

许喜远·2023-01-15 10:00

神经网络与高级思维

[关键词]反射认知创造神经网络人工智能neuralnetworkandadvancedthinkinghuidongwang[Abstract]I

casularm·2023-01-15 09:25

RNN从理论到实战【理论篇】

循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是包含循环连接的网络，即

深度之眼·2023-01-15 09:23

深度学习13-讨论NLP和RL问题之间的相似性

###使用强化学习训练聊天机器人▪简要介绍NLP基础知识，包括循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）、词嵌入（wordembedding）和seq2seq（序列到序列）模型

clayhell·2023-01-15 08:41

【学习笔记】深度学习之CNN卷积神经网络

定义卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworkConvolutionalNeuralNetworkConvolutionalNeuralNetwork,CNNCNNCNN）是一种前馈神经网络

Amber Ji·2023-01-15 08:35

任意方向边界框——day64 读论文：基于自适应目标定位特征卷积神经网络的高分辨率遥感影像多面向目标检测

Multi-OrientedObjectDetectioninHigh-ResolutionRemoteSensingImageryBasedonConvolutionalNeuralNetworkswithAdaptiveObjectOrientationFeatures

想太多!·2023-01-15 06:50

区域聚集网络：改进的卷积神经网络用于心电图特征检测第一次将深度学习运用到ECG特征检测

论文阅读笔记：RegionAggregationNetwork:ImprovingConvolutionalNeuralNetworkforECGCharacteristicDetection区域聚集网络

大鱼qss·2023-01-15 01:37

神经网络一 | ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

一大量数据集与大规模网络训练1.1个人简单理解该文章设计目的是能够学习大规模，高分辨率的图像数据集且具备足够学习能力的网络。如此一来就免不了对网络的宽度和深度有较高的要求，与此同时网络参数的数量和计算量也是庞大的。作者首先确定使用CNNs的架构，这样做减少了神经层之间的连接以及参数量，便于训练，且性能相比标准的具有相似尺寸大小的网络层的前馈神经网络只是轻微的下降。之后作者在框架中引入了几个设计，如

我去喝咖啡了·2023-01-14 23:58

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

参考ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks-云+社区-腾讯云摘要我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetLSVRC

Wanderer001·2023-01-14 23:57

ImageNet classification with deep convolutional neural networks

使用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类目录1.引言2.网络结构2.1小细节2.2代码部分3.创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力，已不再使用）3.4重叠池化（轻微防止过拟合/提高准确率，不再使用）3.5数据增强（防止过拟合）3.6dropout4.参考1.引言2012年被认为是深度学习复兴之始，当时来自多伦多大学的Hint

每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

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