摘要 在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。尽管传统的深度
这份合集列表中包含了与pytorch有关的各种教程，项目，库，视频，文章，书籍等等，可谓是及其丰富了。 目录 表单数据 教程 可视化 可解释性 物体检测 长拖尾 / Out-of-Distribution Recognition 基于能量的学习 缺失数据 架构搜索 优化 量化 量子机器学习 神经网络压缩 面部，行为和姿势识别
一. 下载源程序二. 准备数据集三. 准备hha数据四. 载入数据集五. 预测 一. 下载源程序 源程序github地址：https://github.com/yanx27/3DGNN_pytorch 下载源程序并解压 二. 准备数据集 数据集地址：https://github.com/yanx27/3DGNN_pytorch 下载其中的标签数据集 NYU_Dep
1 introduction 在过去的几年中，神经网络的重大进步导致它们在关键领域（包括医疗保健，自动驾驶汽车和安全性）的部署不断增加。但是，最近的工作表明，尽管神经网络取得了巨大的成功，但它们经常会犯下危险的错误，尤其是对于罕见的极端情况输入。例如，大多数先进的神经网络已经显示出可以
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Frontiers in neuroinformatics, (2018) Abstract 尖峰神经网络仿真软件的开发是实现神经系统建模和生物启发算法开发的关键组件。 现有的软件框架支持广泛的神经功能，软件抽象级别和硬件设备，但通常不适合快速原
1.简介 深度神经网络是用于从原始和高维数据中提取有意义知识的最有效的计算模型之一。DNNs的使用有助于解决计算机视觉[1]、自然语言理解[2]、机器人学[3]和许多其他领域中的各种挑战性问题。DNN的拓扑或架构是通过堆叠能够执行简单数学运算的计算节点来构建的，例如求和、乘法和
神经网络论文收集 神经网络张量 神经网络 图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）综述 link 张量 笔记 | 什么是张量（tensor）& 深度学习 link
文章目录 语言模型RNN语言模型的结构优化WSJ 实验 参考文献：《Recurrent neural network based language model》 语言模型 什么是语言模型？ 语言模型包括传统与神经网络语言模型 神经网络语言模型的功能就是根据句子前w-1个词预测第w个词在词表中的概率分布。 RNN语言
摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！
#1提出问题：如何将复杂的CNNs成功部署到移动端等内存较小的设备中？ 【本篇中，中文的中括号里代表的是注释】 解决方案主要分为两类：1.开发新的网络架构【exploit computation or memory efficient operations】【eg：MobileNet SqueezeNet ShuffleNet DenseNet】 2.量化CNN中的权重
Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities: A Graph Neural Network Approach 利用图神经网络解决知识图谱外实体的知识表示 摘要1 Introduction2. 知识库完成中的OOKB实体问题2.1知识图谱2.2KBC：三元组分类任务2.3 OOKB实体问题 3.模型3.13.1图表NNs3.2知识
摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 4th Conference on Robot Learning (CoRL 2020), Cambridge MA, USA. Abstract 移动机器人的节能控制已变得至关重要，因为它们在现实世界中的应用越来越复杂，涉及到高维观察和动作空间，而这些有限的主板资源
最近在学习特征工程，整理了几个特征编码的方法： 方法一：合并编码（Consolidation encoding） 含义：由于拼写错误，职位、地域位置等变量的描述略有不同，可以将意思相同的分类变量映射到同一变量。 适用特征：主要处理分类变量。 优点：可以统一特征，删除无效数据 缺点：如果变量数量多，需要通过相似度
摘要 图神经网络（GNN）已成为分析和学习图数据的标准工具包。 随着领域的发展，确定关键架构并验证可推广到更大，更复杂的数据集的新思路变得至关重要。 不幸的是，在缺乏具有一致实验设置的标准化基准的情况下，评估新模型的有效性变得越来越困难。 在本文中，我们介绍了一个可重现的GNN
参考代码：enas 1. 概述 导读：这篇文章是在NAS的基础上提出使用权值共享的方式进行网络搜索，避免了控制器采样得到sample的重复训练，从而压缩整体搜索时间的网络搜索算法ENAS。在NAS中首先由控制器采样出一个网络结构，之后将其训练到收敛，之后将该采样网络的性能作为控制器的reward
概念 G=(V,E) V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8,v9,v10,v11} E={(v1,v2),(v2,v3),(v2,v6),(v3,v7)...} |V|=11 |E|=11 Walk: close walk x=y otherwise open walk Trail: x - y trail is a walk with no repeated edge，没有重复走边 Path: x - y path is a walk with no repeated Verte
摘要：覆盖率指导的模糊测试是发现漏洞的最流行，最有效的技术之一，因为它具有高速和可扩展性。但是，现有技术通常集中于代码覆盖范围，而不是易受攻击的代码。这些技术旨在覆盖尽可能多的路径，而不是探索更容易受到攻击的路径。在选择要测试的测试用例时，现有的模糊测试通常会平等对待所
摘要 深度神经网络（DNN）容易受到神经木马（NT）攻击，攻击者在DNN训练期间会注入恶意行为。当输入上标有攻击者指定的触发模式时，就会激活这种“后门”攻击，从而导致对模型的错误预测。由于DNN在各个关键领域中的广泛应用，因此在使用模型之前，检查预训练DNN是否已被木马化是必不可少的。
摘要 基于transformer的最新技术的神经机器翻译（NMT）系统仍遵循标准的编码器-解码器框架，在该框架中，具有自注意机制的编码器可以很好地完成源语句的表示。尽管基于Transformer的编码器可以有效地捕获源句子表示形式中的常规信息，但是代表句子要点的主干信息并未特别关注。在本文
Abstract 本文提出一种适用于domain adaptation的representation learning方法，训练和测试数据来自相似但不同的分布。本文方法受启发于领域自适应的理论：为实现域迁移，预测必须要基于不可分辨的训练（source）和测试（target）域。 本方法适用于：在标记的source domain和未标记的target dom
import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras import datasets, layers, optimizers, Sequential, metricsimport datetimefrom matplotlib import pyplot as pltimport
Transferable Clean-Label Poisoning Attacks on Deep Neural Nets “DNN中可转移的干净标签投毒攻击” written by: Chen Zhu * 1 W. Ronny Huang * 1 Ali Shafahi 1 Hengduo Li 1 Gavin Taylor 2 Christoph Studer 3 Tom Goldstein1 干净标签攻击：不同于“数据污染”
import osos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'import tensorflow as tfimport matplotlib.pyplot as plt# z=sin(x)+sin(y)def func(x): # x的shape是（b，2） # x的前面一层是x的坐标，x的后面一层是y的坐标？？？ z = tf.math.sin(x[..., 0]) + tf.math.sin(x[...
目录摘要一、引言二、相关工作基于视图和体素的方法点云上的深度学习相关性学习三、形状意识表示学习3.1关系-形状卷积建模经典CNN的局限性变换：从关系中学习通道提升映射3.2性质置换不变性对刚性变换鲁棒点相互作用权重共享3.3再讨论2D网格卷积3.4用于点云分析的RS-CNN3.5应用细节
pdf:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks(SR-GNN)参考博客:https://sxkdz.github.io/research/SR-GNN/摘要基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话的用户操作。先前的方法将会话建模为序列，并估计项目表示以外的用户表示，以提出建议。尽管取得了可喜的结果，但
