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神经网络的发展历史
1、三代神经网络的发展 第一代神经网络：感知器（1950s） 第一代神经网络又称为感知机，在1950年左右被提出来，算法分为输入层和输出层，输入和输出之间为线性关系，感知机无法处理非线性模型，即不能解决线性不可分的问题。 第二代神经网络：多层感知器MLP（1980s） 第二代神经网络为多层感知机（MLP），在【深度学习】DNN房价预测
前言 我们使用深度学习网络实现波士顿房价预测，深度学习的目的就是寻找一个合适的函数输出我们想要的结果。深度学习实际上是机器学习领域中一个研究方向，深度学习的目标是让机器能够像人一样具有分析学习的能力，能够识别文字、图像、声音等数据。我认为深度学习与机器学习最主要的区使用pytorch复现推荐模型-task04
多任务学习 多任务学习属于迁移学习的一种，通过共享参数，学习出多个分数，最后结合起来。典型的算法有「谷歌的 MMOE（Multi-gate Mixture-of-Experts）以及阿里的 ESMM（Entire Space Multi-Task Model)」 ESMM模型 解决什么问题？ 样本选择偏差：构建的训练样本集相当于是从一个与真实分布A Long Short-Term Memory for AI Applications in Spike-based Neuromorphic Hardware
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！ arxiv 2021 ABSTRACT 基于脉冲的神经形态硬件有望提供比GPU等标准硬件更节能的深度神经网络(DNN)实现。但这需要了解如何在基于事件的稀疏发放机制中模拟DNN，否则会失去能量优势。特别是，解决序列处理任务的DNN通常采用神经网络dnn 多分类模型
import tensorflow.compat.v1 as tf # from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import pandas as pd import numpy as np from tensorflow.python.keras.utils import to_categorical os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = 'Multiscale Dynamic Coding improved Spiking Actor Network for Reinforcement Learning
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！ AAAI 2022 Abstract 在深度神经网络(DNN)的帮助下，深度强化学习(DRL)在从游戏到机器人控制等许多复杂任务上取得了巨大成功。与具有部分受大脑启发的结构和功能的DNN相比，脉冲神经网络(SNN)考虑了更多的生物学特征，包Deep neural networks using a single neuron（使用单个神经元的深度神经网络）
提出了一种将任意大小的深度神经网络折叠成具有多个时间延迟反馈回路的单个神经元的方法，称为Folded-in-time DNN。 第一眼看到感觉类似于操作系统里面的多线程，操作系统使用中断来模拟多线程，用极快的速度使得“看上去”多个程序在同时运行。 emerge 浮现 摘要：深度神经网络是应GPEN论文阅读
论文题目：GAN Prior Embedded Network for Blind Face Restoration in the Wild 翻译：用于野外盲人脸恢复的GAN先验嵌入式网络 解决的问题： 如何利用GAN作为图像先验设计，用于现实人脸图像复原 提出的方法：GPEN. 步骤： 首先训练一个用于高质量人脸图像生成的GAN，并将其作为先验解码双塔DNN召回模型/DSSM/HNSW算法
参考这篇文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/128988454 《谷歌最新双塔DNN召回模型——应用于YouTube大规模视频推荐场景》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/93257390 《向量化召回在360信息流广告的实践》 先是第一篇： https://zhuanlan.zhihu.com/p/128988454 上述模型训（目标检测）基于opencv dnn模块的yolov5部署
这边文章将介绍基于dnn模块的yolov5 onnx模型的部署 包括读取模型和数据处理和后处理先给出整个项目的源码yolov5版本为4.0opencv 为 4.5.2使用的模型是自己训练的 类别数为5的模型不同的版本此源码可能会报错 由于opencv版本报错解决办法部署需要一些yolov5的基本知识支持【MindSpore:跟着小Mi一起深度学习吧】深度神经网络
好久不见，甚是想念！小Mi最近一直在忙着消化深度学习的各种知识点，这不就马不停蹄地就给大家安排上啦！今天小Mi给大家介绍简单的深度学习网络（Deep Neural Networks， DNN），废话不多说，赶紧开始吧~ 感知机 首先隆重介绍下神经网络的基础单元——感知机，整体过程就是对若干输入进行加权求和，再加论文翻译：2018_Integrated acoustic echo and background noise suppression based on stacked deep neural net
基于堆叠式深度神经网络的集成回声和背景噪声抑制 摘要 在本文中，通过使用具有多层深层结构的深层神经网络（DNN），提出了一种基于回归的集成回声和背景噪声抑制算法。由于DNN是一种高级层次生成模型的想法，该模型通过其多个非线性隐藏层对输入特征与所需目标特征之间的复杂关系进行建模，基于DNN的残余回声抑制
摘要 由于功率放大器或扬声器的限制，即使在回声路径完全线性的情况下，麦克风捕获的回声信号与远端信号也不是线性关系。线性回声消除器无法成功地消除回声的非线性分量。RES是在AES后对剩余回声进行抑制的一种技术。传统的方法是根据相关信号的估计统计量，使用维纳滤波或谱减法来计算推荐系统（五）wide&deep
推荐系统（五）wide&deep 推荐系统系列博客： 推荐系统（一）推荐系统整体概览推荐系统（二）GBDT+LR模型推荐系统（三）Factorization Machines（FM）推荐系统（四）Field-aware Factorization Machines（FFM） 这篇博客主要介绍谷歌于2016年发表在RecSys上的一篇文章，俗话说：谷歌家出品，必属精品。这篇又更新了！OpenCV 4.5.4今天发布！
https://mp.weixin.qq.com/s/V20KuQnrGrEd19t_3z86pQ 又更新了！OpenCV 4.5.4今天发布！ gloomyfish OpenCV学堂 昨天 收录于话题#深度OpenCV开发技术14个内容 点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 别担心，没什么大事发生，但是有些opencv for android(十七)：使用opencv的dnn模块加载caffe模型进行人脸识别
不得不说，深度学习的人脸识别确实不错，侧脸，正脸，半边脸等都能识别到，确实比opencv的那个模型要好，先看效果： opencv for android(十七)：使用opencv的dnn模块加载caffe模型进行人脸识别 opencv for android(十六)：opencv在android上的录制avi格式的视频 opencv for android(十五)：opencDNN整合基因组谱
论文地址：Predicting drug response of tumors from integrated genomic profiles by deep neural networks 利用深度神经网络预测整合基因组谱的肿瘤药物反应作者信息：Yu-Chiao Chiu1, Hung-I Harry Chen1,2, Tinghe Zhang2, Songyao Zhang2,3, Aparna Gorthi1, Li-Ju Wang1, YufeiDNN、CNN、RNN的区别
参考1：CNN、RNN、DNN区别 参考2：一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别 一张图解释所有：深度学习模型产权保护怎么做？看这些资深大牛分享了什么
在刚刚结束的 IJCAI 2021 大会上，深度学习模型知识产权保护国际研讨会正式举行，这场研讨会由微众银行、马来亚大学、香港科技大学、上海交通大学共同主办。 机器学习，尤其是深度神经网络（DNN）技术，近年来在诸多领域取得了巨大成功，许多科技公司都将神经网络模型部署在商业产品中，提Neural Architecture Search using Deep Neural Networks and Monte Carlo Tree Search
发表时间：2019（AAAI2020） 文章要点：一篇做NAS的文章，主要想法就是用MCTS来做NAS，相对random，Q-learning，Hill Climbing这些更能平衡探索与利用。主要方法是把NAS的问题定义好，比如动作是什么，就是每次搭建神经网络这一层用什么结构，什么参数。状态是什么，就是当前建成网络的信息。这些东西定汽车燃料效率预测
本教程的目的是要预测汽车的燃料效率，相比于之前的分类，这是一个回归问题，回归是针对连续变量的，分类是针对离散变量的 用的数据集是 Auto MPG ，包含有 MPG、Cylinders、Displacement、Horsepower、Weight、Acceleration、Model Year、Origin 这么 8 个特征，我们的目的是根据其它 7 个mnist数据集利用tensorflow（keras）模型训练，预测（内置数据集），保存，以及.h5转换为.pb再利用opencv-dnn模块的加载和预测（自己手写拍照后的本地数据集）
思路： 思路： 1.先对数据集加载，并进行预处理。 2.建立cnn模型（tensorflow） 3.对模型进行训练，训练次数epoch和学习率learning rate根据最终预测结果可进行参数调整 4.进行预测，这里先使用mnist取样后的测试集进行预测 5.模型保存，再利用opencv-dnn模块只能读取.pb格式，并在本地数据集上推荐系统推理优化
推荐系统推理优化 推荐系统(RecSys) - “沉默的大多数” 互联网企业 算力提供商 RecSys黑盒 输入-输出 KPI RecSys算法模型 RecSys算法分类 DNN RecSys模型范式 典型DNN RecSys模型 WDL DIN DIEN DLRM DNN RecSys模型特征 Small Tensor + Big Model Tens深度学习模型Intel与ARM部署性能分析，Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。
深度学习模型部署性能分析，Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。 一、 模型部署CPU性能分析1.1 开发阶段CPU—Intel X86架构1.2 测试阶段CPU—ARM架构1.3 模型出现性能偏差的分析 二、Intel v.s. ARM CPU各项性能测试实验2.1 多核多个intel CPU测试结论与现象分析 2.2 纯CVPR2021 基于GAN的模糊图像复CVPR2021 基于GAN的模糊图像复原
获取有趣、好玩的前沿干货！ 文章 新智元 CVPR2021 编辑：LRS 【新智元导读】马赛克的图像还能被修复？只要给深度学习模型足够的想象能力就能做到！CVPR2021上一篇论文能够相当逼真地修复低清晰度的人像照片，但网友却表示，这也许不叫修复，叫重新想象更靠谱吧！ 深度学习无所不能，一张打