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基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Inf

7.基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测Spatial-TemporalGraphNeuralNetworkforTrafficFlowPredictionBasedonInformationEnhancedTransmission

daisyxyr·2022-12-13 16:07

文献阅读（55）arXiv2021-Pre-Training on Dynamic Graph Neural Networks

本文是对《Pre-TrainingonDynamicGraphNeuralNetworks》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。

学徒刘猛·2022-12-13 16:07

Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting

多变量时间序列(MTS)预测在广泛的应用中起着至关重要的作用。近年来，时空图神经网络(STGNNs)成为越来越流行的MTS预测方法。STGNNs通过图神经网络和序列模型联合建模MTS的时空模式，显著提高了预测精度。但受限于模型复杂度，大多数STGNNs只考虑短期的历史MTS数据，如过去一小时的数据。然而，时间序列的模式以及它们之间的依赖关系(即时间和空间模式)需要基于长期的历史MTS数据进行分析。

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:06

CNN基础

CSDN博客1.计算机视觉（ComputerVision）一般的CV问题包括以下三类：1.图像分类（ImageClassification）2.目标识别（Objectdetection）3.神经风格转换（NeuralStyleTransfer

一只铠甲蟹·2022-12-13 16:35

什么是NPU

NPU全称：NeuralProcessorUnit,是一个AI加速器，为AI加速的定制电路，并且包含一些必要的控制单元和算法，来执行ML算法。

CodingPussy·2022-12-13 14:06

神经网络图像识别技术,神经网络与图像识别

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、

普通网友·2022-12-13 13:08

LPRNet: License Plate Recognition via Deep Neural Networks

论文：https://arxiv.org/abs/1806.10447?context=cs代码：https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch0摘要本文提出了LPRNet-无需进行初步的字符分割的端到端自动车牌识别方法。我们的方法受到深度神经网络近期突破的启发，对中国车牌识别准确度高达95％，可以实时处理，在NVIDIAGeForceGTX1080上每个车

cdknight_happy·2022-12-13 12:58

了解RNN模型、LSTM模型、GRU模型，及掌握注意力机制

一、什么是RNN模型RNN(RecurrentNeuralNetwork),中文称作循环神经网络,它一般以序列数据为输入,通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出。

黑马程序员官方·2022-12-13 11:13

什么是人工神经网络人工神经网络的介绍

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

weifenglin1997·2022-12-13 11:40

人工神经网络基本构成有哪些,具有什么特征

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元

aifans_bert·2022-12-13 11:02

深度学习入门之GRU

1.什么是GRUGRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的一种。和LSTM（Long-S

赵孝正·2022-12-13 10:06

深度学习之GRU学习笔记

本文重新整理了一些资料详细剖析GRU的单元门控逻辑，并结合论文《EmpiricalEvaluationofGatedRecurrentNeuralNetworksonSequenceModeling》分析

superY25·2022-12-13 10:03

NLP基础知识点：GRU模型结构与公式的梳理

本篇笔记与李宏毅2020机器学习深度学习(4)RNN循环神经网络笔记+作业一起使用GRU神经元结构图与公式GRU（GateRecurrentUnit）是循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

梆子井欢喜坨·2022-12-13 10:01

PGM-Explainer实验总结

论文标题：PGM-Explainer:ProbabilisticGraphicalModelExplanationsforGraphNeuralNetworks论文地址：https://arxiv.org

熠熠晨曦_·2022-12-13 10:29

深度学习基础学习-RNN与LTSM、GRU

最近看文献看到了LTSM（LongShortTermMemory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN），以序列（sequence

小夭。·2022-12-13 10:58

PGM-Explainer

论文标题：PGM-Explainer:ProbabilisticGraphicalModelExplanationsforGraphNeuralNetworks论文地址：2010.05788.pdf(arxiv.org

熠熠晨曦_·2022-12-13 10:58

文献阅读2

03-04Date:2022.12.11--03Title:MultimodalmedicalimagefusionusingconvolutionalneuralnetworkandextremelearningmachineLink

Erwachen·2022-12-13 10:55

《How transferable are features in deep neural networks》

论文《Howtransferablearefeaturesindeepneuralnetworks》该论文被NIPS2014收录，对于研究深度神经网络特征的可迁移性具有重要意义。

jackriper·2022-12-13 09:40

pytorch网络部分

torch.nn(Neuralnetwork)网络都在nn这库里面图片中最常用的cnnCNN#cnn常用参数in_channelout_channelpadding填充stride步长kernel_size

wsp+·2022-12-13 09:03

Faster RCNN 结构总结

CNN-ConvolutionNeuralNetwork卷积神经网络RCNN-Region-CNNSS-SelectiveSearch选择性搜索ROI-RegionOfInterst感兴趣区域RPN-RegionProposalNetwork

Hugegrunt·2022-12-13 09:54

Facebook大公开：解决NLG模型落地难题！工业界的新一波春天？

-2020接收，号称解决了自然语言生成（NLG）落地的问题：BestPracticesforData-EfficientModelinginNLG:HowtoTrainProduction-ReadyNeuralModelswithLessDat

夕小瑶·2022-12-13 09:49

《Best Practices for Data-Efficient Modeling in NLG:How to Train Production-Ready Neural Models with

标题：《BestPracticesforData-EfficientModelinginNLG:HowtoTrainProduction-ReadyNeuralModelswithLessData》作者

CharpYu·2022-12-13 09:17

神经网络高维互信息计算Python实现（MINE）

“Mutualinformationneuralestimation.”InternationalConferenceonMachineLearning.2018.利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计

Reacubeth·2022-12-13 09:05

神经网络名词解析与记录

常见的神经网络类型感知机（Perceptrons）CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）视觉处理方面的神经网络RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

走错路的程序员·2022-12-13 07:38

image caption（二）代码

Basic:Googlehttps://github.com/tensorflow/models/tree/master/im2txt(Paper)Show,attendandtell:NeuralImageCaptionGenerationwithVisualAttention

刘咚咚的记事本·2022-12-13 06:55

深度学习对抗样本的防御方法

作者：19届lz论文：《深度学习对抗样本的防御方法综述》问题2013年，Szegedy等人[1]首先通过添加轻微扰动来干扰输入样本，使基于深度神经网络（Deepneuralnetwork,DNN）的图片识别系统输出攻击者想要的任意错误结果

中南大学苹果实验室·2022-12-13 02:04

[Pytorch]图像在卷积神经网络里都经历了什么？卷积神经网络特征图可视化(以yolov3为例)

文章目录前言一、Yolov31.Darknet53二、特征图像可视化1.可视化函数2.特征可视化总结前言图像卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork,CNN)是通过Kernel对图像

electric_sheep·2022-12-12 19:35

CVPR 2018 论文分享会

DeepLearningTowardsFasterTrainingofGlobalCovariancePoolingNetworksbyIterativeMatrixSquareRootNormalizationAbstractGlobalcovariancepoolinginconvolutionalneuralnetworkshasachievedimpressiveimprovementov

__Sunshine__·2022-12-12 17:48

2022.12.11 第十一次周报

文章目录前言一、论文阅读《LongShort-TermMemoryRecurrentNeuralNetworkArchitecturesforLargeScaleAcousticModeling》摘要改进传统

杨幂臭脚丫子·2022-12-12 17:43

【论文详读】Overcoming catastrophic forgetting in neural networks

摘要为了缓解神经网络灾难性遗忘，作者们提出了一种类似于人工神经网络突触巩固的算法（EWC）。该方法通过选择性地放慢对那些任务重要权重的学习来记住旧任务，即该方法会根据权重对之前看到的任务的重要性来减慢学习速度。EWC以往的学习任务包括调整一组权重和偏差θ\thetaθ的线性投影，以优化性能。θ\thetaθ的许多配置将导致相同的性能。这种过度参数化使得任务B可能有一个解决方案θB\theta_Bθ

erdaidai·2022-12-12 16:15

（EWC）Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Network

论文链接：OvercomingCatastrophicForgettinginNeuralNetwork1.论文基础思路文章开发了一种类似于人工神经网络突触整合的算法，我们称之为弹性权重整合（简称EWC

Echo_0522·2022-12-12 16:44

连续学习之 -- Overcoming catastrophic forgetting in neural networks

Overcomingcatastrophicforgettinginneuralnetworks0.Continuallearningbasics1.主要内容1.0EWC(elasticweightconsolidation

雁知返·2022-12-12 16:44

NNI 自动调参使用。

NeuralNetworkIntelligence是一个工具包，可以有效帮助用户设计并调优汲取学习模型的神经网络架构，以及超参数。具有易于使用、可扩展、灵活、高效的特点。

JiangHe1997·2022-12-12 16:52

《Python神经网络编程(Make Your Own Neural Network)》读书笔记

声明这是作者在CSDN上的第二篇博客，关于阅读塔里克·拉希德的著作《Python神经网络编程(MakeYourOwnNeuralNetwork)》之后的读书笔记。

淇蒙·2022-12-12 12:04

NNDL 作业12：第七章课后题

习题7-1在小批量梯度下降中，试分析为什么学习率要和批量大小成正比读过的一篇论文：Oneweirdtrickforparallelizingconvolutionalneuralnetworks中，有这样一句话

笼子里的薛定谔·2022-12-12 11:07

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

《DeepLearninginNeuralNetworks:AnOverview》介绍:这是瑞

weixin_30918415·2022-12-12 08:49

AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN

RNN:Recurrentneuralnetwork，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。

老师我作业忘带了·2022-12-12 07:02

【读点论文】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications改变卷积方式来简化计算

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsAbstract本文提出了一类用于移动和嵌入式视觉应用的称为

羞儿·2022-12-12 01:33

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications论文解读

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文解读一、论文地址及贡献2.1论文地址2.2论文贡献二

嚣张的稀粥·2022-12-12 01:30

【论文阅读】MobileNet ——MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

文章目录论文阅读代码实现modeltrainpredict实验结果论文阅读感谢p导论文链接：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications

每个人都是孙笑川·2022-12-12 01:00

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》论文学习笔记

：简化的表示实验验证模型的选择收缩模型超参数细粒度的识别大规模地理定位面对属性对象检测面对嵌入代码分析目前存在的疑惑论文基本信息标题：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApp

洋-葱·2022-12-12 01:00

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications--Andrew

0、摘要1、引入2、先前工作3、MobileNet结构3.1DepthwiseSeparableConvolution（深度可分离卷积）3.2网络结构和训练3.3WidthMultiplier:ThinnerModels3.4ResolutionMultiplier:ReducedRepresentation4、实验4.1对比深度可分离卷积和普通卷积的效果4.2计算量恒定，是选择MobileNet

我是一个对称矩阵·2022-12-12 01:29

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications

深度可分离卷积conv3x31就是一个核窗遍历一个通道数据获得同样大小和深度的图谱分组进行常规卷积即可实现该功能conv1x1N进行通道转换常规卷积1x1xINXOUTDK应该是卷积核DF是图像的长宽上面的DF红框表述错误1

小火箭丶·2022-12-12 01:59

MobileNetV1《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》

MobileNetV1《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客

胖胖大海·2022-12-12 01:56

MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNets：用于移动视觉应用的高效卷积神经网络

不存在的c·2022-12-12 01:51

TensorFlow 未使用高级 CPU 指令，CPU存在警告：I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] I tensorflow/.

“Itensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193]ThisTensorFlowbinaryisoptimizedwithoneAPIDeepNeuralNetworkLibrary

落花雨96·2022-12-12 00:50

Neural Network Fundamentals (1)

Reference:NeuralNetworkandLearningMachines:InternationalEdition,3/e(Author:Haykin,ISBN:9780131293762)

最適当承诺·2022-12-11 23:01

RNN——循环神经网络

资料来源：台大李宏毅2020机器学习深度学习课程目录RecurrentNeuralNetwork`一、引入``二、RNN``RNNExample``RNN获得的效果``两种不同的RNN变形``双向RNN

yuemo3353009·2022-12-11 22:48

实验七循环神经网络（1）RNN记忆能力实验

Dataset类2.模型构建2.1嵌入层2.2SRN层2.3线性层2.4模型汇总3.模型训练3.1训练指定长度的数字预测模型3.2多组训练3.3损失曲线展示4.模型评价总结ref循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork

沐一mu·2022-12-11 22:14

【GRU回归预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现数据多维输入单输出预测附matlab代码

Matlab科研工作室·2022-12-11 22:43

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