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！ ABSTRACT 人工神经网络在模式识别、控制、机器人技术和生物信息学等领域已经成为一种强大的处理工具。它们的广泛应用鼓励研究人员通过研究生物大脑来改进人工神经网络。近年来，神经研究取得了显著进展，并不断揭示出生
Pyramid Attention Networks for Image Restoration 2020-05-01 18:50:17 Paper: https://arxiv.org/pdf/2004.13824.pdf Code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. Background and Motivation:
目录概主要内容符号说明$Y=Conv(K,X)$的俩种表示$Y=K\tilde{X}$$Y=\mathcal{K}X$kernel orthogonal regularizationorthogonal convolution Wang J, Chen Y, Chakraborty R, et al. Orthogonal Convolutional Neural Networks.[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recogniti
paper Learning Convolutional Neural Networks for Graphs论文导读及代码链接（比较细，全面）
例子简单讲就是给定n个三元组（A，R，B）作为训练集，然后给定A和R，神经网络输出B。这里涉及到学习A,R,B的特征表示，不仅要有意义，而且还有三者之间进行配合。 例子简介：亲戚关系推断这节主要介绍一个使用神经网络做逻辑推理的例子：亲戚关系推断。 非常常见的家族图谱，就不赘述了。注意两个
Wide Residual Networks (WRNs)是2016年被提出的基于扩展通道数学习机制的卷积神经网络。对深度卷积神经网络有了解的应该知道随着网络越深性能越好，但是训练深度卷积神经网络存在着这样子那样子的问题，如梯度消失/弥散（gradient vanishing/exploding）。当然除此之外，实验结果也表明越
Modification of Graph Convolutional Networks in PyTorch 代码见GitHub：Modification-of-Graph-Convolutional-Networks-in-PyTorch introduction Modification of Graph Convolutional Networks in PyTorch, visualization of test set results was added in this version
加州圣塔克拉拉--(美国商业资讯)--领先的企业安全和风险管理解决方案提供商Hillstone Networks高兴地宣布，他们被评为2020年Gartner Peer Insights网络防火墙“客户之选”。根据截至2020年1月22日的客户评论，Hillstone在5星评价中的总得分为4.8。 当今的网络安全形势十分复杂。诸
version: '3' services: nginx: container_name: nginx image: nginx restart: always ports: - 80:80 privileged: true volumes: - ./conf/proxy.conf:/etc/nginx/proxy.conf - ./conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.
这篇文章的主要提升点在激活层的量化。从上图可以看出，当使用mini-batch时，随着batch数的提升，激活层所占据的内存也显著提升。 不同于drrefa-net的量化方式： wrpn采取了更简单的量化方式： 文章用大量篇幅描述了作者所做的实验，但是对于wrpn的原理只是寥寥几句。所以我并不确定
最开始当然要提到很经典的文章 —— Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations 。 这篇文章是布朗大学的助理教授 Maziar Raissi 和学术大牛GE Karniadaki
abstract 我们提出了一个使用卷积网络进行分类，定位和检测的集成框架。 我们展示了如何在ConvNet中有效地实现多尺度和滑动窗口方法。 我们还通过学习预测对象边界引入了一种新颖的深度学习方法来进行定位。 然后累积边界框而不是抑制边界框，以增加检测置信度。 我们展示了使
3. Network Virtualization 单词学习 翻译 In this section, we discuss network virtualization, a prominent early “use case” for SDN. Network virtualization presents the abstraction of a network that is decoupled from the underlying physical equipment. Netw
2..The Road to SDN 单词学习 翻译 Making computer networks more programmable enables innovation in network management and lowers the barrier to deploying new services. In this section, we review early work on programmable networks. We divide the history into
Docker-compose up时报错： ERROR: yaml.scanner.ScannerError: mapping values are not allowed here in "./docker-compose.yml", line 2, column 9 解决 出现这个错误的是因为yaml格式不正确,谷歌定义的yaml格式太严格了,每个冒号后面都必须带有空格 错误 version:"3" services:
Project 3Non-overlapping Community Detection in Large NetworksDue: 2019-12-10In this project, you are going to detect / reveal significant communities in largenetworks using current various community detection (graph mining, clustering)methods.1. Detect /
1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测，之前的pooling
目录 1. 网络结构 2. 分析 解决的问题：在当时，人们认为 提高深度 是 提高精度 的法宝。但是网络训练也变得很困难。本文旨在解决深度网络训练难的问题，本质是解决梯度问题。 提出的网络：本文提出的网络结构统称为highway networks，允许在多层之间的无障碍信息流动【不仅是梯度，也
1.Docker-compose概述 Compose是用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。通过Compose，您可以使用YAML文件来配置应用程序的服务。然后使用一个命令，就可以从配置中创建并启动所有服务。 使用Compose基本上是三步过程： 使用定义您的应用环境，Dockerfile以便可以在任何地
【利用胶囊网络处理高光谱图像问题】 Abstract 传统的CNNs对高光谱图像（HSI）识别问题有很好的效果，但是传统的CNNs对于找到空间-光谱间特征的联系领域上面存在障碍。(光谱-空间特征的联系是解决远景HSI 高等级复杂度的关键) 之前的解决办法是使用大量的信息数据调试参数。 我们建
docker-compopse.yml 版本和Docker兼容性表 详情请看官网文档 顶级配置项 version 定义了版本信息 services 定义了服务的配置信息 networks 定义了网络信息，提供给 services 中的 具体容器使用 volumes 定义了卷信息，提供给 services 中的 具体容器使用 示例： ver
COMP9444 Neural Networks and Deep LearningTerm 3, 2019Project 1 - Gradient Descent and PyTorchDue: Sunday 27 October, 23:59 pmMarks: 16% of final assessmentThis assignment is divided into three parts:Part 1 contains simple PyTorch questions designed to ge
容器技术凭借灵活、轻量，以及能够更好地支持应用微服务化改造，实现应用快速迭代的特性而备受市场关注。伴随数字化转型进程的加深与推进，越来越多的行业用户，包括金融、能源、制造等行业企业，开始考虑将采用容器技术构建开发平台，以实现敏捷开发，提高业务效率。 随着容器技术的广泛应用，容
8.1 非线性假设 我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 下面是一个例子： 当我们使用x1, x2 的多次项式进行预测时，我们可以应用的很好。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我
目录 读后总结 动机 故事 ConvLSTM图像分类网络 损失函数 与Episodic Curriculum Learning的结合 实验方法 发表在2017年CVPR。 读后总结 这篇论文旨在说明：反馈学习比单纯的前向学习更有效，并且给出了一些理由，并予以实验证明。本文通过ConvLSTM予以实现，同时考察了课程学习方
