人工智能论文,如何画出漂亮的算法结构图?这个工具轻松帮你搞定
例如:你想要画一个基于Transformer的模型结构图,那么我们直接在PPT中修改网络的模块就可以了,是不是很容易上手?二、开源绘图工具—MLVisualsMLVisuals是一个开源协作项目,通过使用更专业、更充分、更吸引人的模块来帮助机器学习社区促进科学传播。该项目正在不断更新中,将来会有更多的模型结构会被添加进项目中,...
深度| 一文概览图卷积网络基本结构和最新进展
演示:用一个简单的一阶GCN模型进行图嵌入将GCNs视为Weisfeiler-Lehman算法的可微泛化如果你已经对GCNs及其相关方法很熟悉了的话,你可以直接跳至「GCNs第Ⅲ部分:嵌入空手道俱乐部网络」部分。图卷积网络到底有多强大近期文献将成熟的神经模型(如RNN或CNN)泛化以处理任意结构图是一个极具挑战性...
GPT-GNN:图神经网络的生成式预训练方法
下图展示了GPT-GNN中的预训练过程与fine-tuning:首先,左图表示GPT-GNN的预训练任务,通过对任务属性和结构的自监督学习,可以利用生成的新的节点作为数据对GNN进行预训练;右图表示使用预训练后的GNN模型及其参数可以用来初始化一个新的输入图数据,进而使模型扩展到该数据对应的下游任务中。1GNN的预训练通过预训练,...
专栏| 浅析图卷积神经网络
层级结构(特征一层一层抽取,一层比一层更抽象,更高级);非线性变换(增加模型的表达能力);端对端训练(不需要再去定义任何规则,只需要给图的节点一个标记,让模型自己学习,融合特征信息和结构信息。)GCN四个特征:GCN是对卷积神经网络在graphdomain上的自然推广。它能同时对节点特征信息与结构信息进行...
微软亚洲研究院王井东:下一代视觉识别的基本网络结构是什么样的...
LeNet-5分类网络是1998年发明的一种网络结构(如上图),包括一系列减小空间大小的过程,具体来讲就是把空间从大的特征变成小的特征,然后通过变换的向量,最后进行分类。前面提到的几个结构,包括GoogleNex、VGGNet、ResNet等等,都是通过这种方式,逐步减小空间的大小,最终得到一个低分辨率的表征。低分辨率的表征在图像分...
腾讯优图17篇论文入选ICCV2021,含跨模态检索与分割、车辆识别等领域
01基于Wasserstein耦合图学习的跨模态检索WassersteinCoupledGraphLearningforCross-ModalRetrieval图在跨模态图像文本的理解中发挥着重要作用,因为图可以表征图像文本的内在结构,而这种结构对于跨模态相似性的度量具有很好的鲁棒性(www.e993.com)2024年8月6日。在本文中,我们提出了一种基于Wasserstein耦合图学习的方法来处理跨模态检索任务。首...
房天下2010年钜献:好房子的101个细节(图)
“好房子”要从质量开始说起,没有质量的房子,外面涂脂抹粉,再漂亮也经不起风吹雨打,终只会经常“穿衣戴帽”。其主要原因是人们长期无视公共建筑空间,以为买房不是买外立面,更忽视了其背后的责任与权利。因此,我提倡大家做百年建筑、精品建筑,要从整个建筑的结构到建筑立面,把建筑立面的设计放在一个比室内设计...
清华大学博士生涂锋斌:设计神经网络硬件架构时,我们在思考些什么...
这幅图给出了一个非常简单的典型单层神经网络。其中的每一个圆圈代表一个神经元,它们相互连接,就构成了一个神经网络。一个相对复杂的结构可以做些什么?如图所示,空间中仍然有红蓝两种颜色的点,我们采用了相对复杂的神经网络,可以在空间中画一条分类的曲面,我们可以看到,问题比刚才的问题难度更大,图中的这条粉色...
干货| 史上最好记的神经网络结构速记表(下)
13、反卷积网络(DN)反卷积网络(DN)又名逆向图网络(IGN),是卷积神经网络的逆转。举个栗子:输入“猫”这个词,通过对比网络生成的图像和猫的真实图像来训练网络,使网络产生更像猫的图像。DN可以像常规CNN那样与FFNN相结合,这样就需要给它一个新的“缩写”了。“深度反卷积网络”的称呼大概可行,但你可能...
宝宝辅食App竞品分析报告 多种需求融合的宝宝辅食市场怎么做?
分析市场直接竞品和潜在竞品,优化产品核心结构和页面布局,确立产品核心功能定位。了解目标用户核心需求,挖掘用户魅力型需求以及市场现状为产品迭代做准备。2.测试环境二、婴幼儿辅食市场分析1.行业背景分析图12012-2021年中国婴幼儿辅食市场规模及增速...