基于神经稀疏化的鲁棒图表示学习-ICML2020摘要：提出了NeuralSparse，这是一种监督图的稀疏化技术，通过学习从输入图中取出潜在的与任务无关的边来提高泛化能力。该方法以结构和非结构信息维输入，利用深度神经网络参数化稀疏化过程，并通过来自下游任务的反馈信号对参数进行优化。在NeuralSparse框架下，有监督的图稀疏化可以现有的图神经网络无缝衔接，从而或的更鲁棒的性能。一、引言1、问题
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2023-12-05 15:12:39
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37 Reasons why your Neural Network is not working网络已经训练了12个小时了。看起来一切都好：梯度稳定，损失在降低。但是当检测的时候就是检测不出来东西。到底哪里出了问题呢？下面是一些很好的检查策略。0. 如何使用这份指南很多地方可以出错，但是一些优先级高的问题需要先处理。首先使用一个对这个类型的数据有用的简单模型（例如，对于图像可以用VGG）。如果可
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2023-09-24 21:17:48
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编辑：keyu【导读】优化神经网络的一个方法是稀疏化，然而，受到支持不足和工具缺乏的限制，该技术在生产中的使用仍然受限。为了解决这一问题，近日，Google联合Deepmind开发出了在TensorFlow Lite和XNNPACK ML中的新特性和工具库。神经网络具有的推理功能，使得许许多多实时应用变为可能——比如姿态估计和背景模糊。这些应用通常拥有低延迟的特点，并且还具有隐私意识。
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2024-01-11 13:56:03
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深度神经网络的组稀疏正则化 (翻译)Group Sparse Regularization for Deep Neural NetworksScardapane S, Comminiello D, Hussain A, et al摘要：在本论文中，我们考虑同时进行以下优化任务：深度神经网络的权重、隐层神经元的数量以及输入特征选择。虽然这三个问题通常被分开处理，但我们提出了一个简单的正则化公式，能够
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2023-12-05 09:03:22
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摘要深度神经网络 (DNN) 中的稀疏性已被广泛研究以压缩和加速资源受限环境中的模型。它通常可以分为非结构化细粒度稀疏性（将分布在神经网络中的多个个体权重归零）和结构化粗粒度稀疏性（修剪神经网络的子网络块）。细粒度稀疏可以实现高压缩比，但对硬件不友好，因此速度增益有限。另一方面，粗粒度的稀疏性不能同时在现代 GPU 上实现明显的加速和良好的性能。在本文中，我们第一个研究从头开始训练（N:M）细粒度
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2023-12-06 18:47:58
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论文: Sparse, Quantized, Full Frame CNN for Low Power Embedded Devicesgithub: https://github.com/tidsp/caffe-jacintoAI爆发的三个条件，算法，算力和数据。深度学习对算力要求极高，如果没有一块性能良好的GPU，那么模型训练和调参将是一件耗时的工作，严重拖慢工作进度。CNN因为其高
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2024-01-12 14:44:36
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目录1.CNN简介2.CNN本质特性2.1 稀疏连接（稀疏互交）2.2 参数共享2.3小结3.CNN物理机制3.1线性的卷积3.2 离散卷积和相似度3.3小结4.CNN的经典模型及特点4.1经典网络4.2多层CNN卷积的构造参考1.CNN简介卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，其特点是每一层的的神经元节点只响应前一层局部范围内的神经元。2.CNN本质特性2.1 稀疏连接（稀疏互交）网络的稀疏
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2024-01-15 21:39:22
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考虑一个监督学习问题，现在有一些带标签的训练样本(x(i),y(i)).神经网络就是定义一个复杂且非线性的假设hW,b(x)，其中W,b 是需要拟合的参数.下面是一个最简单的神经网络结构，只含有一个神经元，后面就用下图的形式代表一个神经元：把神经元看作是一个计算单元，左边的x1,x2,x3 (和 截距+1 )作为计算单元的输入，输出为：，其中，函数被称为激活函数，在这里我们的激
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2024-01-20 01:40:16
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文章目录主要工作人工神经网络与生物神经网络的区别稀疏性带来的优势ReLU神经元的优势ReLU神经元的劣势 主要工作提出在深度神经网络中使用ReLU激活函数，ReLU激活函数的表现能力比tanh激活函数的更加好，训练完毕的神经网络具有一定的稀疏性人工神经网络与生物神经网络有一定的相似性，例如CNN与生物视觉神经处理数据的形式往往相似人工神经网络与生物神经网络的区别一、大脑神经元通过稀疏且分布的方式
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2024-01-17 10:35:31
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卷积神经网络算法是什么？一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。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）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平
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2024-01-31 08:04:18
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论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。论文内容新颖，比较前沿， 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06530Introduction脉冲神经网络(Spiking neural network, SNN)将脉冲神经元作为计算单元，能够模仿人类大脑的信息编码和处理过程。不同于CNN
论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。论文内容新颖，比较前沿 论文地址：https://arxiv.org/abs/1903.06530Introduction脉冲神经网络(Spiking neural network, SNN)将脉冲神经元作为计算单元，能够模仿人类大脑的信息编码和处理过程。不同于CNN使
对于每一个通道都引入一个缩放因子，然后和通道的输出相乘。接着联合训练网络权重和这些缩放因子，最后将小缩放
原创
2023-01-20 09:27:41
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cnn每一层会输出多个feature map, 每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个feature map由多个神经元组成，假如某个feature map的shape是m*n, 则该feature map有m*n个神经元。对于卷积层会有kernel, 记录上一层的feature map与当前层的卷积核的权重,因此kernel的shape为(上一层feature ma
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2023-10-23 10:30:32
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图像复原的神经网络稀疏表示 Neural Sparse Representation for Image Restoration paper: https://arxiv.org/abs/2006.04357 code: https://github.com/ychfan/nsr 摘要 受稀疏编码图
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2020-06-15 11:47:00
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稀疏矩阵的表示和运算Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 128 M[Submit][Status][Web Board] Description 如果一个矩阵中，0元素占据了矩阵的大部分，那么这个矩阵称为“稀疏矩阵”。对于稀疏矩阵，传统的二维数组存储方式，会使用大量的内存来存储0，从而浪费大量内存。为此，我们可以用三元组的方式来
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2023-11-24 22:37:57
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本文代码可在https://github.com/TimeIvyace/MNIST-TensorFlow.git中下载，文件夹为train_improved2，文件夹中一共三个py程序，同时运行mnist_train.py(用于训练)和mnist_eval.py(用于测试)即可。 注意：使用代码需要修改MNIST数据集存储位置以及神经网络存储位置。为了让神经网络训练结果可以复用，需要将训练的到的神
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2023-11-29 19:28:26
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全文约 3700 字，建议阅读时间 8 分钟。原文是 13 年前的旧文章，这篇译文也是我早期学英语的习作。胜在题材选的好，人工智能基础研究，放到今天不仅没有过时，反而正是风头十足的前沿科技。 这个库最终命名为 ANNT（Artificial Neural Networks Technology），是 AForge.NET 科学计算库 AForge.Neuro 的组成部分。AFor
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2024-03-12 19:59:56
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稀疏矩阵的基本概念稀疏矩阵也是一种比较特殊的矩阵类型，但比起上一节提到的特殊矩阵类型，它特殊的地方不在于元素的分布而是在于稀疏矩阵中非0元素的个数s相对于矩阵元素的总个数t非常小。例如一个100*100的矩阵，若其中只有100个非0元素，就可称其为稀疏矩阵。稀疏矩阵中元素的位置分布一般是随机的。稀疏矩阵的三元组表示三元组就是指用三种属性来表示某个节点。由于稀疏矩阵的元素分布一般没有规律，就是说不能
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2024-04-10 04:51:49
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关于神经网络epoch和batch的理解理解粗浅，仅为个人想法，提前感谢指正。epoch一个epoch代表全部数据进入网络一次，这个时候，整个网络结构只对这批数据全部走完一次，损失函数的下降还不够，因此需要多次epoch。需要多少个epoch才能使得网络训练到较为合理的地步，暂时没有定论，具体问题具体分析。batchbatch指的是将一个epoch(所有数据)分割成几份，每份的大小为batch s
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2023-09-08 15:01:27
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