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全连接神经网络（DNN）

最近想要学习深度学习模型，没有一上来就先学习CNN、RNN、LSTM，而是先学习全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork），原因非常简单，上述所说的各种神经网络都是基于全连接神经网络出发的

小朱小朱绝不服输·2022-12-02 18:16

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices （翻译）

ShuffleNet：一种用于移动设备的高效卷积神经网络XiangyuZhang∗XinyuZhou∗MengxiaoLinJianSunMegviiInc(Face++){zhangxiangyu,zxy,linmengxiao,sunjian}@megvii.com摘要我们介绍了一种计算效率极高的CNN体系结构，名为ShuffleNet，它专门为计算能力非常有限的移动设备（例如10-150MF

黑子小明·2022-12-02 18:40

全连接神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）简称神经网络，可以对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行模拟，是机器学习和认知科学领域中一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型

Sanada Hiroyuki·2022-12-02 18:04

全连接神经网络（FCNN）

全连接神经网络（FullyConnectedNeuralNetwork），CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于全连接神经网络出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。

旅行小七仔·2022-12-02 18:02

神经网络模型的基本原理,神经网络分类四种模型

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递

普通网友·2022-12-02 18:31

什么是全连接神经网络？

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）简称神经网络，可以对一组输入信号和一组输出信号之间的关系进行模拟，是机器学习和认知科学领域中一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型

三木小君子·2022-12-02 18:28

深度学习Day7

PyTorchTutorialConvolutionalNeuralNetworkCNN常用于影像的处理

非畅6 1·2022-12-02 17:30

SPINN: Synergistic Progressive Inferenceof Neural Networks over Device and Cloud

题目：SPINN:SynergisticProgressiveInferenceofNeuralNetworksoverDeviceandCloudSPINN：设备和云上神经网络的协同渐进推理作者：StefanosLaskaridis

溪冷酱的头秃日常·2022-12-02 17:43

On Calibration of Modern Neural Networks论文阅读笔记（概率校准）

摘要置信度校正——预测代表真实正确性似然（可能性）的概率估计问题，在许多应用中对分类模型是重要的。通过大量的实验，我们观察到深度网络的深度、宽度、权重衰减和批归一化是影响校准的重要因素。在这篇文章中,还提出了一种基于早期置信度校准方法Plattscaling的变式——temperaturescaling一．引言校准的概率的重要性分类网络不仅需要准确，还需要知道什么时候是不正确的。在一些实际应用中，

蘑菇桑巴·2022-12-02 17:05

[PMLR 2017] On calibration of modern neural networks

ContentsIntroductionCalibrationMetricsObservingMiscalibrationCalibrationMethodsCalibratingBinaryModelsExtensiontoMulticlassModelsResultsReferencesIntroduction在实际的决策系统中，分类模型不仅需要尽量给出准确的预测，还需要能告诉我们它给出的预测

连理o·2022-12-02 17:29

深度学习笔记：CNN+RNN+LSTM

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）参考博客：https://easyai.tech/ai-definition/cnn/CNN是一种前馈神经网络，通常由卷积层（

银河小铁骑plus·2022-12-02 16:48

RNN-GRU-LSTM详解

RNN-GRU-LSTMRNN（RecurrentNeuralNetwork）GRU(gatedrecurrentunit)LSTM（Longshorttermmemery）LSTM能解决梯度消失/梯度爆炸

Sais_Z·2022-12-02 16:18

lstm结构图_深入理解RNN与LSTM

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork）基础在深度学习领域，神经网络已经被用于处理各类数据，如CNN在图像领域的应用，全连接神经网络在分类问题的应用等。

weixin_39544101·2022-12-02 16:47

rnn lstm gru_总体上简化GRU，LSTM和RNN

rnnlstmgruSequencemodelsareaspecialclassofdeepneuralnetworksthathaveapplicationsinmachinetranslation,

weixin_26752765·2022-12-02 16:17

学习笔记0228：计算机视觉顶级会议和顶刊

InternationalConferenceonComputerVisionICML:InternationalConferenceonMachineLearningNIPS:AnnualConferenceonNeuralInformat

哈工大一枚CVer·2022-12-02 16:35

LSTM解决RNN梯度消失与梯度爆炸问题

RNN(RecurrentNeuralNetwork)由于其递归的网络结构(如图1所示)，对于处理序列建模任务具有独特的优势，因此在许多领域有着广泛的应用。如自然语言处理、语音识别等。

tianyunzqs·2022-12-02 15:25

李宏毅深度学习——机器终身学习

终身学习v.s.TransferLearning三、终身学习的评估四、灾难性遗忘解决方法1、选择性突触的可塑性（1）为什么会出现灾难性遗忘（2）如何解决2、额外神经资源分配（1）progressiveneuralnetworks

wkywcd·2022-12-02 15:21

深度学习笔记——循环神经网络RNN/LSTM

循环神经网络（RerrentNeuralNetwork)RNN是神经网络的一种，RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息。

不愿透露姓名的小段·2022-12-02 15:29

一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型

DecisionTreeBasedIntrusionDetectionSystemforNSL-KDDDataset二、一种用于入侵检测的自适应集成机器学习模型D.Multi-Tree算法E.深度神经网络(DeepNeuralNetworks

不懂开发的程序猿·2022-12-02 15:25

谷歌ViTGAN | 视觉Transformer训练的GAN

卷积神经网络（convoluitonalneuralnetworks，CNN）凭借强大的卷积和池化（pooling）能力，在计算机视觉

机器学习与AI生成创作·2022-12-02 14:06

LSTM、Bilstm、ELMo、openAI GPT、Bert模型简介

LSTM的全称是LongShort-TermMemory，它是RNN（RecurrentNeuralNetwork）的一种。LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据

咖乐布小部·2022-12-02 14:24

双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）

在开始之前，首先区分下均命名为RNN，新手很容易混淆的两大神经网络：循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）和递归神经网络（RecurssionNeuralNetwork，RNN

Xxsdn1的宝·2022-12-02 14:23

经典神经网络论文超详细解读（一）——AlexNet学习笔记（翻译＋精读）

本文将为大家介绍经典神经网络的开山力作——AlexNet（ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks）。

路人贾'ω'·2022-12-02 14:10

干货！深度学习加速综述：算法、编译器、体系结构与硬件设计

第一时间送达转载于：meton知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/101544149概述NeurlPS2019大会的「EfficientProcessingofDeepNeuralNetwork

小白学视觉·2022-12-02 13:32

UNet、VNet、ResNet、DenseNet、FCN，PSPNet、RefineNet, 语义分割资料

深度学习图像语义分割网络总结：U-Net与V-Net的Pytorch实现VNet医学影像网络论文详解经典论文解析——Unet和Vnet——图像分割[论文翻译]V-Net:FullyConvolutionalNeuralNetworksforVolumetricMedicalImageSegmentationUNet

迷路在代码中·2022-12-02 13:18

神经网络预测结果都一样,神经网络预测结果分析

求大神解答从图中NeuralNetwork可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。

普通网友·2022-12-02 13:11

Enhanced LSTM for Natural Language Inference(ESIM)阅读笔记

文章目录模型介绍HybridNeuralInferenceModels1.InputEncoding2.LocalInferenceModeling3.InferenceComposition实验参数设置实验结果模型介绍

Leokb24·2022-12-02 12:52

论文笔记 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(GNN综述)

前言近年来，深度学习促进了很多机器学习任务的发展，这些任务很多都表示在规则的欧几里得空间中表示。但是图作为具有复杂关系和对象之间相互依赖，其数据是从非欧几里得域生成的，最近也有很多关于图数据深度学习方法的研究。在本篇文章中，作者总结了目前主要的图神经网络模型，并提出了一种新的分类方法将目前的图神经网络分为以下四种：循环图神经网络（RecGNN），卷积图神经网络(ConvGNN)，图自动编码器(GA

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:41

GNN学习—递归图神经网络

第1篇—递归图神经网络RNN简介RNN(RecurrentNeuralNetworks)LSTM（Long-ShortTermMemory）GRU(GateRecurrentUnit)RecGNN模型简介

不加糖也很甜^-^·2022-12-02 12:10

图神经网络简介

本篇文章是我在2022年阅读完distill上一篇文章"AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks"后自己的一些心得。

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:02

【DL学习笔记02】深度学习入门——基于Python的理论与实现（ch03：Neural Network）

目录1.ActivationFunctionstepfunctionsigmoidfunctionReLU2.多维数组的运算多维数组矩阵乘法神经网络的内积3.三层神经网络的实现问题各层信号传递的实现4.输出层的设计softmax5.手写数字识别MNIST数据集神经网络的推理处理批处理（batch）1.ActivationFunction激活函数会将输入信号的总和转换为输出信号朴素感知机是指单层网络

yierrrr·2022-12-02 12:24

NLP中的对抗训练（附PyTorch实现）

对抗样本的基本概念要认识对抗训练，首先要了解"对抗样本"，它首先出现在论文Intriguingpropertiesofneuralnetworks之中。

数学家是我理想·2022-12-02 12:51

NeRV: Neural Representations for Videos

NeRV:NeuralRepresentationsforVideosAbstract1Introduction2RelatedWork3NeuralRepresentationsforVideos3.1NeRVArchitecture3.2ModelCompression4Experiments4.1DatasetsandImplementationDetails4.2MainResults4

attacking tiger·2022-12-02 11:41

AlexNet

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks学习笔记1.摘要作者训练了一个大型的深度卷积神经网络，将ImageNetLSVRC-2010

小梦人心·2022-12-02 11:37

单目深度估计文章汇总 Depth-Estimation-Paper

Puhrsch,C.,&Fergus,R.(2014).Depthmappredictionfromasingleimageusingamulti-scaledeepnetwork.Advancesinneuralinformationprocessingsy

QiuDi666·2022-12-02 11:38

了解LSTM和GRU

lstm和gru深度学习，自然语言处理(DeepLearning,NaturalLanguageProcessing)Inmylastarticle,IhaveintroducedRecurrentNeuralNetworksandthecomplicationsitcarries.TocombatthedrawbacksweuseLSTMs

weixin_26752765·2022-12-02 11:37

RNN&LSTM结构篇

RecurrentNeuralNetworks传统的RNN在每个神经单元中只有一个tanh激活函数，如上图所示，第t个神经元的输入不仅仅有xt，还有上个神经元的状态ht-1/或者是上一个神经元的输出yt

u010976596·2022-12-02 11:36

EfficientNet 网络原理与 Tensorflow2.0 实现

文章目录介绍网络参数优化方法网络效果代码实现介绍2019年，Google在EfﬁcientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks

cofisher·2022-12-02 10:15

深度学习之路=====12=====＞＞MNasNet(tensorflow2)

简介原文：MnasNet:Platform-AwareNeuralArchitectureSearchforMobile来源:CVPR2019作者：Google(MingxingTan,BoChen,RuomingPang

啥都会点的大秀·2022-12-02 10:14

译（自编码器） Hinton2006---Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks

ReducingtheDimensionalityofDatawithNeuralNetworks——使用神经网络降低数据维度G.E.HintonandR.R.Salakhutdinov 通过训练一个具有小的中间层的多层神经网络去重构高维输入向量

大晴天下的多肉·2022-12-02 09:43

一、序列模型-sequence model

文章目录1、符号定义2、构建循环神经网络-RecurrentNeuralNetwork2.1RNN中的反向传播2.2不同架构的RNN3、语言模型的RNN架构3.1架构3.2序列采样4、RNN的梯度消失问题

Dragon Fly·2022-12-02 07:36

深度学习(9)：循环神经网络

深度学习(9)：循环神经网络2018-02-20随深度学习技术的发展，使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）建立的各种序列模型，使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能

weixin_33963189·2022-12-02 07:05

【吴恩达deeplearning.ai】深度学习(9)：循环神经网络

随深度学习技术的发展，使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）建立的各种序列模型，使语音识别、机器翻译及自然语言理解等应用成为可能。

Hugsy19·2022-12-02 07:05

吴恩达深度学习第五章序列模型——第一周循环序列模型

循环序列模型自然语言和音频都是前后相互关联的数据，对于这些序列数据需要使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）来进行处理。

倚剑笑紅尘·2022-12-02 07:34

深度学习系列 -- 序列模型之循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

2数学符号（Notation）3循环神经网络（RecurrentNeuralNetworkModel）4语言模型和序列生成5采样6循环神经网络的梯度消失7GRU(门控循环单元)9双向循环神经网络（BRNN

已退游，勿扰·2022-12-02 07:34

吴恩达深度学习笔记05——序列模型1循环序列模型

自然语言和音频都是前后相互关联的数据，对于这些序列数据需要使用循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）来进行处理。

阿尔基亚·2022-12-02 07:03

ANN梳理-数字图像处理与机器视觉_visual c++与Matlab实现学习笔记

【前言】在图像分类领域有两个很实用的技术：人工神经网络（ANN-ArtificialNeuralNetworks）和支持向量机（SVM-SupportVectorMechine）,近期在学习的过程中梳理了

startfromnow86·2022-12-02 02:30

学习笔记-0-SVM and ANN

方老师的课，Shu-CherngFang,NorthCarolinaStateUniversitySupervisedMachineLearning:SupportVectorMachines(SVM)NeuralNetworks

Wooden_ZHANG·2022-12-02 02:20

Android 神经网络API 介绍

AndroidNeuralNetworksAPI(NNAPI）是AndroidCAPI，使用NDK进行编译运行。它设计用于在移动设备上运行机器学习的计算密集型操作。

maocanmao·2022-12-02 01:36

mobilenet cpu 加速_使用NNAPI加速android-tflite的Mobilenet分类器

AndroidNeuralNetworksAPI(NNAPI)是一个AndroidCAPI，专门为在移动设备上针对机器学习运行计算密集型运算而设计。

weixin_39958019·2022-12-02 01:35

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