30篇论文,就能掌握当今科技90%的知识!ILYA公布神级论文清单(上)
论文《GPipe:利用微批次管道并行化大规模神经网络》由YanpingHuang等人发表于ICLR2018年,探讨了如何有效地规模化神经网络训练。该文指出,增加神经网络容量对于提高多种机器学习任务性能是一种有效手段,但在单一加速器内存限制之外扩大模型通常需要特殊算法或基础设施。为了解决模型并行化的效率和任务独立性需求,作者介绍...
市政府关于公布南通市第十三届自然科学优秀学术论文的通知
18.基于卷积神经网络的智能寻书机器人设计与实现羌栋强(江苏商贸职业学院)、王雅楠、张蝶19.基于人文关怀的手术室护士隐私保护认知水平量表编制及信效度分析张敏华(启东市人民医院)、陆宏伟、唐红萍20.生物仿生微环境启发的各向异性微纳复合拓扑结构协同生物因素调控周围神经再生(Bionicmicroenvironment-inspired...
九合报告:不朽的计算——比特连接世界,词元生成未来
大自然中的生物使用了一套与编程完全不同的复杂体系来解决问题,大脑中有很多神经元和连接,数百亿的神经元之间每时每刻的连接强度都不同,于是人类也尝试建立一个类似的系统,运用和人脑相似的原理来构建人工智能,这就是“神经网络”,在传统方法以外的特殊的机器学习。深度学习是具有多层的神经网络,作为机器学习的一种...
吴思:打开人工智能的“智慧之门”
比方说,从神经生物学的研究中,我们理解了大脑的视觉系统原来是这么工作的,那么这些发现是否提示,经训练的人工神经网络也拥有类似的工作原理?有些科学家利用多层卷积网络来模仿视觉系统,通过有监督的分类任务训练好后,发现其神经元活动已经接近于我们视觉系统中的神经元行为,由此可以推断,从优化的角度要完成多物体的识...
178页,四年图神经网络研究精华,图卷积网络作者博士论文公布
这篇论文的主要贡献如下:提出了图卷积网络(GCN),用于执行图结构数据中节点的半监督分类任务;提出图自编码器(GAE),用于图结构数据中的无监督学习和链接预测;提出关系GCN(R-GCN),将GCN模型扩展到具有多个边类型的有向关系图;提出神经关系推断(neuralrelationalinference,NRI)模型;提出一个针对序列...
【学术论文】基于卷积神经网络的火灾视频图像检测
1.1卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetworks)是一个受生物视觉感知机制启发的深度学习网络结构(www.e993.com)2024年9月19日。自从第一个深度学习网络LeNet用于手写的数字分类,它已显示出可观的解决各种问题的能力,包括行动识别[8]、姿态估计、图像分类[9]、视觉显着性检测、对象跟踪、图像分割、场景标注、对象定位[10]。典型的CNN结构如图...
94页论文综述卷积神经网络:从基础技术到研究前景
论文地址:httpsarxiv/abs/1803.088341引言1.1动机过去几年来,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络(常简称为ConvNet或CNN)上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言,尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很...
大会| 斯坦福ICLR2018录用论文:高效稀疏Winograd卷积神经网络
如何减少卷积神经网络中的乘法数量?AI科技评论按:ICLR2018于5月初在加拿大温哥华举办。论文「EfficientSparse-WinogradConvolutionalNeuralNetworks」被ICLR2018录用,第一作者、斯坦福大学的博士生刘星昱为AI科技评论撰写了独家解读稿件,未经许可不得转载。
学界| 浙江大学CSPS最佳论文:使用卷积神经网络的多普勒雷达手势识别
论文:Doppler-RadarBasedHandGestureRecognitionSystemUsingConvolutionalNeuralNetworks论文链接:httpsarxiv/abs/1711.02254手势识别一直是人机交互方面的热门方向之一。传统基于摄像头的手势识别系统很难在黑暗环境中使用。在这篇论文中,我们提出了基于多普勒雷达,使用卷积神经网络的手势识别系统。我...
...2017精彩论文解读:用于生物医学图像分析的精细调节卷积神经网络
雷锋网AI科技评论按:虽然CVPR2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《用于生物医学图像分析的精细调节卷积神经网络:主动性&增量性》(Fine-tuningConvolutionalNeuralNetworksforBiomedicalImageAnalysis:ActivelyandIncrementally)一文进行的解读。