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【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第231期】Mon, 5 Jul 2021

5Jul2021Totally43papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersHandVoxNet++:3DHandShapeandPoseEstimationusingVoxel-BasedNeuralNetworksAuthorsJameelMalik

hitrjj·2022-12-23 05:53

深度学习之CNN卷积神经网络

详解卷积神经网络(CNN)卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

浪子私房菜·2022-12-23 01:33

R语言中最强的神经网络包RSNNS

例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。

xiaoxixi1918·2022-12-22 23:16

DEEPFAKE VIDEO DETECTION USING 3D-ATTENTIONAL INCEPTION

论文简读《DEEPFAKEVIDEODETECTIONUSING3D-ATTENTIONALINCEPTIONCONVOLUTIONALNEURALNETWORK》发表在CCFC类会议2021IEEEInternationalConferenceonImageProcessing

NanCoCo·2022-12-22 22:39

接收率25.6％，NeurIPS 2022录用结果出炉，你中了吗？

来源：机器之心作为当前全球最负盛名的AI学术会议之一，NeurIPS是每年学界的重要事件，全称是NeuralInformationProcessingSystems，神经信息处理系统大会，通常在每年12

深度学习技术前沿·2022-12-22 22:33

NeurIPS 2022 ｜前沿研究探索既有创造力又负责任的人工智能

作为目前全球最负盛名的人工智能盛会之一，NeurIPS(ConferenceonNeuralInformationProcessingSystems)在每年年末都是计算机科学领域瞩目的焦点。

人工智能与算法学习·2022-12-22 22:33

NeurIPS 2022｜基于神经微分方程理论可以帮助我们训练更加深层次的ResNet网络

本文假设NeuralODE可以模拟ResNets的连续变换，作者首先量化ResNets的隐藏层状态轨迹与其对应的NeuralODE的解之间的距离，随

TechBeat人工智能社区·2022-12-22 21:31

NeurIPS 2022-10大主题、50篇论文总结

第36届NeuralInformationProcessingSystemsConference(NeurIPS)已经收官一个月了，我们这里整理了他的2672篇论文，163篇Datasets&Benchmark

deephub·2022-12-22 21:29

AlexNet学习笔记

一、讲解链接深度学习经典论文分享（三）-ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksPaper想要充分利用ImageNet这样大规模的数据集

脑瓜嗡嗡0608·2022-12-22 21:41

Python实现手写数字的识别

一、神经网络算法1.多层向前神经网络(MultilayerFeed-ForwardNeuralNetwork)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上多层向前神经网络由以下部分组成：输入层

janestan·2022-12-22 20:39

m基于神经网络的气候预测matlab仿真,气候数据采用的BoM气候数据,神经网络为matlab编程实现不使用工具箱函数

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型

我爱C编程·2022-12-22 16:21

matlab神经网络工具箱

其中包含nftool(Neuralnetworkfittingtool，神经网络拟合工具)常用于线性拟合nprtool(Neuralnetworkpattern

武陵入·2022-12-22 16:21

贝叶斯神经网络的 MCMC 训练 MCMC Training of Bayesian Neural Networks

from:http://www.fields.utoronto.ca/talks/MCMC-Training-Bayesian-Neural-Networks一、贝叶斯神经网络模型Bayesianneuralnetworkmodels1

风尘23187·2022-12-22 15:01

理解NLP中的CNN（翻译）

Convolutionalneuralnetwork什么是卷积（convolution）模糊处理边缘检测什么是卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）如何将CNN应用到NLP

danni1023·2022-12-22 15:31

NeuralODF: Learning Omnidirectional Distance Fields for 3D Shape Representation

定义：NeuralOmnidirectionalDistanceFields，anewshaperepresentationencodesgeometrybystoringthedepthtotheobject

庄王·2022-12-22 15:58

深度贝叶斯神经网络(Deep Bayesian Neural Networks)实现方法

深度贝叶斯神经网络(DeepBayesianNeuralNetworks)实现方法本文内容摘自：https://stefano-cosentino.medium.com/deep-bayesian-neural-networks

曹逗号·2022-12-22 14:23

神经网络之MNIST数据集和CIFAR-10数据集训练

1.构建前馈神经网络训练MNIST环境：pycharm+win10+conda3+python3.6首先创建一个神经网络类NeuralNetwork：importnumpyasnp#定义一个神经网络类classNeuralNetwork

圆滚熊·2022-12-22 14:06

Neuralizing Regular Expressions for Slot Filling 神经网络转回自动机

NeuralizingRegularExpressionsforSlotFilling神经网络转回自动机本文为作者个人观点，仅供参考、交流、学习论文地址：NeuralingRegularExpressionsforSlotFillingGitHub

回锅肉炒肉·2022-12-22 14:34

深度前馈神经网络_深度前馈神经网络简介

深度前馈神经网络Thefeedforwardneuralnetworkisthesimplesttypeofartificialneuralnetworkwhichhaslotsofapplicationsinmachinelearning.Itwasthefirsttypeofneuralnetworkevercreated

weixin_26632369·2022-12-22 14:32

利用前馈神经网络实现手写数字识别(python实现)

0.问题前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork，FNN）分类。

吮指原味张·2022-12-22 14:26

R语言使用neuralnet包的neuralnet函数拟合前馈神经网络二分类模型、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵

R语言使用neuralnet包的neuralnet函数拟合前馈神经网络二分类模型、使用predict函数和训练好的二分类模型进行预测推理、confusionMatrix函数输出二分类混淆矩阵（包含许多衍生指标

statistics.insight·2022-12-22 14:49

基于 CNN 与 WRGRU 的网络入侵检测模型

摘要：针对当前的入侵检测方法普遍存在准确率与泛化性较低的问题，提出了一种基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和权重缩减门控循环单元（WeightReductionGatedRecurrentUnit

米朵儿技术屋·2022-12-22 14:46

论文复现丨基于ModelArts进行图像风格化绘画

摘要：这个notebook基于论文「StylizedNeuralPainting,arXiv:2011.08114.」提供了最基本的「图片生成绘画」变换的可复现例子。

华为云开发者联盟·2022-12-22 13:28

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积边缘检测之传统边缘检测算子和基于pytorch的Canny边缘检测

文章目录卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）5.1卷积5.1.1二维卷积运算5.1.2二维卷积算子5.1.3二维卷积的参数量和计算量5.1.4感受野5.1.5卷积的变种

真不想再学了·2022-12-22 13:49

练习numpy实现卷积

学习链接：BuildingConvolutionalNeuralNetworkusingNumPyfromScratch-KDnuggets卷积层、激活函数、池化层importnumpyasnpimportskimage.dataimportmatplotlib.pyplotaspltdefconv

如雾如电·2022-12-22 12:01

李沐精读GNN论文摘要

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、内容摘要二、参考前言李沐精读GNN论文“AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks”

喵喵不爱吃鱼·2022-12-22 12:14

多层感知器神经网络模型,人工智能神经网络模型

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

阳阳2013哈哈·2022-12-22 12:34

使用ONNX转换AI模型

使用ONNX转换AI模型与ONNX的互操作性ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）是一种描述深度学习模型的开放标准，旨在促进框架兼容性。

扫地的小何尚·2022-12-22 12:22

文档_Record Anything.

InductiveGraphNeuralNetworksforSpatiotemporalKriging(IGNNK)ThisisthecodecorrespondingtotheexperimentsconductedfortheAAAI2021paper

YysJyj·2022-12-22 10:40

论文笔记：Domain Randomization for Transferring Deep Neural Networks from Simulation to the Real World

DomainRandomizationforTransferringDeepNeuralNetworksfromSimulationtotheRealWorld文章概况作者：JoshTobin,RachelFong

彩虹糖梦·2022-12-22 09:10

吴恩达机器学习课程笔记——Ch9 神经网络

Chapeter9NeuralNetworks（神经网络：示例）已经不能倍速看了==真实....课程笔记总览传送门：https://blog.csdn.net/weixin_42900928/article

A_waken·2022-12-22 09:17

[pytorch] 利用Alexnet训练cifar10

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksAlexnet的网络结构如图所示cifar10数据集一共包含10个类别的RGB

故你，·2022-12-22 09:11

B. 深度学习 --- 模型压缩

内存有限NetworkPruning（网络调参）步骤有一个大型的网络评估网络参数的重要性重要性评估权重越接近0，表示越不重要sumofL1/L2norm问题方差太小不在0附近FPGM移除接近几何中心的neuralNetworkSlimmingAPoZ

micklongen·2022-12-22 08:07

Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks (阅读笔记)

Thisisanoriginalarticle.Pleaseindicatereferenceifreproduced.Introduction首先，文中阐述了深度神经网络的一些缺陷，主要分为三个方面：-数据-有监督的深度学习方法通常都需要大量的数据用来训练，即使训练出来的模型是应用在小规模数据的任务上。-即使是在获得大量数据的情况下，通常也会面临数据标注的问题，因为大量数据的标注通常花费高昂。-

xue_wenyuan·2022-12-22 08:34

深度森林论文阅读笔记

本文是《机器学习》作者周志华教授和冯霁博士在2017年2月28日发表的论文《DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks》的阅读笔记，因此本文不会一字一句的翻译过来

Ritchie_Leung·2022-12-22 08:02

[AI算法-激光感知] 激光点云分割系列-RangeView系列

arxiv_conference_university_author_title](link)整体总结思考PaperList201710_UC伯克利分校_BichenWu_SqueezeSeg:ConvolutionalNeuralNetswithRecurrentCRFforReal-TimeRoad

wolf_king_586·2022-12-22 07:07

[论文阅读] SqueezeSeg V1

文章目录1.主要思想2.具体方法2.1数据处理方式2.2网络架构3.实验支撑4.总结启示5.相关文献paper原论文的链接code:源代码链接paper全称：SqueezeSeg:ConvolutionalNeuralNetswithRecurrentCRFforReal-TimeRoad-ObjectSegmentationfrom3DLiDARPointCloud1

wolf_king_586·2022-12-22 07:29

【论文阅读】Neural Transformation Learning for Deep Anomaly Detection Beyond Images 异常检测，可学习变换，时间序列，表格数据

论文标题：NeuralTransformationLearningforDeepAnomalyDetectionBeyondImages；论文作者：ChenQiu12，TimoPfrommer1，MariusKloft2

me_yundou·2022-12-22 07:46

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks摘要引言领域中存在的问题：会话领域，有限行为建模问题的解决方法：基于会话的推荐方法先前方法有哪些挑战：

weixin_46125345·2022-12-22 06:01

GNN在召回中的应用：SR-GNN——Session-based Recommendation with Graph Neural

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralWhatThisPaperisAboutEachsessiongraphisproceededsuccessivelyandthelatentvectorsforallnodesinvolvedineachgraphcanbeobtainedthroughgatedGraphNeuralNetworks.Werep

CUSX_ZhangKun·2022-12-22 06:31

SR-GNN中文翻译 Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

认真翻译的，由于图显示等问题，上传比较麻烦，需要的我直接文档发给你。使用图神经网络的基于会话的推荐摘要基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话预测用户行为。以前的方法将会话建模为序列，并估计除物品表示以外的用户表示，以提出建议。尽管取得了可喜的结果，但它们不足以在会话中获得准确的用户向量并忽略了物品的复杂转换。为了获得准确的物品嵌入并考虑到物品的复杂过渡，我们提出了一种新颖的方法，即使用图神经网络的

樊坤志·2022-12-22 06:01

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks ----2019AAAI

农场主·2022-12-22 06:58

【Python深度学习】RNN循环神经网络结构讲解及序列回归问题实战（图文解释附源码）

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是用于对序列的非线性特征进行学习的深度神经网络。

showswoller·2022-12-22 06:26

MnasNet：Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

MnasNet:Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobile标题含义：NeuralArchitectureSearch：用人工智能来搜索出一个框架(不是靠人力来设计

不存在的c·2022-12-22 03:09

关于深度学习的网络流量分类论文整理（二）

Paper：End-to-endEncryptedTrafficClassificationwithOne-dimensionalConvolutionNeuralNetworks论文：基于一维CNN的端到端的加密流置分类方法论文下载

C_GH·2022-12-22 01:31

加密流量分类-论文4Endtoend Encrypted Traffic Classification with One-dimensional Convolution Neural Networks

加密流量分类-论文4：EndtoEndEncryptedTrafficClassificationwithOne-dimensionalConvolutionNeuralNetworks0、摘要1、概念介绍

烟玉蓝田·2022-12-22 01:30

关于自动调参工具nni的第一次使用心得

NNI(NeuralNetworkIntelligence)是自动机器学习（AutoML）的工具包。它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网络结构和（或）超参，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。

weixin_47442149·2022-12-21 19:40

NNI自动化机器学习工具包

NNI是NeuralNetworkIntelligence的缩写，可以译作：智能神经网络。名字听起来陌生，但NNI实际上就是一个自动化机器学习工具包。

工科-代码-小学生·2022-12-21 19:04

使用NNI进行自动超参数调优

使用NNI进行自动超参数调优有中文文档NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个工具包，可有效的帮助用户设计并调优机器学习模型的神经网络架构，复杂系统的参数（如超参）等。

eyi1·2022-12-21 19:32

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