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搜索资源列表

  1. 人大脑新皮层层级神经网络模型研究

  2. 提出一种层级神经网络模型，其基本结构特点是：下级网络是上一级网络的单元，由神经元->局部回路->微柱->巨柱->功能中枢->功能 枢联结群(大脑新皮层)逐级组织起来

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-10-27
    • 文件大小：116736
    • 提供者：lyack

  1. 感知器神经网络.doc

  2. 感知器是一种前馈人工神经网络，是人工神经网络中的一种典型结构。感知器具有分层结构，信息从输入层进入网络，逐层向前传递至输出层。根据感知器神经元变换函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功能特点的人工神经网络。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：507904
    • 提供者：weixin_44679078

  1. 基于LVQ神经网络分层分类模型的土地利用/覆盖分类

  2. 基于LVQ神经网络分层分类模型的土地利用/覆盖分类，郭阳耀，刘勇，光谱混淆是遥感影像普遍存在的一个问题，它制约着单纯利用光谱特征的遥感影像土地利用/覆盖分类。为提高分类精度，在分类过程中�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38499553

  1. 约束无信息先验贝叶斯神经网络学习

  2. 约束无信息先验贝叶斯神经网络学习，武俊峰，江其保，在贝叶斯神经网络中大多是通过复杂度较高的分层先验模型实现的.而无信息先验在贝叶斯方法中则是更为常见的先验之一.该文介绍了无�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-30
    • 文件大小：347136
    • 提供者：weixin_38659622

  1. 图神经网络架构，稳定性，可迁移性

  2. 图神经网络(GNNs)是图信号支持的信息处理体系结构。它们在这里作为卷积神经网络(CNNs)的推广提出，其中每个层包含图卷积滤波器，而不是经典卷积滤波器。滤波器由点态非线性组成并分层堆叠。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-08
    • 文件大小：546816
    • 提供者：syp_net

  1. 分层递归神经网络用于基于骨骼的动作识别

  2. 分层递归神经网络用于基于骨骼的动作识别

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：439296
    • 提供者：weixin_38565818

  1. 基于分层尖峰神经网络的视觉注意力模型

  2. 基于分层尖峰神经网络的视觉注意力模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38677725

  1. 预测DNA-蛋白质结合位点的分层注意网络

  2. 发现DNA-蛋白质结合位点（也称为基序发现）是进一步分析转录因子（TF）的基础。 诸如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）之类的深度学习算法被引入到主题发现任务中，并取得了最新的性能。 但是，这些方法仍然有局限性，例如忽略大规模测序数据中的上下文信息。 因此，受DNA序列和人类语言之间相似性的启发，本文提出了一种基于自然语言处理方法进行文档分类的，用于预测DNA-蛋白质结合位点的分层注意力网络。 所提出的方法在真实的ChIP-seq数据集上进行了测试，并且与两个经过充分测试的基于深度学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：501760
    • 提供者：weixin_38674883

  1. 基于分层池的深度卷积神经网络用于人类动作识别

  2. 基于视频的人体动作识别是计算机视觉中一个活跃且具有挑战性的话题。过去几年，深度卷积神经网络（CNN）成为最受欢迎的方法，并在HMDB-51和UCF-101等多个数据集上达到了最先进的性能。 由于每个视频都具有多种帧级功能，因此如何组合这些功能以获得良好的视频级功能成为一项艰巨的任务。 因此，本文提出了一种基于深度卷积神经网络（SP-CNN）的新颖的动作识别方法-分层池化。 该过程主要由五个部分组成：（i）在目标数据集上微调预训练的CNN，（ii）帧级特征提取； （iii）用于减少特征维数的主成分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38560797

  1. 具有分层预训练的Tensor神经网络：迈向有效答案检索

  2. 具有分层预训练的Tensor神经网络：迈向有效答案检索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38608378

  1. 使用嵌入了Softmax回归和多个神经网络的深度信任网络来学习用于人脸识别的分层表示

  2. 在人脸识别和分类中，基于标记数据不足的特征提取和分类是一个众所周知的难题。 为了解决这个问题，本文提出了一种新的半监督学习算法，称为深度信念网络，嵌入了Softmax回归算法（DBNESR）。 DBNESR首先通过深度学习来学习特征的层次表示，然后使用Softmax回归进行更有效的分类。 同时，我们基于监督学习设计了多种分类器：BP，HBPNN，RBF，HRBFNN，SVM和多分类决策融合分类器（MCDFC）-混合HBPNNs- HRBFNNs-SVM分类器。 实验证明：首先，提出的半监督深度学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38607784

  1. DSC卷积神经网络代码沿着ONL01-DTSC-PT-052620-源码

  2. 卷积神经网络-Codealong 介绍 在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。） 目标 你将能够： 使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像 解释为什么训

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：360710144
    • 提供者：weixin_42097533

  1. 卷积神经网络对CT图像中固体，半固体和非固体肺结节的自动分类和评分

  2. 我们提出了一种计算机辅助诊断系统（CADx），用于使用卷积神经网络（CNN）对肺部计算机断层扫描图像中的实心，部分实心和非实心结节进行自动分类。 在每个结节周围仅提供一个二维感兴趣区域（ROI），我们的CNN会自动从图像上下文中进行推理，以发现信息丰富的计算功能。 因此，无需进一步对结节衰减进行图像分割处理，从而使我们的系统避免了由于图像处理不准确而导致的潜在错误。我们实施了两种计算机化纹理分析方案，即分类和回归，以对实体进行自动分类， CT扫描中的部分实心结节和非实心结节，在每种情况下都具有通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38712416

  1. ConvNorm：卷积归一化的正式实施：改进深度神经网络的鲁棒性和培训-源码

  2. 转换规范 该存储库是卷积归一化的官方实现：提高深度神经网络的鲁棒性和培训 我们介绍了一种简单有效的“卷积归一化”方法，该方法可以充分利用傅立叶域中的卷积结构，并作为简单的即插即用模块，可以方便地合并到任何ConvNets中。 我们表明，卷积归一化可以减少权重矩阵的分层频谱范数，从而改善网络的Lipschitzness，从而为深度ConvNets简化训练并提高鲁棒性。 将其应用于噪声破坏和生成对抗网络（GAN）下的分类中，我们表明卷积归一化可提高常见ConvNet（例如ResNet）的鲁棒性和GA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_42120541

  1. 人工神经网络-源码

  2. 具有长期结构的条件旋律生成的分层递归神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：112640
    • 提供者：weixin_42132056

  1. distiller：Intel AI Lab的Neural Network Distiller：用于神经网络压缩研究的Python软件包。 https：intellabs.github.iodistiller-源码

  2. | | | | | Distiller是用于神经网络压缩研究的开源Python软件包。 网络压缩可以减少神经网络的内存占用量，提高其推理速度并节省能源。 Distiller提供了一个环境，用于原型设计和分析压缩算法，例如稀疏性诱导方法和低精度算术。 目录 特色功能 自动压缩（AMC） 修剪重量使用幅度阈值，灵敏度阈值，目标稀疏性级别和激活统计信息进行逐元素修剪 结构化修剪 卷积：2D（内核方式），3D（过滤器方式），4D（分层方式）和通道方式结构化修剪。 完全连接：按列和按行结构修剪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：weixin_42098892

  1. hred：Serban等人（目前在MovieTriples数据集上）执行论文“使用生成的分层神经网络模型构建端到端对话系统”-源码

  2. ，的论文的实现 结果 该模型能够复制论文的结果。 模型 测试困惑 训练损失 时代 多样性比率 HRED 35.128 3.334 8 不适用 HRED * + Bi + LM 35.694 3.811 7 18.609％ HRED * + Bi + LM 33.458 3.334 25 12.908％ 模型1 python3.6 main.py -n full_final2 -tc -bms 20 -bs 100 -e 80 -seshid 300 -uthid 3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：218112
    • 提供者：weixin_42154650

  1. 分层dnn解释：使用论文《神经网络预测的分层解释》中的复制ACD（ICLR 2019）-源码

  2. 从神经网络预测的层次解释论文中使用/复制ACD的官方代码（ICLR 2019 ）。 该代码为神经网络所做的单个预测生成层次解释。 注意：此存储库正在积极维护。 如有任何疑问，请提出问题。 例子/文档 安装： pip install acd （或克隆并运行python setup.py install ） 示例： 文件夹包含带有许多演示的笔记本 api ： 提供可用功能列表 src ： 文件夹包含方法实现的源 通过更改超参数允许进行不同类型的解释（在示例中进行了说明） 使用python3和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_42140846

  1.  基于专家系统和神经网络的雷达伺服系统故障诊断方法

  2. 针对专家系统在雷达伺服系统故障诊断中存在的不足，结合现代伺服设备的结构和故障特点，采用分层次分模块的故障诊断方式，构建了一种基于专家系统和神经网络融合的故障诊断模型，并给出了该模型的组成和功能表述，分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立及神经网络模块结构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：742400
    • 提供者：weixin_38625442

  1. 特征匹配融合结合改进卷积神经网络的人脸识别

  2. 提出一种特征匹配融合结合改进卷积神经网络(CNN)的图像识别方法。针对局部二值模式(LBP)算子提取的特征信息局限以及不能准确描述图像轮廓信息的问题, 使用梯度方向直方图(HOG)和LBP分层特征融合的方法在卷积神经网络中对训练集进行特征提取, 再将匹配提取的特征图像输入改进的卷积神经网络进行训练、识别。以ReLU为激活函数, 输出层用Softmax分类器, 并通过TensorFlow框架进行训练, 在ORL、YALE和CAS-PEAL人脸库上进行人脸识别仿真, 该方法识别率分别达到了99.2%

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38687928
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