neural

NNI优化超参数

设置参数搜索空间2.3更改源程序2.4定义配置文件3.参数空间设置4.命令行命令4.1创建AutoML4.2继续AutoML4.3可视化AutoML5.NNI使用细节6.调参结果1.NNI简介NNI(NeuralNetworkIntelligence
Suppose-dilemma·2022-12-29 12:28

cs231n 算svm 的loss 和dw

CS231nConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition——optimization1.多类SVM的损失函数（MulticlassSVMloss）在给出类别预测前的输出结果是实数值
我已脱掉我的发脱掉了牵挂·2022-12-29 11:35

python神经网络框架_NNoM是一个专门为了神经网络在 MCU 上运行的框架

NeuralNetworkonMicrocontroller(NNoM)NNoMisahigh-levellinferenceNeuralNetworklibraryspecificallyformicrocontrollers.HighlightsDeployKerasmodeltoNNoMmodelwithonelineofcode.User-friendlyinterfaces.Suppor
weixin_39620065·2022-12-29 11:28

【论文阅读】A CNN-transformer hybrid approach for decoding visual neuralactivity into text

题目：一种将视觉神经活动解码为文本的CNN-transformer混合方法目录摘要IntroductionMethodsTwo-layer1DCNNTransformerScaleddot-productattentionMulti-HeadattentionMulti-LayerconnectivityFeed-ForwardnetworksScaledpositionalencodingImp
Billie使劲学·2022-12-29 11:21

机器学习——神经网络（neural networks）

1.认识神经网络激活，指的是神经元向其下游的其他神经元发送高输出值或许多电脉冲的程度，影响因素是激活项。输入四个数字，然后神经网络的这一层使用这四个数字来计算新的数字（3个），这些新的数字也被称为激活值。多层的神经网络被称为多层感知器2.神经网络在计算机视觉中的应用【在第一个隐藏层中】第一个神经元在寻找像第一个像素里这样的垂直线边缘。第二个神经元在寻找一条像这样的有方向的线或有方向的边。第三个神经
是Perryl呀·2022-12-29 11:49

Heterogeneous Multi-task Learning for Human Pose Estimation with Deep Convolutional Neural Network

HeterogeneousMulti-taskLearningforHumanPoseEstimationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork论文题目HeterogeneousMulti-taskLearningforHumanPoseEstimationwithDeepConvolutionalNeuralNetwork
_menglan_Zi·2022-12-29 03:35

Some Improvements on Deep Convolutional Neural Network Based Image Classif ication

本文的大概思想就是：（1）增加训练样本；（2）增加测试样本预测数量；（3）多个CNN模型的融合；一、增加训练样本的数量常用的增加样本的方法有：crop、flip及addrandomlygeneratedligthing；1、传统的crop方法是把图像resize到256*256，然后在进行crop，但是这样会损失掉一部分有用的信息例如下图：因此本文采用的方法：先将图像的最小的一边放大到256，这样
始于长虹·2022-12-29 03:34

深度神经网络如何看待你，论自拍What a Deep Neural Network thinks about your #selfie

ConvolutionalNeuralNetworksaregreat:theyrecognizethings,placesandpeopleinyourpersonalphotos,signs,peopleandlightsinself-drivingcars
GarfieldEr007·2022-12-29 03:25

【农业害虫识别论文一】Crop pest classification based on deep convolutional neural network and transfer learning

论文题目Croppestclassificationbasedondeepconvolutionalneuralnetworkandtransferlearning在SCIHUB可以进行下载。
qq_29750461·2022-12-29 03:54

吴恩达deeplearning.ai第二课第三周作业: assignment2_3.Tensorflow Tutorial

Computingthesigmoid1.3-ComputingtheCost1.4-UsingOneHotencodings1.5-Initializewithzerosandones2-Buildingyourfirstneuralnetwork
潘多拉星系·2022-12-29 03:49

人工神经网络模型定义,人工智能神经网络模型

什么是神经网络：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
aifans_bert·2022-12-29 00:34

论文笔记--Position-aware Graph Neural Networks

现存的GNN都无法获取点的位置信息，不能很好的处理同构的点，作者提出一种用于计算位置感知节点嵌入的新型图形神经网络P-GNN（位置感知图神经网络），用于解决这个问题。该方法主要在于选取锚集，计算给定目标节点到每个锚集的距离，然后学习锚集上的非线性距离加权聚合方案。通过这种方式，P-GNN可以捕获节点相对于锚节点的位置信息。Problemstatement现有GNN体系结构的主要限制是无法捕获节点的
chenxino·2022-12-28 23:28

真香啊，PyTorch优化神经网络最省力、最有效的17种方法

LeslieN.Smith等人在论文《CyclicalLearningRatesforTrainingNeuralNetworks》、《Super-Co
机器学习社区·2022-12-28 21:50

通过展开序列ISTA（SISTA）算法创建的递归神经网络（RNN）（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3Matlab代码实现4参考文献1概述递归神经网络（recursiveneuralnetwork）是具有树状阶层结构且网络节点按其连接顺序对输入信息进行递归的人工神经网络
荔枝科研社·2022-12-28 18:35

图像描述（图说模型）

1.RNN(循环神经网络)实际上RNN有两种神经网络模型的缩写一种是递归神经网络（RecursiveNeuralNetwork）----针对树状结构一种是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork
HammerHe·2022-12-28 17:17

pytorch_geometric环境配置二 — pytorch_geometric

传送门：GitHub-pyg-team/pytorch_geometric:GraphNeuralNetworkLibraryforPyTorch进入后，ctrl+fwheel到如下部分：点击here，
咯咯哒哒哒哒哒·2022-12-28 17:10

深度学习检测不准确智能电表:一个案例研究 python源代码，代码按照高水平文章复现

为此，我们开发了一种基于长短期记忆(long-termmemory,LSTM)和改进的卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)的故障智能电表深度学习检测方法。
「已注销」·2022-12-28 17:38

深入浅出强化学习：原理入门_强化学习：表面解释

ArtificialIntelligence(AI)hasbecomeahugebuzzwordinthepast5yearsormore,andmoreandmorepeoplearebeingcluedupaboutArtificialNeuralNetworksthatcanbetrainedintwodifferentways
weixin_26752075·2022-12-28 16:03

动手学深度学习---从全连接层到卷积层篇

但对于高维感知数据，就会变得不实用（数据量过于庞大，需要大量GPU和耐心）采用卷积神经网路(convolutionalneuralnetworks,CNN)时机器学习利用自然图像中一些已知结构的创造性方法不变性不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化
yijie_01·2022-12-28 16:21

CausalVAE

题目：CausalVAE:DisentangledRepresentationLearningviaNeuralStructuralCausalModels（通过结构因果模型实现接纠缠表征学习）作者：MengyueYang
二苏旧局吖·2022-12-28 14:16

近200篇机器学习&深度学习资料分享（含各种文档，视频，源码等）

《DeepLearninginNeuralNetworks:A
pinjer·2022-12-28 14:03

暴力的黑盒对抗样本攻击 -- ZOO

文章目录介绍强行计算梯度结果分析介绍这次来介绍一篇CCSWorkshop2017的工作，“ZOO:ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels
MezereonXP·2022-12-28 13:23

image captioning经典论文分类整理+部分有源码

Attention-BasedMethodsO.Vinyals,A.Toshev,S.Bengio,andD.Erhan.Showandtell:Aneuralimagecaptiongenerator.CVPR2015
little06960·2022-12-28 13:48

yolov5 学习记录

目录理论卷积神经网络实践win安装anaconda下安装yololinux安装使用自定义训练打印坐标（像素）信息变量类型结合ROS理论卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
抗魔斗篷·2022-12-28 13:36

最成功的神经网络学习算法：反向传播

文章目录Back-propagationNeuralNetwork（BP神经网络）StructureofBP-NN（BP神经网络的结构）LearningAlgorithmofBP-NN（BP-NN的学习算法
步步咏凉天·2022-12-28 12:41

神经网络反向传播的作用,双向传播的神经网络

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。
普通网友·2022-12-28 12:38

3.Deep Neural Networks for YouTube Recommendations论文精细解读

一、总述今天分享的是DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations这篇论文的一些核心，这篇论文被称为推荐系统工程实践领域的一篇神文，每一个细节都值得我们细致分析和思考
eligible-zzw·2022-12-28 10:43

召回模型：Youtube

文章目录DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations（2016）1.Candidategeneration1.1RecommendationasClassification1.2ModelArchitecture1.3HeterogeneousSignals1.4LabelandContextSelection2
竹枝子·2022-12-28 10:11

论文阅读《Deep Neural Networks for YouTube Recommendations》

本周学习内容汇报1论文阅读《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》2Embedding技术在推荐系统中的应用DeepNeuralNetworkforYouTubeRecommendation
怼怼是酷盖·2022-12-28 10:08

推荐系统论文：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations

论文地址：DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations这篇论文由YouTube团队发表于2016年，十分经典，所以今天精读一下。
你好再见z·2022-12-28 10:03

Weighted Logistic Regression和Youtube时长预估

前段时间阅读了youtube的经典论文《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》，其通过weightedLR来实现时长预估，在其原文中对实现的描述非常短，
tostq·2022-12-28 10:30

卷积神经网络需不需要Linux,【连载】深度学习笔记9：卷积神经网络（CNN）入门...

从本篇开始，将带着大家一起学习和研究深度学习的另一个主题——卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)，也就是我们平常眼熟的CNN。
岩笑·2022-12-28 08:49

Non-local Neural及Self-attention

@Non-localNeural及Self-attentionNon-localNeural及Self-attention1创新点无论cv还是nlp，都需要捕获长范围依赖。
OscarMind·2022-12-28 08:45

基于神经网络和遗传算法的飞鹦鹉机器学习

所有代码都是用HTML5编写的，使用Phaser框架和SynapticNeuralNetwork库来实现神经网络。
Violent-Ayang·2022-12-28 08:14

Optimizing FPGA-based Accelerator Design for Deep Convolutional Neural Networks ，2015 论文阅读笔记

简述：这篇文章的贡献在于对CNNFPGA加速器的技术(例如循环平铺和转换)优化，同时进行了定量分析计算吞吐量和片内外I/0带宽和建模通过roof-line模型搜索加速器硬件参数设计空间中最优的方案，最后通过此建模方案设计了一个加速器，获得当时最优性能密度的CNN加速器。背景与动机回答Paper背景和解决什么问题？背景卷积神经网络(CNN)已被广泛应用基于FPGA平台提出了各种用于深度CNN的加速器
AlwaysDayOne·2022-12-28 08:14

[2021]NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters

标题：NeRF−−:NeuralRadianceFieldsWithoutKnownCameraParameters链接：https://arxiv.org/pdf/2102.07064这篇文章主要讲的是如何在没有相机参数的情况下进行多视角的场景重构
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-28 08:20

[ECCV2020]NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

标题：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis链接：https://arxiv.org/pdf/2003.08934v2
深蓝蓝蓝蓝蓝·2022-12-28 07:50

NeRF拜读：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

神经辐射场非显式地将一个复杂的静态场景用神经网络来建模。训练完成后，可以从任意视角渲染出清晰的场景图片。过程大量已知相机参数的图片作为输入通过输入训练MLP神经网络，隐式地学习静态3D场景利用模型输出任意角度的渲染图像由上述过程可知，NeRF由一系列2D输入学习3D场景，最后又通过3D模型输出2D图像。那么就有3个核心技术点：a.怎么用神经网络表示3D的？b.怎么再基于３D渲染出２D的？c.这个神
人工智睿·2022-12-28 07:45

【ECCV 2020】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis论文简介：论文介绍：NeuralRadianceFieldSceneRepresentation
BIT可达鸭·2022-12-28 07:45

【论文笔记】PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields

PlenOctreesforReal-timeRenderingofNeuralRadianceFieldspapercodeMyComment该论文是结合了图形渲染领域常用的球谐函数(SH,SphericalHarmonics
页页读·2022-12-28 07:41

NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters

未知相机参数的神经辐射场Abstract摘要考虑到仅从一组2D图像集合中进行新的视图合成(novelviewsynthesis,NVS)的问题，我们通过消除相机参数(包括内参和6自由度位姿)的要求，简化了前向场景forward-facingscenes上神经辐射场(NeRF)的训练过程。为此，我们提出了NeRF−−,有三个贡献：首先，我们证明了通过光度重建photometricreconstruc
小屁孩__·2022-12-28 07:32

【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

文章目录内容速览具体方法1背景2.Patch-basedRegularization3.SampleSpaceAnnealing结果内容速览问题：当可用视角图像数量减少的时候，NeRF效果不好。发现：在稀疏输入场景中，大多数artifats是由估计场景几何形状中的错误和训练开始时的发散行为造成的。RegNeRF一种正则化稀疏输入场景的NeRF模型的新方法。正则化从未观察到的视点渲染的patches
_Summer tree·2022-12-28 07:31

读论文12——NeRF：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录AbstractIntroductionRelatedWorkNeuralRadianceFieldSceneRepresentationVolumeRenderingwithRadianceFieldsOptimizingaNeuralRadianceFieldPositionalencodingHierachicalvolumesamplingImplementationdetailsRe
廿载风光同笑泪·2022-12-28 07:01

[论文精读][NeRF] Masked Wavelet Representation for Compact Neural Radiance Fields

MaskedWaveletRepresentationforCompactNeuralRadianceFieldsAbstractIntroductionContributionsMethodOverviewNeuralradiancefieldsWavelettransformondecomposedtensorsMulti-levelwavelettransformLearningtomask
Wang_NNN·2022-12-28 07:59

深度学习-图解卷积运算

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）针对全连接网络的局限做出了修正，加入了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling知层）。
AI_王布斯·2022-12-28 02:48

通俗理解卷积神经网络----深度学习小白入门随笔

/kanghe2000/article/details/70940491（原文有小瑕疵，池化过程是没有参数加权，加偏置的以及激活函数的概念的，本文有作修改）前言卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork
weixin_41065383·2022-12-28 02:18

课程笔记：深度学习与人类语言处理 ——李宏毅，2020 (P5)

原创·作者|阿芒Aris学校|北京理工大学研究方向|自然语言处理来自|AINLP语音辨识模型2、3、4、5：CTC、RNN-T（&RNA）、NeuralTransducer、MoChA李宏毅老师2020
zenRRan·2022-12-28 02:44

Neural Transducer——李宏毅人类语言学习

而NeuralTransducer则是每次读多个声学特征进去，然后通过attention来选择读那些特征。
我是小蔡呀～～～·2022-12-28 02:13

RNN Transducer(RNN-T)——李宏毅人类语言处理学习笔记

(RNA)RecurrentNeuralAligner其实他是在RNN-T之后被提出的，有点像CTC和RNA之间过度的方法。
我是小蔡呀～～～·2022-12-28 02:06

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——人工神经网络

人工神经网络（artificialneuralnetworks，ANNs），是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。
阿丢是丢心心·2022-12-28 01:14
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