众所周知，深度神经网络擅长查找可解决大型数据集上负责任务的分层表示。人类如何理解这些学习到的表示，这是值得探究的问题。...该文章是美国麻省理工学院的David Bau博士等人在该领域的研究成果：首先提出网络剖析方法来识别、可视化和量化深度神经网络中各个神经元的作用，接着剖析了在图像分类和图像生成两种不同类型的任务上训练的网络神经元...在最先进的深度网络中，研究者们已经观察到许多单个神经元与未教授给网络的人类可解释的概念相匹配：已发现神经元可以检测物体、区域、性别、语境、感情等。...找到这样有实际意义的抽象概念是深度学习的主要目标之一，然而这类具有特定概念的神经元的出现以及在神经网络中的作用尚不明确。 针对上述情况，文中开篇提出两个疑问：(1)如何量化跨网络层中概念神经元的出现?...然而，并不完全是这样，图2-3 G则是举了些反例，在不激活神经元314的情况下生成包含大窗口的图像。
论文题目 Multitask Deep Neural Networks for Ames Mutagenicity Prediction 论文摘要 Ames致突变性试验是评估候选药物致突变性潜力最常用的方法...虽然该测试采用了使用各种鼠伤寒沙门菌菌株的实验结果，但用于预测致突变性的生物信息学模型中发表的绝大多数都没有考虑到对每个菌株进行的单个实验的测试结果。...最近，基于神经的模型结合多任务学习策略在不同的领域产生了有趣的结果，因为它们能够构建多目标函数。...在这种情况下，本文提出了一种新的基于神经的QSAR模型来预测致突变性，该模型通过多任务学习方法利用Ames试验中涉及的不同菌株的实验结果。本文提出的建模策略尚未应用于Ames致突变性的建模。...本文的模型所得到的结果超过了单任务建模策略所得到的结果，如预测整个Ames标签的模型或从单个菌株建立的集成模型。为了再现性和可访问性的目的，本文实验中使用的所有源代码和数据集都是公开的。
近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。...一个图形中可以得到大约 2000 个不同大小、不同类别的候选区域，他们需要被变换到同一个尺寸以适应 CNN 所处理的图像大小（227x227）。...Shaoqing Ren 提出了 Faster R-CNN 来实现这种想法：假设有两个卷积神经网络，一个是区域生成网络，得到图像中的各个候选区域，另一个是候选区域的分类和边框回归网路。...其原理图如上所示，初始检测框是对整个图像进行不同尺度的网格划分得到的，在经过卷积后得到物体的特征图像，将初始边框对应的特征图像通过 Fast R-CNN 中的方法转化为一个固定大小的特征图像，通过回归得到更加准确的边框...2.3 SSD[9] SSD 也是使用单个的卷积神经网络对图像进行卷积后，在特征图像的每一个位置处预测一系列不同尺寸和长宽比的边界框。
在深度神经网络中，网络权重的初始化非常关键，因为它对网络的训练速度、收敛能力以及最终的性能都有重大影响。...合理的初始化可以打破这种对称性，使得每个神经元可以学习到不同的表征。 梯度消失 {/} 爆炸问题：深度神经网络在反向传播时容易遇到梯度消失或者梯度爆炸的问题。...总之，合理选择和调整深度学习模型中的权重初始化方法是确保模型良好训练行为和高性能表现的关键步骤之一。...值得注意的是，PyTorch 的 torch.nn.init 模块中的所有函数都旨在用于初始化神经网络参数，因此它们都在 torch.no_grad() 模式下运行，不会被自动求导考虑在内。...这些初始化方法对于确保神经网络的有效训练非常关键。
BPR 损失函数一般用随机梯度下降（SGD） 算法来求解 三、神经网络与协同过滤 负采样 目前基于深度学习的协同过滤算法一般都采用隐式反馈数据，这些算法都需要对已经观测到的正反馈数据，采样负反馈数据，对于交叉熵损失函数...，我们将着重介绍一些花椒推荐系统在实际中尝试过的基于神经网络的协同过滤模型。...（DMF） 模型结构 深度矩阵分解模型，跟上面的 NeuMF 不同之处在于，它不采用 embedding 向量作为模型的输入，转而直接采用评分矩阵R中的行、列原始数据作为模型的输入。...DMF模型的创新性在于，它注意到了公共数据集 movielens 中存在分数导致样本权重不一样的问题，一个评 1 分的电影和评 5 分的电影在损失函数中贡献的权重是一样的，这样有些违背常识，评分高的样本应该比评分低的样本设置更高的权重...在训练阶段，单机多显卡的配置也满足不了 tensorflow 训练的要求，因此我们采用了 360 私有云的 HBOX 分布式训练平台来完成日常深度模型的训练。
GNNs)，图卷积神经网络（GCN），深度学习，智能交通； 01 Abstract and Introduction 深度学习在计算机视觉和自然语言处理上的成功激发了学者将深度学习应用于交通领域的研究热情...分析这些技术的理论，优缺点，在交通场景中的具体变种和应用。 （4）具体阐述了交通场景中的共同挑战（时间依赖，空间依赖，时空联动，外部因素），并针对每种挑战，总结了多种基于深度学习的解决方案。...作者还指出，这些综述基本没有提到图神经网络在智能交通中的应用，因而作者的工作实属首次。...最精彩的部分是作者总结了图的邻接矩阵的定义。在不同的交通应用中，针对不同的交通模式，可以定义各种邻接矩阵。...(2)GNNs 针对最热点和最核心的图神经网络，作者主要介绍了它在交通领域最常见的两个分支，分别是SGCN, DGCN；作者对SGCN的关键工作进行梳理 ，分别是（1）Bruna/Shuman 2013
机器之心整理 编辑：杜雪 4 月 15 日，杨铭博士在机器之心线下活动 Interface 上做了一次题为「深度神经网络在图像识别应用中的演化」的演讲。...这种网络结构给大家的启发是并不需要逐层地学习，通过端到端的学习也可以实现，而且学到一定深度之后，建模能力也是比较强的。 自那之后，深度神经网络的优越性能就不断爆发。语音识别是第一个被突破的领域。...在神经网络中，很多连接、很多节点，每个节点可能都会输出一个值，做一个 Activation，输给下一层。...那么本来是说每个节点都会对最终结果有贡献，那么 dropout 就是在这过程中随机性把 50% 或者 40% 的节点的输出置为 0，让它没有贡献，那这样你训练得到的分类结果，就不能依赖于所有节点都正常工作...Reinforcement Learning 存在很多年了，最近我们看到它在围棋，或者一些自动控制的任务中，都有很大的改进。改进的本身是指最核心的一些部分现在用了深度神经网络去做近似。
近期，在 GAIR 大讲堂上，来自北京航空航天大学的博士生黄雷同学将阐述标准化技术应用于训练深度神经网络中的主要动机以及介绍一些主流的标准化技术，除此之外报告人也将讲解其沿着这个方向发表在 AAAI 2018...主要的研究领域为深度神经网络中标准化技术，半监督学习，非参主动学习及相关方法在计算机视觉和多媒体领域中的应用。目前已发表学术论文十余篇，包括 CVPR，ICCV 和 AAAI 等。...分享主题： 标准化技术在训练深度神经网络中的应用 分享提纲： 1. 标准化技术应用于深度神经网络训练的主要动机及相关方法介绍。...a) 在深度神经网络中学习正交过滤器组的主要动机 b) 基于重参数化方法求解多个依赖的Stiefel流形优化问题 c) 实验结果介绍 分享内容： 本次分享主要包括两个方面：一是标准化技术的介绍...现在再讲一下为什么在深度神经网络中，对隐藏层的激活值进行标准化非常重要，我们以多层感知器为例进行讲解。 ? 刚才讲完了在深度神经网络中对激活值进行标准化的主要动机，接下来介绍一些标准化技术。
1 深度学习：图像搜索 可视化商品推荐 我想买双新鞋,但是 文本搜索不能帮助我们 2 神经网络 特征是机器学习的关键 目标 : 重新检视分类器,但是应用更复杂的非线性特征 图像分类 神经网络 : 学习"...非常"非线性的特征 线性分类器 分类器的图表示 : 用于定义神经网络 线性分类器可以表示什么 线性分类器不能表示什么 解决 XOR 问题 : 添加一层 神经网络 3 深度学习在计算机视觉中的应用 图像特征...典型的局部探测器寻找图像中的局部兴趣点 有很多手动构造的特征被用于寻找兴趣点 典型图像分类方法 深度学习 : 自动学习特征 4 深度学习的性能 应用深度神经网络的结果示例 ImageNet2012竞赛...: 1.2M 张训练图像,1000种类别 5 计算机视觉中的深度学习 利用深度学习进行景物解析 检索相似图像 6 深度学习的挑战 深度学习工作流 深度学习的劣势 7 迁移学习 深度特征 : 深度学习...+ 迁移学习 标准图像分类方法 迁移学习 : 应用一个任务的数据来帮助学习其他任务 神经网络学习了什么?
深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。...和“浅层学习”不同，深度学习需要解决的关键问题是贡献度分配问题（Credit Assignment Problem，CAP）[Minsky, 1961]，即一个系统中不同的组件(component)或其参数对最终系统输出结果的贡献或影响...目前，深度学习采用的模型主要是神经网络模型，其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法，从而可以比较好地解决贡献度分配问题。...只要是超过一层的神经网络都会存在贡献度分配问题，因此超过一层的神经网络都可以看作是深度学习模型。 随着深度学习的快速发展，模型深度也从早期的5 ∼ 10 层到目前的数百层。...随着模型深度的不断增加，其特征表示的能力也越来越强，从而使后续的预测更加容易。 常见深度学习框架 在深度学习中，一般通过误差反向传播算法来进行参数学习.
深度学习是机器学习的 一个分支，是指一类问题以及解决这类问题的方法。 深度学习问题，是指从有限样例中通过算法总结出一般性的规律，并可以应用到新的未知数据上。...深度学习的模型，一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件。 因为每个组件对最后的得到输出结果的影响都不同，所以我们并不清楚其中每个组件的贡献是多少？...人工神经网络，也简称神经网络，是一种可以比较好地解决贡献度分配问题的模型。...因为神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即深度学习。 人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。...在实际任务中使用机器学习模型一般会包含以下几个步骤： 数据预处理：经过数据的预处理，如去除噪声等．比如在文本分类中， 去除停用词等； 特征提取：从原始数据中提取一些有效的特征．比如在图像分类中，提 取边缘
观点：深度神经网络中“深度”究竟带来了什么？ 【新智元导读】在计算机视觉领域，大部分的问题都已经开始使用深度神经网络进行解决，也确实取得了广泛的成功。...不同融合次数会得到不同数目的组合网络(路径) 我们也通过实验在不同深度的网络结构上验证了：增加组合数目能像传统Ensemble理论中增加Ensemble Size一样提升整体性能。 ?...较多的组合网络数目能够取得更好的结果 我们也通过实验在不同深度的网络结构上验证了增加组合网络数目能够提升整体性能，这也与传统Ensemble理论中增加Ensemble Size能提升性能的结论相吻合。...我们提出的DFN-MR与ResNet在ImageNet数据集上的对比 五、总结 目前一个研究热点是在深度神经网络中引入一个新的维度：潜在的组成网络数目(Ensemble Size)。...可以发现像 ResNet、Highway、Inception等网络增加“深度”的同时，实际增加了这个网络数目。此外，我们的工作发现极深网络除了能增加潜在网络数目外，对整体性能的贡献并不是最大的。
概念认识 深度学习是机器学习的一个分支 深度学习是一类问题以及解决这类问题的方法 深度学习采用的模型一般比较复杂，指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件。...每个组件都对信息进行加工，并进而影响后续的组件。 深度学习输出最后结果时，每个组件贡献多少，并不清楚。...这个问题叫-【贡献度分配问题，CAP】 人工神经网络是一种解决贡献分配问题的模型 人工神经网络简称“神经网络” 人工神经网络是受人脑神经系统的工作方式启发而构建的数学模型 人脑神经系统是一个由生物神经元组成的高度复杂网络...神经网络的参数可以通过机器学习的方式从数据中学习。 神经网络模型一般比较复杂，从输入到输出的信息传递路径一般比较长，所以复杂神经网络的学习可以看成是一种深度的机器学习，即为深度学习。...神经网络不等同于深度学习。 深度学习可以采用神经网络，也可以采用其他模型 大语言 Large Language Models 什么是大型语言模型？
（3）若需要一次性端对端训练得到压缩与加速后模型，可以利用基于紧性滤波设计的深度神经网络压缩与加速方法。 （4）一般情况下，参数剪枝，特别是非结构化剪枝，能大大压缩模型大小，且不容易丢失分类精度。...（6）主流的5个深度神经网络压缩与加速算法相互之间是正交的，可以结合不同技术进行进一步的压缩与加速。...参考《深度神经网络压缩与加速综述》 17.8 改变网络结构设计为什么会实现模型压缩、加速 17.8.1 Group convolution Group convolution最早出现在ALexNet中，...17.8.5 减少网络碎片化程度（分支数量） 模型中分支数量越少，模型速度越快。 此结论主要是由实验结果所得。 以下为网络分支数和各分支包含的卷积数目对神经网络速度的影响。...实验中所使用到的基本网络结构，分别将它们重复10次，然后进行实验。实验结果如下： 由实验结果可知，随着网络分支数量多增加，神经网络的速度在降低。
本文提出了数据驱动的端到端神经网络。一个重要的贡献是巧妙的解耦特征编码使虚拟域和真实域分开, 帮助减小域之间的鸿沟。同时旋转成分的李代数表示让训练更加高效紧凑。...v=dhqM0hZmGR4 背景与贡献 ? 本文有以下贡献： 1. 提出了一个全新的端到端神经网络, 其中巧妙的特征编码解耦使得sim-to-real迁移更加有效 2....采集了多种不同机器人操纵YCB物体场景中物体相对于静止相机动态运动的视频。每一帧的6D物体姿态已被标注用于评估方法。 ? ? 算法流程 ?...方法 2.1 网络结构设计 网络的输入有两个分支, 上半部分是用前一帧的物体姿态渲染出的RGBD图片。下半部分是当前从相机中得到的RGBD图片(训练过程中, 这一部分是在模拟器合成的虚拟数据)。...相比于把两帧RGBD串联并共享同一个编码器, 这种解耦方式使域鸿沟只存在于第二个分支。对第一个分支来说, 训练和测试阶段的输入在同一个域不受影响。 ? ?
但是，目前的资源密集型的方法实际上并不适用于大公司之外的一般研究团队。...结论和贡献 本研究的贡献包括： 提出路径级变换（path-level transformation），以在神经网络中实现路径拓扑修改； 提出了树形结构的RL元控制器来探索树形结构的架构空间； 在计算资源显著更少的情况下...从人工设计到自动架构搜索 在应用深度学习技术时，神经网络架构往往是我们需要优化的一个非常重要的部分。传统上，这项工作是由人类专家完成的，但这十分缓慢并且往往是次优的。...考虑一个卷积层，如果我们把多分支结构（ multi-branch structure）中的每一个分支都设为该层的复制，那么给定相同的输入，每个分支必然会产生相同的输出，这些输出的平均值也等于卷积层的输出...三种不同类型的决策 然后，给定每个节点的隐藏状态，做出三种不同类型的决策。第一种类型是确定是否要将一个节点转换为多个子节点。合并方案和分支数量都是预测的。第二种类型是确定是否插入新节点。
该论文的主要贡献有以下几个方面： 提出了一种新的卷积神经网络结构AlexNet，该网络结构在ImageNet数据集上取得了显著的提升，并首次将深度学习方法引入图像分类任务。...AmoebaNet的主要贡献包括： 引入了一种基于强化学习的自适应计算方法，可以在大规模的网络结构搜索空间中高效地找到表现优异的神经网络架构。 提出了一种分布式计算策略，可以加速网络结构搜索过程。...其核心思想是在CNN的基础上引入了RNN模块，以更好地捕捉图像中的时空信息，并实现对场景的深层次理解。 CR-NET的主要贡献包括： 结合了CNN和RNN的优势，实现了对时空信息的更好建模。...是一个轻量级的神经网络结构，广泛用于计算机视觉任务中。...CSPDarknet53 的主要贡献包括： 引入了 CSP 模块：通过在网络中引入 CSP 模块，促进了特征信息的交流和整合，从而提高了网络的学习能力。
在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新模型更注重速度而非有效计算（FLOP）的情况下。这一演变某种程度上忽视了嵌入式和面向移动设备的AI目标检测应用。...1 Introduction 在目标检测中，深度神经网络旨在从原始输入图像中提取一组围绕每个感兴趣目标的边界框，并将它们正确分类。因此，收集丰富的空间信息对于精确定位不同感兴趣目标是必要的。...在移动和边缘计算设备等资源受限环境中，轻量级但强大的目标检测器找到了它们的用武之地。 State-of-the-art 深度神经网络一直在解决分类、回归、分割和目标检测问题的竞争中并驾齐驱。...作者的主要贡献如下： 轻量级： 在每FLOP准确率方面，LeYOLO相比于轻量级目标检测的最先进神经网络（0.5到8 FLOP(G)之间）实现了最佳的准确率。...首先，作者认识到深度神经网络（DNNs）并不完全符合马尔可夫链[13]，因为，其中、和分别是输入、从X提取的最小充分统计量和输出。
5.1 设计动机 ShuffleNet的轻量级网络设计，FLOPs 减少了很多，但实际的时间消耗并不短。...可见在 FLOPs 不变的情况下，分支数量越多，网络的实际耗时越大。 图片 4) element-wise操作所带来的时间消耗远比在FLOPs上的体现的数值要多。...MobileNet，它是专用于移动和嵌入式视觉应用的卷积神经网络，是基于一个流线型的架构，使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网络。...V2：轻量级CNN网络中的桂冠 Roofline Model与深度学习模型的性能分析 10.要点总结 神经网络参数与复杂度计算 轻量化网络 SqueezeNet Xception ShuffleNet...| 损失函数与最优化 深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播 深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络 深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上) 深度学习与CV教程(7) |
本文总结 该文章的贡献可归纳如下： （1）文章实现用端到端的神经网络实现了从单张彩色图直接生成用mesh表示的物体三维信息； （2）文章采用图卷积神经网络来表示3D mesh信息，利用从输入图像提到的特征逐渐对椭圆尽心变形从而产生正确的几何形状...文中的系统mesh-rcnn是基于mask-rcnn的增强网络，添加了一个网格预测分支，通过先预测转化为物体的粗体素分布并转化为三角形网格表示，然后通过一系列的图卷积神经网络改进网格的边角输出具有不同拓扑结构的网格...分支细节 1、Box/Mask 分支： 和mask-rcnn中的两个分支一样 2、体素预测分支：类似于mask-rcnn中的mask分支，输入是RoIAlign，将预选框假设位于一个分割成 G*G*G个粗体素的空间...其中Ours(Best)表示去掉形状正则化损失后的结果，在后面的实验中可以发现，去掉形状正则化损失后尽管在标准度量上有好的表现，但是在视觉层面上生成的网格并不如加上后的结果（Ours(Pretty)）。...表格中比较了模型的完整版本以及不同去除模块版本的表现，其中Full Test Set表示在完整测试集上的表现，Holes Test Set表示在打孔对象测试集中的表现；Voxel-Only表示不适用网格细化分支
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