复现图神经网络(GNN)论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

一、理解论文内容:首先彻底理解论文,包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。二、获取或准备数据集:根据论文中描述的实验,获取相应的数据集。如果论文中使用的是公开数据集,通常可以直接从互联网上下载;如果是私有数据集,可能需要自己收集或生成类似的数据。三、实现模型:使用合适的深度学

使用SPIN技术对LLM进行自我博弈微调训练

SPIN从AlphaGo Zero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。

【人工智能】使用Python构建神经网络模型预测房价

一 、实验目的熟悉 python 的语法使用掌握深度学习的全过程深刻理解并且掌握全连接神经网络的工作原理二 、实验内容用最简单的线性回归模型解决这个问题,并用 python 的 numpy 库搭建一个单层的全连接神经网络用于拟合这个线性回归函数来预测 Boston 的房价。三 、实验原理构建模型和完

使用Mixtral-offloading在消费级硬件上运行Mixtral-8x7B

在本文中,将解释Mixtral-offloading的工作过程,使用这个框架可以节省内存并保持良好的推理速度,我们将看到如何在消费者硬件上运行Mixtral-8x7B,并对其推理速度进行基准测试。

AI:113-基于卷积神经网络的图像风格迁移

AI:113-基于卷积神经网络的图像风格迁移人工智能领域的发展在近年来取得了令人瞩目的成就,其中图像处理领域的技术也在不断创新。图像风格迁移是一项引人注目的研究方向,通过人工智能技术,可以将一幅图像的艺术风格转移到另一幅图像上,创造出富有创意和艺术感的新作品。本文将探讨基于卷积神经网络(Convol

人工智能——神经网络算法入门

神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络结构的计算方法,核心思想是通过大量简单的基本计算单元(即神经元)相互连接来处理复杂的模式识别、优化等问题。典型的神经网络算法包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收外部输入的数据,隐藏层通过一系列复杂的计算将输入转化为有意义的特征,最后输出层将特征转化为具体的输

在Colab上测试Mamba

本文整理了一个能够在Colab上完整运行Mamba代码,代码中还使用了Mamba官方的3B模型来进行实际运行测试。

经典神经网络论文超详细解读(八)——ResNeXt学习笔记(翻译+精读+代码复现)

ResNeXt论文(《Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks》)超详细解读。翻译+总结。文末有代码复现

挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现

今天我们来详细研究这篇论文“Mamba:具有选择性状态空间的线性时间序列建模”

【全网最详细】使用PyTorch实现循环神经网络

循环神经网络(RNN)是一种用于序列数据的神经网络,常用于语言建模、翻译和音乐生成等任务。RNN是基于前一个时间步的输入和当前时间步的状态来预测下一个时间步的输出。这使得RNN在处理连续数据时非常有效,因为它可以利用上一个时间步的信息来更新其状态并生成新的输出。RNN模型的核心是“循环”结构。在传统

AI:07-基于卷积神经网络的海洋生物的识别

基于深度学习的海洋生物识别是一个复杂的任务,上述代码示例只是一个简单的示意,并不能涵盖所有的细节和技术深度。在实际应用中,可能还需要进行模型调优、模型融合、迁移学习等操作来提高识别的准确性和鲁棒性。

图异常检测初接触

图异常检测初步了解

使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质

在本文中,我们将通过化学的视角探索图卷积网络,我们将尝试将网络的特征与自然科学中的传统模型进行比较,并思考为什么它的工作效果要比传统的方法好。

【记录-如何安装halcon软件】

记录-如何安装halcon软件

神经网络模型的参数量和FlOPS

FLOPS:注意S是大写,是 “每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second)的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S,代表秒,而不是复数,所以不能省略掉。FLOPs:注意s

【机器学习】李宏毅-食物图像分类器

卷积层,256个channel,512个filter,每个filter大小3*3,stride=1,padding=1,输入256*16*16,输出512*16*16。卷积层,512个channel,512个filter,每个filter大小3*3,stride=1,padding=1,输入512*

大数据前馈神经网络解密:深入理解人工智能的基石

前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FNN)是神经网络中最基本和经典的一种结构,它在许多实际应用场景中有着广泛的使用。在本节中,我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。前馈神经网络是一种人工神经网络,其结构由多个层次的节点组成,并按特定的方向传

《神经网络与深度学习》算法伪代码汇总

《神经网络与深度学习》算法伪代码

基于VGG16的猫狗分类实战

基于VGG16的猫狗分类实战

BP神经网络模型一篇入门

BP神经网络广泛应用于解决各种问题,是知名度极高的模型之一为了方便初学者快速学习,本文进行深入浅出讲解BP神经网络的基本知识通过本文,可以初步了解BP神经网络的各个核心要素,并弄清BP神经网络是什么。

登录可以使用的更多功能哦! 登录
作者榜
...
资讯小助手

资讯同步

...
内容小助手

文章同步

...
Deephub

公众号:deephub-imba

...
奕凯

公众号:奕凯的技术栈