neural 第68页

文献笔记|知识追踪|GKT|Graph-based Knowledge Tracing: Modeling Student Proficiency Using Graph Neural Network

文章目录Graph-basedKnowledgeTracing:ModelingStudentProficiencyUsingGraphNeuralNetwork研究对象面临的问题难点作者的方法FrameworkGKT

江城暮·2023-01-12 19:38

A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences -- 阅读笔记

前言：这是一篇对经典NLP论文，AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentences(Kalchbrenner,Grefenstette&Blunson,2014

Andyq1983·2023-01-12 19:35

Convolutional Neural Network(CNN)

ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)图像分类所有输入图片的大小相同每一张图像是一张三维的Tensor，长宽和通道数将图片展成一个向量作为输入，在FCN中会产生很多参数网络不一定需要看到完整的图片

Shannnon_sun·2023-01-12 19:02

CHAPTER 6 Deep learning

Inthelastchapterwelearnedthatdeepneuralnetworksareoftenmuchhardertotrainthanshallowneuralnetworks.That'sunfortunate

mydear_11000·2023-01-12 19:22

7 Papers & Radios | ICCV 2021获奖论文，MIT华人团队解决持续70年的数学难题

RevitalizingCNNAttentionsviaTransformersinSelf-SupervisedVisualRepresentationLearningPixel-PerfectStructure-from-MotionwithFeaturemetricRefinementDeepNeuralNetworksandTabula

机器学习社区·2023-01-12 17:34

[模型调研]实体消歧

EvaluatingtheImpactofKnowledgeGraphContextonEntityDisambiguationModels3.GlobalEntityDisambiguationwithBERT4.NeuralCross-LingualE

女青年学习日记·2023-01-12 17:22

Real-time Hand-Detection using Neural Networks (SSD) on Tensorflow

计算机视觉领域现在有若干追踪方法。其中许多方法是基于规则的（例如，基于纹理和边界特征来提取背景，使用色彩直方图和HOG分类器来区分手和背景等），因而它们的鲁棒性不是非常好。例如，如果背景复杂，或者照明条件的急剧变化导致了肤色的急剧变化或追踪物被遮蔽，这些算法可能检测效果不尽如人意。（可以参考这篇关于HCI领域估计手部姿态的综述）。深度学习框架（例如tensorflow的ObjectDetectio

程序小K·2023-01-12 16:49

用神经声码器进行说话人验证的对抗样本检测

ADVERSARIALSAMPLEDETECTIONFORSPEAKERVERIFICATIONBYNEURALVOCODERS摘要ASV任务最近经常受到对抗性攻击，对应的举措是有限的；本文采用神经声码器来检测对抗样本

深海的银·2023-01-12 13:49

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Compressing Deep Graph Neural Networks via Adversarial Knowledge Distillation

通过对立知识蒸馏压缩深度图神经网络摘要深度图神经网络(GNNs)已被证明对图结构数据的建模具有表达能力。然而，深度图模型的过度堆积的体系结构使得在移动或嵌入式系统上部署和快速测试变得困难。为了压缩过度堆积的广义神经网络，通过师生架构进行知识提炼是一种有效的技术，其中关键步骤是用预定义的距离函数来度量教师和学生网络之间的差异。然而，对各种结构的图使用相同的距离可能是不合适的，并且最佳距离公式很难确定

乱搭巴士·2023-01-12 13:33

深度学习在识别雷达信号调制类别中的应用

隔壁王童鞋·2023-01-12 12:45

Hyperspectral Band Selection Using Attention-Based Convolutional Neural Networks

HyperspectralBandSelectionUsingAttention-BasedConvolutionalNeuralNetworks无监督的缺点：1、在特征空间中选择最优维数是一个难点2、

好好会·2023-01-12 12:09

GNN、GCN、GAT关系

图神经网络GraphNeuralNetwork(GNN)参考文献：图神经网络GraphNeuralNetwork(GNN)最早期的图神经网络GraphNeuralNetwork，简称GNN。

有梦想的鱼·2023-01-12 11:17

Pytorch——Build PyTorch CNN - Object Oriented Neural Networks

BuildPyTorchCNN-ObjectOrientedNeuralNetworksBuildingneuralnetworkswithPyTorchPyTorch’storch.nnpackagePyTorch's

TonyHsuM·2023-01-12 11:49

Seq2Seq与Attention机制

Seq2Seq的思想最早由两篇论文引出，分别为《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》和《LearningPhraseRepresenta

jeremysun1224·2023-01-12 10:05

【知识图谱论文】具有生物医学知识图谱逻辑规则的神经多跳推理

Article文献题目：NeuralMulti-hopReasoningwithLogicalRulesonBiomedicalKnowledgeGraphs代码：https://github.com/

Wwwilling·2023-01-12 10:26

人脸检测算法模型MTCNN

MTCNN，Multi-taskconvolutionalneuralnetwork（多任务卷积神经网络），将人脸区域检测与人脸关键点检测放在了一起。

南妮儿·2023-01-12 08:10

一维卷积神经网络_卷积神经网络的来源，概念和过程理解

一、卷积神经网络的来源卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)，简称CNN，是模仿人类视觉皮层功能的深度学习算法。

weixin_40008870·2023-01-12 07:01

【阅读笔记】《Uncertainty-Aware Curriculum Learning for Neural Machine Translation》(ACL2020)

《Uncertainty-AwareCurriculumLearningforNeuralMachineTranslation》学习目标：初步了解NMT领域知识，理解常用方法和术语建议：新手可以先看整理的

唐唐无糖·2023-01-12 07:45

注意力机制

thepaperwhichdescribeseveraldeeplearningmodelsfrequentlyusedinsolvingtimeseriespredictionproblemshasbeenread.Theresultsshowthatlong-termmemoryandconvolutionalneural

hehehe2022·2023-01-12 06:39

基础2-用卷积神经网络进行颅内和头皮脑电图数据分析的广义癫痫预测

AGeneralisedSeizurePredictionwithConvolutionalNeuralNetworksforIntracranialandScalpElectroencephalogramDataAnalysis

爱吃榴莲的妹妹·2023-01-12 06:05

大数据分析和计算机视觉笔记 (8) - 卷积神经网络图像分析(Convolution Neural Network Image Analytic)

深度学习-卷积神经网络图片分析步骤视觉词袋法流程(Bag-of-Visual-Word)深度学习(DeepLearning)神经网络知识背景其他名词损失函数(lossfunction)激活函数多层感知全连接层(FullyConnectedLayer)挑战网络结构设计学习算法为什么选择卷积神经网络？深度学习模型(DeepLearningModel)卷积神经网络卷积层(ConvolutionLayer

王踹踹·2023-01-12 01:40

论文阅读| ShellNet: Efficient Point Cloud Convolutional Neural Networks using Concentric Shells...

前言：点云分类和分割方向文章–ICCV2019oralpage:[here]ShellNet:EfficientPointCloudConvolutionalNeuralNetworksusingConcentricShellsStatistics

btee·2023-01-11 19:04

强化学习6——神经网络基础知识

一、概念及性质1.1概念人工神经网络（简称神经网络，NeuralNetwork）是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络控制是将神经网络与控制理论相结合而发展起来的智能控制方法。

路漫求索_CUMT·2023-01-11 17:51

Sequence to Sequence 经典必读两篇论文

SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks论文LearningPhraseRepresentationsusingRNNEncoder-DecoderforStatisticalMachineTranslation

进击的煎饼果子·2023-01-11 17:47

dqn推荐系统_推荐系统遇上深度学习(四十)使用RNN做基于会话的推荐

今天，我们介绍的文章题目为《SESSION-BASEDRECOMMENDATIONSWITHRECURRENTNEURALNETWORKS》，通过循环神经网络来进行会话推荐。

第五流羽·2023-01-11 16:07

ShuffleNet V1——总结

TravelingLight77·2023-01-11 12:41

[论文阅读-NeRF+SLAM]NeRF-SLAM：使用神经辐射场表征的实时稠密单目SLAM系统

NeRF-SLAMNeRF-SLAM:Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields第一个结合稠密单目SLAM和层次化体素神经辐射场（hierarchicalvolumetricneuralradiancefields

一杯半开水·2023-01-11 12:40

图神经网络EEG论文阅读和分析：《EEG-Based Emotion Recognition Using Regularized Graph Neural Networks》

摘要：脑电图(EEG)通过电极测量大脑不同区域的神经元活动。现有的许多基于EEG的情绪识别研究并没有充分利用EEG通道的拓扑结构。在本文中，提出了一种正则化图神经网络(RGNN)用于基于脑电图的情绪识别。RGNN考虑了不同脑区域之间的生物拓扑结构，以捕捉不同脑电信号通道之间的局部和全局关系。具体来说，通过图神经网络中的邻接矩阵来建模脑电图信号的通道间关系，其中邻接矩阵的连接和稀疏性受到人类大脑组织

KPer_Yang·2023-01-11 12:37

EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析

《InvestigatingCriticalFrequencyBandsandChannelsforEEG-basedEmotionRecognitionwithDeepNeuralNetworks》方法

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

NeRF与GAN的交融（一）——NeRF论文阅读

原论文：NIPS2020NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis背景知识图像处理、立体视觉等方向常常涉及到四个坐标系：世界坐标系

Polaris_T·2023-01-11 12:36

Pytorch常用权重初始化方法

初始化方法分为两个部分：1.Xavier，kaiming系列；2.其他方法分布Xavier初始化方法，论文在《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks

liiiiiiiiiiiiike·2023-01-11 12:35

深入理解ECAPA-TDNN——兼谈Res2Net、ASP统计池化、SENet、Batch Normalization

概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构

DEDSEC_Roger·2023-01-11 11:23

【学习周报】深度学习花书学习笔记。

循环神经网络RNN这一章主要介绍了循环神经网络(Recurrentneuralnetwork,简称RNN)，主要用来处理序列数据，比如一些文字序列或时序数据。

Bohemian_mc·2023-01-11 11:09

loss函数之TripletMarginLoss与TripletMarginWithDistanceLoss

来自论文Learninglocalfeaturedescriptorswithtripletsandshallowconvolutionalneuralnetworks对于包含NNN个样本的batch数据

旺旺棒棒冰·2023-01-11 10:50

欧拉法求解微分方程_神经网络常微分方程 (Neural ODEs) 解析

原标题|NeuralODEs:breakdownofanotherdeeplearningbreakthrough作者|AlexandrHonchar翻译|had_in(电子科技大学)、HERAT(中山大学

weixin_39611340·2023-01-11 09:06

PNN

PNN，全称为Product-basedNeuralNetwork，认为在embedding输入到MLP之后学习的交叉特征表达并不充分，提出了一种productlayer的思想，既基于乘法的运算来体现体征交叉的

简单点1024·2023-01-11 09:36

PNN神经网络概述

PNN，ProbabilisticNeuralNetworks，即概率神经网络[43~45]是一种基于贝叶斯决策规则的神经网络技术，其神经网络的训练期望误差较小，是一种基于统计原理的人工神经网络。

fpga和matlab·2023-01-11 09:35

Product-based Neural Networks

目录一、背景：二、PNN(Product-basedNeuralNetworks)motivationPNN网络结构IPNNOPNN网络结构图PNN*三、EXPERIMENTS四、相关部分五、参考一、背景

不吃鱼的喵_sweet·2023-01-11 09:05

PNN网络（Product-based Neural Network）

1.概述PNN（Product-basedNeuralNetwork）是在2016年提出的用于计算CTR问题的深度神经网络模型，PNN的网络结构对传统的FNN（FeedforwardNeuralNetwork

zhiyong_will·2023-01-11 09:04

21CIKM：Understanding Event Predictions via Contextualized Multilevel Feature Learning论文笔记

可参考19NIPS：GNNExplainer:GeneratingExplanationsforGraphNeuralNetworks阅读笔记数据集：ZZ活动数据集：X=某地活动（游行、抗议etc.）的时间序列

ZEBRONE·2023-01-11 07:47

2021李宏毅机器学习课程-YouTube第三部分、Network网络架构

Self-attention架构1）窗口思想2）计算权重3）添加未知项4）Self-attentionv.s.CNN5）Self-attentionv.s.RNN1.CNN架构ConvolutionalNeuralNetwork

Liuyc-Code boy·2023-01-11 07:19

神经网络学习笔记(二)——循环神经网络RNN

反向传播BPTT(back-propagationthroughtime)3.4RNN的分类3.5RNN的改进双向RNN深度RNN四、RNN的简单使用五、总结一、概述循环神经网络（Recurrentneuralnetwork

Storm*Rage·2023-01-11 07:48

2021李宏毅机器学习笔记--7 deep learning深度学习与 fully connect feedforward network全连接前馈网络

2021李宏毅机器学习笔记--7deeplearning深度学习与fullyconnectfeedforwardnetwork全连接前馈网络摘要步骤step1NeuralnetworkFullyConnectFeedforwardNetwork

guoxinxin0605·2023-01-11 06:12

【深度学习】CNN应用于图像分类的建模全流程

实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签，而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计

Sciengineer-Mike·2023-01-11 06:09

对于深度学习中训练集（train set）验证集(validation set)和测试集（test set）的理解

验证集的功能本文用两个流程图来解释如何更好的区分训练集验证集以及测试集的功能文章目录实验中网络训练集，测试集，验证集的功能前言一、训练集验证集和测试集的理论解释二、流程图解释1.在论文[ConvolutionalNeuralNetworksforRecognitionofLymphoblastCellImages

松鼠姐～·2023-01-11 02:26

卷积神经网络权重是什么,卷积神经网络卷积过程

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·2023-01-11 01:16

卷积神经网络各层的意义,什么是卷积神经网络?