迁移学习（DANN）《Domain-Adversarial Training of Neural Networks》
论文信息 1 Domain AdaptationWe consider classification tasks where $X$ is the input space and $Y=\{0,1, \ldots, L-1\}$ is the set of $L$ possible labels. Moreover, we have two different distributions over $X...
cs231n学习笔记——lecture6 Training Neural Networks
该博客主要用于个人学习记录，部分内容参考自：[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(三) 训练神经网络、【cs231n笔记】10.神经网络训练技巧(上)、CS231n学习笔记-训练神经网络、整理学习之Batch Normalization（批标准化）、CS231n-2022 Module1: 神经网络3：Learning and Evaluation一、激活函数Activation Funnctions ...
PlotNeuralNet绘制卷积神经网络结构图
项目地址 目前有很多工具可以绘制卷积神经网络结构图，我在使用过程中发现PlotNeuralNet在配置好环境后使用起来较为方便，且绘制结果比较美观，该项目的地址为：PlotNeuralNet源代码。 不过我在Windows系统下实际使用过程中发现一些问题，因此对源代码进行了一些修改，修改后的项目地址为：lazyn的PlotNeuralNet，CSDN资源地址为卷积神经网络+网络结构+绘制网络结构图。 官方教...
N-HiTS: Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting
N-HiTS: Neural Hierarchical Interpolation for Time Series Forecasting 神经预测的最新进展加速了大规模预测系统性能的提高。然而，长期预测仍然是一项非常困难的任务。影响这项任务的两个常见挑战是预测的波动性和它们的计算复杂性。本文提出N-HiTS，一种通过结合新的分层插值和多率数据采样技术来解决这两个挑战的模型。这些技术使所提出的方法能够依次组装...
【极简介绍】什么是RNN（循环神经网络）Recurrent Neural Network ？
仅学习使用~ 目录 一、理解一 二、理解二 什么是 RNN（Recurrent Neural Network） ? 一、理解一 在识别图像时，输入的每张图片都是孤立的。认出这张图片是苹果并不会对认出下一张图片是梨造成影响。 但是，对于 语言 来说，顺序是十分重要的，【我吃苹果】和【苹果吃我】，词语顺序的改变表达了完全不同的意义。顺序也提供了一定的信息，比如 吃 后面大概率是代表食物的名词。 为了 捕捉 数据...
G1D6-Intriguing properties of neural networks&&&AttacKG&美亚2021
一、Intriguing properties of neural networks —1835继续整理一下，这篇论文。 提出了两个点： 1、质疑前人所说的，一个unit代表一种语义信息；取而代之的是，一层中的所有unit代表着整个空间的语义信息。 【（1）有什么现实价值——完了之后呢？（2）具体所有unit的实验结果是如何的？可以选出的图片具有哪些特征？】 2、提出生成对抗样本的方法；提出有理数无理数与对...
Solving Inverse Problems With Deep Neural Networks
Solving Inverse Problems With Deep Neural Networks - Robustness Included 作者：Martin Genzel, Jan Macdonald, and Maximilian M¨arz期刊：preprint arXiv时间：2020代码链接：代码论文链接：论文 1 动机与研究内容 最近工作发现深度神经网络对于图像重构的不稳定(instabi...