neural

ocr 神经网络,神经网络crop

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、
aifans_bert·2022-12-06 06:26

PyG (PyTorch Geometric) Dropbox系图数据集无法下载的解决方案（AMiner, DBLP, IMDB, LastFM）（持续更新ing...）

由于CSDN无法直接显示百度网盘链接，因此放到了GitHub上：PolarisRisingWar/HGNN_Collection:ACollectionforHGNN(HeterogenousGraphNeuralNetwork
诸神缄默不语·2022-12-06 06:25

Python神经网络代码详细介绍

importnumpyimportscipy.special#想要使用S函数，必须导入这个包#完整的神经网络代码classneuralNetwork:def__init__(self,inputnodes
千和儿·2022-12-06 04:48

pytorch卷积操作nn.Conv中的groups参数用法解释

MobileNetV1《MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications》_程大海的博客-CSDN博客
胖胖大海·2022-12-06 00:40

卷积 - 3. 分组卷积 详解

1.起源分组卷积(GroupConvolution)起源于2012年的AlexNet-《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks
Aaron_neil·2022-12-06 00:10

The 9 Deep Learning Papers You Need To Know About (Understanding CNNs Part 3)

we’llgointosummarizingalotofthenewandimportantdevelopmentsinthefieldofcomputervisionandconvolutionalneuralnetworks.We
maspchen·2022-12-06 00:09

Generative Adversarial Networks

该模型由两个基础神经网络即生成器神经网络（GeneratorNeuralNetwork）和判别器神经网络（DiscriminatorNeuralNetwork）所组成，其中一个用于生成内容，另一个则用于判别生成的内容
下雨天吃火锅哩·2022-12-06 00:59

遥感超分论文 Super-resolution of Sentinel-2 images: Learning a globally applicable deep neural network 简介

今天细细读了一下此论文，这个论文是CharisLanaras等人完成的一个研究。该研究主要是针对哨兵-2的一个超分辨率。超分辨率基础其实一直以来的一个问题就是，我们训练一个超分辨率网络，那么就一定需要一个对应的数据集。对于遥感影像更是如此。但是现实中是没有这样的对应数据来供我们使用的。比如，我们需要从20m分辨率到10m分辨率的超分辨率任务。那我们就需要一组10m的卫星影像，然后通过下采样到20m
Remote Sensing·2022-12-05 20:29

如何选择神经网络模型,神经网络模型选择

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
普通网友·2022-12-05 20:54

(ICIP-2019)通过神经结构搜索进行视频动作识别

通过神经结构搜索进行视频动作识别paper题目：VIDEOACTIONRECOGNITIONVIANEURALARCHITECTURESEARCHINGpaper是奥卢大学发表在ICIP2019的工作paper
顾道长生'·2022-12-05 19:55

Pytorch学习笔记（二）---- 神经网络搭建

coding:utf-8-*-#Allcodesandcommentsfrom>#Codeurl:https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book#lesson_2:NeuralnetworkofPT
weixin_30731287·2022-12-05 18:50

超参数调整和实验-训练深度神经网络 | PyTorch系列（二十六）

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文|AI_study原标题：HyperparameterTuningAndExperimenting-TrainingDeepNeuralNetworks
flyfor2013·2022-12-05 18:11

神经网络实验代码 | PyTorch系列（二十七）

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达文|AI_study原标题：TrainingLoopRunBuilder-NeuralNetworkExperimentationCode
flyfor2013·2022-12-05 18:11

快应用实现网络测速功能_RNN 扫盲：循环神经网络解读及其 PyTorch 应用实现

循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。
weixin_39725118·2022-12-05 17:34

python 神经网络可以输出连续值_Python使用循环神经网络解决文本分类问题的方法详解...

分享给大家供大家参考，具体如下：1、概念1.1、循环神经网络循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络
weixin_39852953·2022-12-05 17:34

RNN流程详解

RNN及其代码流程本文重点关注RNN的整个流程，而不是BP的推导过程什么是RNNRecurrentNeuralNetwork循环神经网络为什么需要RNN？
长命百岁️·2022-12-05 17:27

RNN 扫盲：循环神经网络解读及其 PyTorch 应用实现

第一时间送达来自|知乎作者|Lucas地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/85995376RNN扫盲：循环神经网络解读及其PyTorch应用实现循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork
小白学视觉·2022-12-05 17:23

Geoffrey Hinton获得时间检验奖；AI预测世界杯荷兰夺冠；Galactica不靠谱，ChatGPT又如何……...

之所以获得组委会的邀约，主要在于表彰他在十年前与两位研究生共同完成的论文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNe
AI科技大本营·2022-12-05 17:36

卷积神经网络的工作原理,卷积神经网络数学原理

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
普通网友·2022-12-05 17:03

点云重建论文（2022）

POCO:PointConvolutionforSurfaceReconstructionNeural3DSceneReconstructionWiththeManhattan-WorldAssumptionTopologically-AwareDeformationFieldsforSingle-View3DReconstructionSurfaceReconstructionFromPoint
winer00·2022-12-05 15:24

通过Visualizing Representations来理解Deep Learning、Neural network、以及输入样本自身的高维空间结构...

catalogue1.引言2.NeuralNetworksTransformSpace-神经网络内部的空间结构3.Understandthedataitselfbyvisualizinghigh-dimensionalinputdataset
weixin_30878361·2022-12-05 15:49

Fundamentals of Deep Learning – Introduction to Recurrent Neural Networks

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/introduction-to-recurrent-neural-networks/IntroductionLetmeopenthisarticlewithaquestion
张博208·2022-12-05 15:18

[NLP] Description and implementation of LSTM neural network.

0.StatementTodayIintendtomovefromanintuitiveunderstandingofLSTMtoitsimplementationwithPyTorch,andIbelievereaderscangetsubstantialhelpthroughthisblog.1.WhatistheadvantageofLSTMoverRNN?RNNcanrememberfew
Jun-ho Chae·2022-12-05 15:44

网络结构（1）ResNeXt介绍及cardinality介绍

写这篇文章是因为最近在阅读论文的过程中，接触到了“cardinality”这个概念，出自2017年CVPR何凯明大神组的论文AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks
TEn%·2022-12-05 14:34

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: ResNet变种

1.ResNeXt作者：SainingXie等发表时间：2016Paper原文：AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNe
kuweicai·2022-12-05 14:02

Pytorch官网：快速入门Pytorch教程

.数据准备：加载数据2.模型选择/开发3.模型训练调优4.模型评估测试保存模型、加载模型Tensors张量Dataset和DataLoader数据集和数据加载器TransformersBUILDTHENEURALNETWORK
Laura_Wangzx·2022-12-05 13:19

随机森林多重插补数据_python中带有随机森林的多重插补

Missingdataisacommonproblemindatascience—onethattendstocausealotofheadaches.Somealgorithmssimplycan’thandleit.Linearregression,supportvectormachines,andneuralnetworksareallexamplesofalgorith
weixin_26721705·2022-12-05 12:57

Non-Local Neural Networks

一.摘要卷积操作和循环神经元操作都是建立了一个处理一个局部范围信息的一个过程.本文呈现了一种非局部(non-local)操作,可以作为用于捕获长范围依赖的一类模块.本文提出的non-local操作在计算featuremap上某点的响应值时就是通过对featuremap上所有点与当前点的关系加权求和的一个结果.本文提出的non-local模块可以插入到许多计算机视觉网络结构中并取得不错的效果.二.N
yy2050645·2022-12-05 12:45

【论文阅读】Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional ... [将交通作为图像学习: 用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络]（2）

【论文阅读】LearningTrafficasImages:ADeepConvolutionalNeuralNetworkforLarge-ScaleTransportationNetworkSpeedPrediction
炎武丶航·2022-12-05 12:13

[Python Debug]Kernel Crash While Running Neural Network with Keras|Jupyter Notebook运行Keras服务器宕机原因及解决.

最近做MachineLearning作业，要在JupyterNotebook上用Keras搭建NeuralNetwork。
weixin_30815427·2022-12-05 11:24

基于卷积神经网络的自然场景作物害虫识别

CroppestrecognitioninnaturalscenesusingconvolutionalneuralnetworksABSTRACT农作物病虫害是世界范围内的主要农业问题，因为它们的严重程度和发生范围会给农作物造成重大损失
Damteen·2022-12-05 11:53

卷积神经网络（CNN）特点之局部连接

1引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）具有四个特点：局部连接、权值共享、池化操作及多层结构。
巨人旁的一指叶·2022-12-05 11:18

轻量化神经网络(移动设备上的神经网络)的整体框架

为什么要引入轻量化神经网络二、模型压缩(ModelCompression)参数修建低秩因子分解参数量化知识蒸馏人工神经架构设计三、自动压缩和神经架构搜索(AutomatedCompressionandNeuralArchitectureSearch
我超爱Debug·2022-12-05 11:18

【机器学习】面试题：LSTM长短期记忆网络的理解？LSTM是怎么解决梯度消失的问题的？还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法？

（1）简单介绍一下LSTM因为循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN），本质是一个全连接网络，在处理长期依赖的问题上会出现梯度消失和梯度爆炸。
Better Bench·2022-12-05 11:16

darknet框架GPU编译安装

Darknet:OpenSourceNeuralNetworksinC1、darknet下载gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknet.gitcddarknet
King_key·2022-12-05 10:27

马斯克让猴子学会意念打字！还用人脑模型演示背后原理，电线入脑清晰可见...

杨净Pine发自凹非寺量子位|公众号QbitAI一鸽再鸽，马斯克Neuralink终于官宣新进展。果然不出所料，与此前大家预想的意念打字相关。不过get这项技能的不是人类，而是他们的老朋友——猴子。
QbitAl·2022-12-05 10:16

序列模型

SequenceModelsRecurrentNeuralNetworksNotationRecurrentNeuralNetworkModelBackpropagationthroughtimeDifferenttypesofRNNsLanguagemodelandsequencegenerationSamplingnovelsequencesVanishinggradientswithRNNs
唐_朝·2022-12-05 09:53

【论文阅读】注意力综述（软注意力）

SpatialTransformerNetworks(空间域注意力)—2015nipsSENET（通道域）—2017CPVRResidualAttentionNetwork(混合域)—2017Non-localNeuralNetworks
yepoyou·2022-12-05 09:50

Stanford NLP2

Lesson7:NeuralMachineTranslationgradientvanishing根据chainrule，如果前三个都很小，gradientvanishConsiderthegradientofthelossJ
LinMoson·2022-12-05 09:17

神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架

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递
普通网友·2022-12-05 02:44

MR-based synthetic CT generation using a deep convolutional neural networkmethod文章详解

电脑断层扫描（ComputedTomography简称(CT):它是用X射线照射人体，由于人体内不同的组织或器官拥有不同的密度与厚度，故其对X射线产生不同程度的衰减作用，从而形成不同组织或器官的灰阶影像对比分布图，进而以病灶的相对位置、形状和大小等改变来判断病情。CT由于有电脑的辅助运算，所以其所呈现的为断层切面且分辨率高的影像。磁共振造影术（MagneticResonanceImaging）简称
Orange_sparkle·2022-12-05 01:54

深度学习Day07

RecurrentNeuralNetwork智慧客服——SlotFilling根据上下文产生不同的output
非畅6 1·2022-12-04 21:28

p13 深度学习的三个步骤

p13深度学习的三个步骤我们都知道机器学习有三个step，对于deeplearning其实也是3个步骤：Step1：神经网络（Neuralnetwork）Step2：模型评估（Goodnessoffunction
auto@·2022-12-04 20:19

自动驾驶中的深度学习

AutonomousLandVehicleInaNeuralNetwork天哪！神经网络早在1989年就已经被使用了！这种方法还是端到端的:神经网络接收输入的一个图像，然后输出一个方向盘转向角度。
Tom Hardy·2022-12-04 20:17

深度学习的三个主要步骤！

教程地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes深度学习的三个步骤：Step1：神经网络（Neural
Datawhale·2022-12-04 20:12

如何使上下文信息更有用？ 关于上下文感知的神经对话模型的实证研究

AnEmpiricalStudyonContext-AwareNeuralConversationalModels论文地址：http://www.aclweb.org/anthology/P/P17/P17
adam-liu·2022-12-04 19:53

AI 常见术语总结

因此使得所有神经图（neuralmaps）在同样范围有响应，而且是零均值，这有助于训练，还能重点关注如何最好的结合这些特征。
weixin_30699465·2022-12-04 17:39

人工智能常见术语

Artificialneuralnetwork人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。Autonomiccom
*OASIS*·2022-12-04 17:35

TextCNN模型原理

TextCNN模型结构TextCNN被YoonKim等人在《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》一文中提出，其模型结构如图所示。
yayun_kg·2022-12-04 17:32

Similarity and Matching of Neural Network Representations 论文阅读笔记

这是NIPS2021的一篇论文，文章主要是探究了通过一个stichinglayer将两个已训练的不同初始化的相同结构的网络的某一层进行匹配的可能性。前言作者对“什么情况下两个表征是相似的？”提出了一个新的问题：“如果我们知道两个表征是相似的，那么他们以什么方式相似？”为此作者将相似分为了两个方面：“representationalsimilarity”和“functionalsimilarity”
sysu_first_yasuo·2022-12-04 15:39
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