神经架构

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神经架构

: 深度学习的未来：神经架构搜索我们只需要将数据集输入神经架构搜索系统，它就能针对该数据集找到最适合的神经架构。神经架构搜索可以看出是一个AutoML的一个子领域，并与超参数优化有显著的替身。为了理解神经架构搜索，我们需要仔细思考它在做...
评级：0 浏览量：333 收藏量：0 资源大小：792KB 上传时间：2021-01-27

: bananas:用于神经架构搜索的具有神经架构的贝叶斯优化-https BANANAS是一种神经架构搜索（NAS）算法，该算法将贝叶斯优化与元神经网络结合使用来预测神经架构的验证准确性。我们使用基于路径的编码方案来完善用于训练神经网络模型的神经体系结构。在仅训练了200种架构之后，...
评级：0 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：1022KB 上传时间：2021-04-05

: nas-framework:神经架构搜索框架 神经架构搜索框架顾名思义，NAS框架是一个有助于在各种数据集上进行的框架。它提供了一种简单灵活的方法来定义任意复杂度的搜索空间和Architect类，该类无需修改在模板之后定义的任何搜索空间即可工作。架构师是...
评级：0 浏览量：236 收藏量：1 资源大小：81KB 上传时间：2021-05-15

: 深度图贝叶斯优化的深度神经架构搜索深度图贝叶斯优化的深度神经架构搜索
评级：0 浏览量：91 收藏量：0 资源大小：401KB 上传时间：2021-03-08

: 神经网络架构 Python实现机器学习神经网络深度学习，所需要掌握的八种神经网络架构（机器学习必知的八大神经网络架构.PDF）
评级：1 浏览量：171 收藏量：1 资源大小：1.31MB 上传时间：2018-05-29

: PyTorch 实现 Pose Neural Fabrics Search (PNFS)——用于人体姿态估计的 Part-specific 神经架构搜索宏观和微观层面的神经架构搜索空间：用法依赖关系通过pip install -r requirements.txt安装PyTorch (>=1.0.0) 和提到的包。数据准备我们按照的步骤准备MPII和COCO数据集，请参阅。下载 ImageNet 预训练模型 ...
评级：0 浏览量：203 收藏量：0 资源大小：630KB 上传时间：2021-05-30

: automl-神经架构搜索(NAS)-综述 神经架构搜索的几个研究视角搜索空间/模型结构搜索空间定义了NAS算法可以搜索的神经网络的类型，同时也定义了应该如何描述神经网络结构。神经网络所实现的计算可以抽象成一个无孤立节点的有向无环图（DAG），图...
评级：0 浏览量：575 收藏量：2 资源大小：326KB 上传时间：2021-01-06

: 《元学习神经架构、初始权值、超参数和算法组件》报告近年来，元学习方法取得了快速进展。元学习方法通过跨任务和领域迁移知识，以更有效地学习新任务，优化学习过程本身，甚至从头开始生成新的学习方法。
评级：0 浏览量：130 收藏量：1 资源大小：4.01MB 上传时间：2020-12-20

: AutoDL 是一种高效的自动化神经架构设计方法它通过强化学习设计高质量的定制神经架构系统 AutoDL 是一种高效的自动化神经架构设计方法。它通过强化学习设计高质量的定制神经架构。该系统由两个组件组成：神经架构的编码器和模型性能的批评者。编码器使用递归神经网络对神经架构进行编码，评论家根据精度、...
评级：0 浏览量：72 收藏量：0 资源大小：383KB 上传时间：2023-11-10

: 最新《神经架构搜索NAS》（来自西北大学） 神经架构搜索Neural Architecture Search (NAS)是深度学习研究热点。NAS旨在通过使用有限的计算资源，以尽可能少的人工干预的自动化方式设计具有最佳性能的网络架构。西北大学等学者发布了关于神经架构搜索的综述...
评级：0 浏览量：853 收藏量：2 资源大小：1.14MB 上传时间：2020-06-05

: PCNN：在Tensorflow中实现的用于关系提取任务的神经架构 人工神经网络分段卷积神经网络是NLP中用于任务的一种架构。在句子嵌入上应用一种传统的单层卷积可以捕获n-gram特征。在最大池化之后，仅返回最强的功能，这对于关系提取任务是不够的。 PCNN体系结构根据实体位置将...
评级：0 浏览量：331 收藏量：0 资源大小：186KB 上传时间：2021-02-03

: NASBigData:神经架构搜索大数据问题贝叶斯优化的老化演化（AgEBO）是一种嵌套分布的算法，可以生成更好的神经体系结构。 AgEBO的优势是：在计算资源（例如核心，GPU，节点）上对神经网络进行并行评估。使用数据并行性（Horovod）对每个评估的神经...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：584KB 上传时间：2021-04-04

: YOLOv5 基于神经架构搜索提升目标检测性能.docx YOLOv5 基于神经架构搜索提升目标检测性能
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：209KB 上传时间：2023-04-24

: 《神经架构搜索NAS》最新进展综述 神经架构搜索(NAS)自动化网络结构工程。它的目标是学习一种网络拓扑，可以在特定任务上获得最佳性能。通过将NAS的方法分解为三个组件:搜索空间、搜索算法和子模型演化策略，这篇文章回顾了许多更好、更快、更经济的...
评级：0 浏览量：1013 收藏量：0 资源大小：6.34MB 上传时间：2020-08-13

: DeepSwarm:由Swarm Intelligence支持的神经架构搜索:ant: Swarm Intelligence支持的神经架构搜索 :ant: 深度群 DeepSwarm是一个开放源代码库，它使用蚁群优化来解决神经体系结构搜索问题。 DeepSwarm的主要目标是使最繁琐和艰巨的任务之一自动化，以便人们可以将更多的时间...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：30KB 上传时间：2021-05-03

: 采用神经架构搜索的高光谱图像深度学习分类方法.docx 采用神经架构搜索的高光谱图像深度学习分类方法.docx
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: Visual-Question-Answering:vqa的神经架构 视觉问答 AttentionModel：我的图像和问题注意模型的代码，以及交叉模式注意BOWIMG：词袋+预训练的GoogLeNet / VGGNet卷积NN模型...数据集要求 ...资源要获取文件“ images.txt”，其中包含文件夹/ images中所有图
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: 自动模型：用于神经架构搜索的模型参数化神经体系结构搜索的模型参数化可用于NAS的模型定义 MobileNetV2
评级：0 浏览量：44 收藏量：0 资源大小：25KB 上传时间：2021-02-17

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: Python-NASBench神经架构搜索数据集和基准 NASBench: 神经架构搜索数据集和基准
评级：0 浏览量：202 收藏量：0 资源大小：274KB 上传时间：2019-08-11

: 基于可伸缩强化学习的神经结构搜索在癌症深度学习研究中的应用为此，我们开发了一种基于强化学习的神经架构搜索，以自动匹配基于深度学习的预测模型开发，用于一类具有代表性的癌症数据。我们开发定制的构建块，允许领域专家结合癌症数据的特定特征。我们表明，我们的方法发现了...
评级：0 浏览量：142 收藏量：0 资源大小：1.87MB 上传时间：2022-02-01

: 轻量级神经网络架构综述深度神经网络已经被证明可以有效的解决图像、自然语言等不同领域的问题.同时伴随着移动互联网技术的不断发展，便携式设备得到了迅速的普及，用户提出了越来越多的需求。
评级：0 浏览量：1336 收藏量：1 资源大小：944KB 上传时间：2020-04-29

: Python-实现论文AutoDeepLab分层神经架构搜索语义图像分割实现论文Auto-DeepLab分层神经架构搜索语义图像分割
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: uNAS:μNAS是一种神经架构搜索（NAS）系统，可设计功能强大但与微控制器兼容的神经网络 μNAS（微型NAS或mu-NAS）是一种神经体系结构搜索系统，专门用于查找适合在微控制器上部署的超小型模型：认为<64 KB的内存和存储要求。 μNAS通过明确地针对三个主要资源瓶颈来实现这一目标：模型大小，延迟和...
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: 神经架构搜索鲁棒性（来源于CVPR 2020-港中文-MIT ）.pdf 对抗攻击的最新进展揭示了现代深层神经网络的内在弱点。从那时起，人们就致力于通过专门的学习算法和损失函数来增强深度网络的鲁棒性。在这项工作中，我们从体系结构的角度研究了网络体系结构的模式，这些模式对对抗...
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: 颜色分类leetcode-decoupled-multimodal-learning:一种解耦的、生成的、无监督的、多模态的神经架构 用于现实世界代理的解耦、生成、无监督、多模式架构。这个存储库是什么？这个存储库包含一个新的生成多模式架构的工作实现。完全无监督，并且对超参数具有很大的不变性，该实现学习根据（MNIST 的音频版本）对 ...
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: 基于PYNQ的HLS版本卷积神经网络硬件架构1 首先熟悉Lenet5 网络模型的人都知道它基本运算层就是卷积层（Convolution）、全连接层（Full connection or Dense）和池化层
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: 机器学习必知的八大神经网络架构有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。比如：在新的杂乱照明场景内，从新的...
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: 深度学习架构本文将介绍5种最流行的深度学习架构：递归神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)/门控递归单元(GRU)、卷积神经网络(CNN)、深度信念网络(DBN)和深度叠加网络(DSN)，然后探讨用于深度学习的开源软件选项。深度学习不是单个...
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: MIT深度神经网络硬件架构设计教程 MIT EYERISS芯片设计指导教程，基于FPGA/ASIC神经网络设计的干货
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: BP神经网络基本架构实现（源代码）实现了BP神经网络的基本结构，是学习神经网络很好的示例程序，包括以下内容： 1、输入层、输出层、隐含层。 2、可以解决分类问题和回归问题两大问题。 3、多种激活函数、输出函数和损失函数可供选择。 4、实现了梯度...
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: 神经网络整体架构视频教程.wmv 神经网络整体架构视频教程。希望能够学习者提供帮助，实现对神经网络整体架构知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现神经网络整体架构的灵活运用
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: 卷积神经网络以常用网络架构介绍本文档详细介绍了卷积神经网络的工作机理，然后介绍了常用的AlexNet、VGG、GoogLet、ResNet网络架构以及论文中介绍的一些核心trick，非常值得深度学习爱好者作为入门材料来研究。
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: 基于粗粒度数据流架构的稀疏卷积神经网络加速卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域实现了很好的性能.大规模的神经网络模型通常遭遇计算、存储等资源限制，稀疏神经网络的出现有效地缓解了对计算和存储的...
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: 高度灵活和节能的深度神经网络加速器的架构设计为解决这个问题，本文提出Eyeriss，一种用于DNN处理的软硬件架构联合设计，针对性能、能源效率和灵活性进行了优化。Eyeriss具有一种新颖的RowStationary (RS)数据流，可在处理DNN时最小化数据移动，这是性能和能效的...
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