ctr-prediction graph-neural-networks Python

SESSION-BASED RECOMMENDATIONS WITH RECURRENT NEURAL NETWORKS

论文带读第二次

M-net: A Convolutional Neural Network for deep brain structure segmentation

M-net:端到端可训练卷积神经网络(CNN)架构

imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks原版和翻译..rar

标签： ImageNet AlexNet CNN word

imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks的原版和人工翻译word版本

lzy-Intro-to-Graph-Neural-Networks.zip

标签： GNN

Introduction to Graph Neural Networks Introduction to Graph Neural Networks Introduction to Graph Neural Networks Introduction to Graph Neural Networks Introduction to Graph Neural Networks

a-gentle-introduction-to-neural-networks-with-python

标签： CNN KNN DL

a-gentle-introduction-to-neural-networks-with-python

An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition

Abstract 基于图像的序列识别一直是计算机视觉中长期存在的研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别的问题，这是基于图像的序列识别中最重要和最具挑战性的任务之一。我们一种新颖的神经网络架构，集成了特征...

Gray-neural-network.rar_Gray neural network_gray-neural-network_

标签： gray_neural_network gray-neural-network 遗传算法_降维

通过遗传算法的优化计算来实现建模自变量降维案例。

快速读论文----CKA----Similarity of Neural Network Representations Revisited

标签：机器学习算法人工智能

摘要：最近的工作试图通过比较层之间和不同训练模型之间的表示来理解神经网络的行为。我们研究了基于典型相关分析（CCA）的比较神经网络表示的方法。我们证明了CCA属于用于测量多元相似性的统计量家族，但是CCA和...

neural-network-30-Case-.zip_neural network

标签： neural_network

MATLAB neural network 30 Case Studies

Few-Shot Learning with Graph Neural Networks（图神经网络小样本学习）

标签：神经网络深度学习知识图谱

GNN是由许多节点和边构成的图模型，在本文中，每一个节点都代表一幅输入的图像，而每个边上的权重就表示两幅图之间的关系（可以理解为距离或者相似程度）。本文采用的是稠密连接的图，因此每两个输入图片之间都有边...

论文笔记--Position-aware Graph Neural Networks

现存的GNN都无法获取点的位置信息，不能很好的处理同构的点，作者提出一种用于计算位置感知节点嵌入的新型图形神经网络P-GNN（位置感知图神经网络），用于解决这个问题。该方法主要在于选取锚集，计算给定目标节点...

机器学习基础概论-Github神经网络CTR-GCN

标签： python

监督学习无监督学习

论文阅读笔记（五十四）：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image ...

标签： V-Net Volumetric Medical Image Segme Fully Convolutional Neural Net

Convolutional Neural Networks (CNNs) have been recently employed to solve problems from both the computer vision and medical image analysis fields. Despite their popularity, most approaches ...

《session-based recommendations with recurrent neural networks》ICLR 2016 阅读笔记

标签：推荐-RNN-GRU

该方法完全利用用户在当前session里的反馈去做推荐，相比原依赖用户历史记录的推荐能在解决冷启动问题上更为简洁有效。模型文中提出的模型如下图所示: Input层是对所有item做的one-hot encoding, 接下来是一层...

artificial-neural-networks:Artificial Neural Networks 人工神经网络

标签： Java

artificial-neural-networks Artificial Neural Networks 人工神经网络

V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation-论文笔记

标签：论文笔记

代码开源代码开源方法：说说网络结构。卷积核大小5X5。每一层增加残差学习，论文说增加残差能够加速收敛。没有使用pooling，使用卷积来降采样（核大小2x2x2，步长2）。非线性函数使用PReLu。...

GNN:Session-based Recommendation with Graph Neural Networks简介

标签： GNN 推荐 session

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks 摘要作者提出SR-GNN,将session序列建模为图结构数据。在session图的基础上，GNN可以捕捉到items的复杂转换。每一个session利用注意力机制将整体偏好与...

韩松DSD:Dense-sparse-dense training for deep neural networks论文详解

目的：本文是对韩松博士ICLR 2017论文 DSD:Dense-sparse-dense training for deep neural networks的详细解析。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.04381.pdf 代码地址：https://songhan.github.io/DSD. 目录...

论文：The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks

标签：深度学习神经网络 Helmholtz机 wake-sleep

The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks 作者Hinton，提出Helmholtz机和wake-sleep算法

中文翻译论文：The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks

标签：深度学习神经网络 Helmholtz机 wake-sleep

The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks 作者Hinton，提出Helmholtz机和wake-sleep算法

【精读AI论文】dropout----(Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors...

标签：人工智能深度学习

文章目录前言第一页：第一段：第二段：第二页第一段第二段第三段第3-6...一个是dropout提出的论文:《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》还有一个是比较知名的dropout论文:

（KDD2020）论文笔记---------XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks

标签：深度学习

论文链接：XGNN：Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks Abstract 图神经网络通过聚合邻居节点的信息来学习节点特征，虽然在许多图任务上取得了较大的成功，但是GNN和传统的深度学习模型一样，...

深度学习-Non-local Neural Networks非局部神经网络

标签：深度学习 pytorch 机器学习

将非本地操作(Non-local Operation)作为一种高效、简单和通用的组件，用于使用深度神经网络捕获远程依赖关系。

[深度学习 - 发现有趣项目] neural-style-pt 艺术风格迁移

标签：深度学习 pytorch

neural-style-pt 艺术风格迁移一如既往的开头最近事情比较少，人闲着也闲着。趁着周末到处跑，临近新年，也没怎么学习。想写点什么博文，但是又不知道写啥哈哈哈哈哈。于是，我想把公众号或者github（推荐专栏）...

【GCN-CTR】端到端的GNN-CTR：Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction (KDD‘21...

标签：剪枝机器学习算法

DG-ENN: Dual Graph enhanced Embedding Neural Network for CTR Prediction (KDD’21) 性能简直无敌了，线下这个收益上线岂不是xx亿的收益？代价就是虽然是个端到端的模型，但是用到了全数据集的邻接矩阵，这可以在...

快速人群密度估计--Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Counting

Multi-scale Convolutional Neural Networks for Crowd Countinghttps://arxiv.org/abs/1702.02359对于人群密度估计问题，由于图像中 scale variations problem，所以提出使用多个CNN来解决 Multi-column/network。...

BP-neural-network-model.zip_BP neural network_model predictive_n

标签： bp_neural_network model_predictive neural_network predictive_control predictive_neural

BP neural network model predictive control algorithm based on

语音中的mask---Neural network based spectral mask estimation for aco

语音中的mask---Neural network based spectral mask estimation for acoustic beamforming1

Tensorflow-Deep-Neural-Networks-master_python_

标签： python

Tensorflow-Deep-Neural-Networks-master

论文精度：Domain-Adversarial Training of Neural Networks

标签：自然语言处理神经网络深度学习

神经网络领域对抗训练。主要理解Gradient Reversal Layer。 Domain Adaptation(领域自适应)：把具有不同分布的源域（Source Domain）和目标域（Target Domain）中的数据，映射到同一个特征空间，寻找某一种度量...