近年来，SE(3) 等变网络在 3D 语义分析任务中发挥着重要的作用，尤以 3D 姿态可控卷积神经网络为代表。3D 姿态可控卷积神经网络利用姿态可控卷积（ST-Conv）逐层学习姿态等变的特征，从而保留 3D 输入的姿态信息。直观地说，对于...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.01928v1.pdf
大家好，今天向大家介绍一篇由英国顶级AI研究机构deep mind与英国国家气象局合作发表于nature杂志上的文章。本文章的题目：是使用雷达的深度生成模型进行熟练的降水临近预报。本文开发了一种名为DGMR的深度学习方法，可以...
脑机接口(BCI)利用神经活动作为控制信号，可以与计算机直接通信。这种神经信号通常从各种研究充分的脑电图(EEG)信号中选择。对于给定的脑机接口(BCI)范式，特征提取器和分类器是针对其所期望的脑电图控制信号的不同特征...
因此，两个模块的第一阶段都包含了类似的操作。更重要的是，与第二阶段相比，第一阶段的计算复杂度(通道的平方)占主导地位。这个观察结果自然地导致了这两个看似不同的范式的优雅集成，即，一个混合模型，它既兼顾Self-Attention...
前一篇文章介绍什么是过拟合，并采用droput解决神经网络中过拟合的问题，以TensorFlow和sklearn的load_digits为案例讲解；本篇文章详细讲解了卷积神经网络CNN原理，并通过TensorFlow编写CNN实现了MNIST分类学习案例。本专栏...
轻量级卷积神经网络的spatial inductive biases（ 空间归纳偏置）使他们能够在不同的视觉任务中学习参数较少的表征，然而这些网络在空间上是局部的。反观重量级的基于self-attention的VIT可以学习到全局表征，所以作者等人针...
多层感知机（MLP）或全连接（FC）网络是历史上第一个神经网络结构，由多层线性层和非线性激活叠加而成，但受到当时硬件计算能力和数据集大小的限制，这颗明珠被埋没了数十年。...
很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。...
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