A mostly complete chart of Neural Networks

最新推荐文章于 2022-10-08 16:03:53 发布
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博客围绕神经网络展开，虽未给出具体内容，但推测会涉及神经网络的相关知识，如不同类型的神经网络结构、原理等信息技术领域关键信息。

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HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?
weixin_41697507的博客
07-06 3457
HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS? ABSTRACT Graph Neural Networks (GNNs) are an effective framework for representation learning of graphs. GNNs follow a neighborhood aggregation scheme, where the...
Paper翻译：《A Novel Convolutional Neural Network Based Model for Recognition and Classification of App》
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08-08 2028
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The mostly complete chart of Neural Networks, explained
omnispace的博客
01-24 2022
The zoo of neural network types grows exponentially. One needs a map to navigate between many emerging architectures and approaches. Fortunately, Fjodor van Veen from Asimov institute compiled a wo
[免费完整版]Neural Networks Tricks of the Trade
09-13
Neural Networks: Tricks of the Trade, Second Edition Editors: Grégoire Montavon, Geneviève B. Orr, Klaus-Robert Müller 有关神经网络、深度学习Tricks的入门经典书籍。
Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference
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09-20 9661
这篇文章是Google发布的关于神经网络量化方面的文章，文章地址：https://arxiv.org/abs/1712.05877 本博客参考了微信公众号“AI芯片算法”中的原创文章《Google CVPR2018 8bit 量化论文》一文。 1、本文的贡献 本文主要侧重将推断中的浮点数运算量化为整数运算（Integer-Arithmetic-Only），最终将权重和激活函数量化为8-bit...
收藏的关于AI文章链接（不断更新
CSer
08-28 349
https://medium.com/towards-data-science/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained-3fb6f2367464 翻译：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590362274035183205&wfr=spider&for=pc
【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文翻译
qq_69954039的博客
10-08 1097
Abstract: We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top-5 error rates
【图攻防】《Backdoor Attacks to Graph Neural Networks 》(SACMAT‘21)
chadlee
07-18 964
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AlexNet论文翻译（中英文对照版）-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
bigcindy的博客
04-15 5462
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever Univ...
机器学习-人工神经网络
cunzai1985的博客
09-22 387
机器学习人工神经网络 机器学习-人工神经网络 (Machine Learning - Artificial Neural Networks) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 The idea of artificial neural networks was derived from the ne...
Few-Shot Learning with Graph Neural Networks
燎明的专栏
02-28 7162
2 Related Workmeta-learners方式： 典型代表是, Mishra et al. (2017) used Temporal Convolutions which are deep recurrent networks based on dilated convolutions(扩张卷积), this method also exploits contextual inform...
【论文笔记】A Theoretically Grounded Application of Dropout in Recurrent Neural Networks（2016）
记录每一次小小的进步
02-19 1369
这篇论文从贝叶斯论的角度分析了RNN网络的优化过程，并以此为基础提出了一种对RNN有效的dropout方法。它用到了近似变分推断的数学方法，这个我啃了好久还是苦于数学能力看得云里雾里。但还是先把笔记记下来吧。 1.介绍与现状 作者提出，RNN因为缺少正则化，很容易陷入过拟合。现在也有许多这方面的努力，特别是之前还有人基于实验结果提出在RNN上运用dropout效果反而会变差这种结论。作者反驳说这些...
Coursera吴恩达机器学习课程 总结笔记及作业代码——第5周神经网络续
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Neural Networks:Learning上周的课程学习了神经网络正向传播算法，这周的课程主要在于神经网络的反向更新过程。1.1 Cost function我们先回忆一下逻辑回归的价值函数 J(θ)=1m[∑mi=1y(i)log(hθ(x(i)))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]+λ2m∑nj=1θ2jJ(\theta) = \frac{1}{m}[\sum_{i=1}^
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