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个人文献阅读记录，ReRAM稀疏神经网络加速器
原本是使用halcon进行画出目标区域，再根据区域内的特征点进行模板匹配，但是匹配效果不佳，后续处理可以使用opencv读取视频流，但在该处还是使用了halcon，halcon在QT上显示时需要将 Hobject类型转换为Qimage类型，后面会有几种图像类型的转换函数。该部分检测后画框结果会造成标定框形变，应该是在图形输入时会进行缩放处理以适应模型输入图像的要求，画框在拉伸后的图像上造成畸形框，
今天跑代码遇到一个问题，如下图，显示没有zlibwapi.dll文件：tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:384] Loaded cuDNN version 8700Could not locate zlibwapi。我一边需求他们的帮助，一边自己问ChatGPT3.5，或者文言一心，都说缺少这个文件。我很纳闷，tensorFlow +cuDNN
扩散模型是一类基于概率的生成模型，核心思想是通过逐步引入噪声破坏原始数据，然后通过反向过程恢复数据。这一过程通过将数据逐步转换成纯噪声，然后使用深度神经网络来“去噪”并重建原始数据，最终生成全新的样本。正向过程（Forward Process）这一过程将原始数据逐步添加噪声，直到数据变得无法辨识。这是一个带有噪声逐渐添加的过程，数据的结构和内容会被噪声完全覆盖，直到数据几乎完全变成随机噪声。反向过
深度神经网络（DNN）作为现代人工智能的核心技术之一，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著的成就。其中，全连接层（Fully Connected Layer，也称稠密层）是DNN架构中最基础且至关重要的组成部分。它将前一层的所有神经元与当前层的所有神经元进行连接，通过权重和偏置的线性变换以及激活函数的非线性映射，实现特征的提取和变换。本文将深入探讨在多输入多输出（Multip
在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天，我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制：生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。
在过去的几年中，深度神经网络（DNNs）在几个长期任务上实现人类水平的表现方面取得了重大进展。随着dnn在各种应用上的广泛应用，人们对其安全性和可信度的担忧被公开提出，特别是在广泛报道涉及自动驾驶汽车的致命事件之后。解决这些问题的研究尤其活跃，在过去的几年里发表了大量的论文。本文回顾了目前旨在使DNN安全、值得信赖的研究工作，重点关注四个方面：验证、测试、对抗性攻击和防御，以及可解释性。我们总共调
是一种常见的正则化层，通过随机丢弃输入的部分元素，帮助减少神经网络的过拟合。它在训练过程中改变了网络的结构，使得每次训练时的网络有所不同。通过适当的丢弃概率，可以提高模型的泛化能力。是一种改进的丢弃层，专门用于处理多通道数据。它通过丢弃整个输入通道，而不是单个元素，帮助网络学习更加鲁棒的特征，并减少过拟合的风险。它特别适用于图像和其他具有多个通道的数据，能够有效地增强网络的泛化能力。是一个用于按元
是一个用于按元素将多个输入相加的层。它在构建深度神经网络时非常有用，尤其是在需要将不同路径的输出组合起来时，如残差网络中的跳跃连接。通过使用，网络能够更有效地学习并改善训练过程中的梯度传播。lstmLayerLSTM 层在深度学习中非常有用，特别适合处理需要长期依赖的序列数据。通过其门控机制，LSTM 层能够在长时间序列中有效地捕获重要信息，广泛应用于时间序列预测、自然语言处理、语音识别等任务。L
inputSize：一个向量，指定输入数据每个维度的大小，未知或可变维度可设为NaN：字符串，指定每个维度的语义（如空间、时间、通道等）Name（可选）：自定义此层的名称是你在 MATLAB 中做图像类深度学习任务的标准起点，处理常规图像任务（分类、回归、分割等）时，它简单、好用、功能全，能省掉很多数据预处理的工作。MATLAB 中的—— 它是专门为**三维图像（3D image 或 volume
批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）是深度学习中常用的两种归一化技术，它们主要用于加速神经网络的训练并提高模型的表现。尽管它们的目标类似——通过标准化来提高模型的训练速度和稳定性，但它们的工作原理和应用方式有很大的不同。
历史总是由一群人共同创造的，历史的闪亮则是由一群人中的某一小撮人创造的。那么，我们看看深度学习的成功史，看看ChatGPT是怎样出现的。这个时期，有好多人在研究，他们持有不同的观点和信念，有一小撮人的观点、信念以及思想主张和坚持，最终成就人类的历史伟业。
深度神经网络 (DNN) 在近年来取得了显著的进展，并广泛应用于各种领域，例如图像识别、自然语言处理和语音识别等。DNN 通常包含多个层，每一层都由多个神经元组成，这些神经元之间通过权重和偏置进行连接。全连接神经网络 (Fully Connected Neural Network, FCNN) 是一种常见的 DNN 架构，其中每个神经元与上一层的所有神经元相连。本文将介绍如何使用 MATLAB 实
ROC曲线和AUC，推荐系统中常用AUC作为排序模型的评估指标
基于 DNN 的人脸检测和识别
alphafold3的conda安装教程咯！
之前对于深度神经网络的学习，主要集中于如何更改模型结构，以及了解模型结构不同部分所起到的作用和原理。虽然对于注意力机制、GAT、LSTM、Transformer等不同结构的实现原理有了很好的了解，但是对于神经网络的损失函数和反向传导过程的理解程度较为差劲，如何设计损失函数可以更好地适应任务以及Max Pooling如何反向传导等问题一时语塞不知如何作答。回想起正好一年前看的吴恩达老师的视频，虽然对
OpenCV由各种不同组件组成。OpenCV成为最主要的图像处理工具包，是因为它功能齐全，支持目前主流的图像、视频处理算法，而且对外提供C++、Python和Java的接口，用户调用方便。本节主要讲解OpenCV深度学习模块的实现原理和主要特性，通过这些内容，读者可以对OpenCV DNN有一个总体了解，并对OpenCV深度学习模块的应用代码有一个初步的印象。如果需要的层类型不在这个支持列表之内，
平台集成了多种神经网络架构搜索方法，覆盖多种类型鲁棒性评估指标，如范数对抗攻击、语义对抗攻击、对抗伪装和可量化指标等，可实现自动搜索适配当前攻击算法的最优鲁棒网络模型架构。最后，平台将自动对抗攻击和自动对抗防御结合形成一个统一的框架，借助攻防博弈思想，不断迭代升级，一方面加固模型防御性能，另一方面增强对抗攻击性能，以提升对抗攻防效果。自动对抗攻击方面，通过基于自动机器学习的组合对抗攻击，构建攻击参
为了确定最适合HS分割的合成MRI模式，我们比较了3种超高场MRI合成：7T T1 MRI、7T T2 MRI和7T T1 + T2 MRI (即同时合成7T T1 MRI和7T T2 MRI)。通过重点保留ROI内重要的结构和纹理信息，ROI损失增强了合成的7T MRI的质量，从而提高了HS分割的准确性。3T 图像的信号对比度和分辨率有限，因此在常规 3T MRI 中自动分割这些子场具有挑战性，
广义OOD检测包含了异常检测（AD）、新颖性检测（ND）、开集识别（OSR）、分布外（OOD）检测和离群点检测（OD）五个子问题
本文 “Boosting the Transferability of Adversarial Attacks with Global Momentum Initialization” 提出全局动量初始化（GI）方法，通过预收敛和全局搜索解决梯度消除问题，提升对抗攻击转移性，在多种攻击场景和模型上效果显著。
细胞状态贯穿整个链条，保持信息的流动，而门控制信息的增加或删除。Transformer的核心是自注意力层，它可以并行处理序列中的所有元素，提高了模型的效率和效果。生成器的目标是增加判别器犯错误的概率，这个过程形似一个迭代的博弈过程，直至生成器产生的数据以假乱真。与传统的自编码器不同，VAE在编码器的输出上应用概率分布，提高了模型的生成能力。生成器生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务是区分生成的数据
深度神经网络的校准不良问题是一个重要的研究领域，影响着模型在实际应用中的可靠性和有效性。通过理解校准的概念、原因及其影响，并采取适当的改进措施，可以显著提高模型的预测质量，确保在关键应用中的安全性和准确性。
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种包含多个神经元、多个隐藏层的人工神经网络，可以用于解决复杂的模式识别和机器学习问题。深度神经网络通过学习大量数据的深层特征表示，可以获得比传统神经网络更高的分类准确率和更强的学习能力。实用干货，记得点赞、记得收藏。
微生物的质粒携带抗生素耐药性、毒力因子等关键基因，在基因组研究中，识别这些质粒序列对理解基因水平转移、追踪病原体传播至关重要。但传统方法费时费力，直到 PlasFlow 的出现，让这一切变得简单高效。今天我们一起来学习这款超实用的生物信息学工具！PlasFlow是一套用于预测宏基因组contig中质粒序列的脚本工具。它基于TensorFlow框架的深度人工神经网络（deep artificial
我按和。
这篇博客介绍了DeepPose，这是首个基于深度神经网络（DNN）的人体姿态估计框架，其核心思想是通过端到端回归直接预测人体关节坐标，摒弃了传统方法依赖手工特征和图形模型的局限性。针对传统算法在遮挡、复杂背景和小关节定位中的不足，DeepPose提出级联回归的方法：初始阶段利用全局低分辨率图像预测粗略关节点位置，后续级联阶段通过高分辨率局部图像块逐步修正误差，实现从粗到细的优化。为消除尺度差异，D
依赖知识约定说明误差反向结论常用损失函数均方差损失交叉熵损失依赖知识a) 了解神经网络的基础知识b) 熟悉导数的链式法则及常见函数的导数c) 熟悉常见的优化方法，梯度下降，随机梯度下降等d) 熟悉矩阵和向量的乘加运算约定说明a) 对于一个nnn层神经网络,第iii层表示为li, 1≤i≤nli, 1
这段代码是一个使用OpenCV库和ViTTrack模型实现的视频追踪程序。程序通过摄像头或视频文件获取图像序列，并对选定的目标对象进行实时追踪。代码主要分为以下几个部分：导入必要的库：程序开始时先导入了iostream，cmath以及相关OpenCV的库。参数解析：通过定义一个参数字典keys来解析命令行输入的参数，这些参数包括输入的视频源、模型的路径以及计算后端等。追踪器的创建与设置：使用给定的
本文 “Boosting Adversarial Transferability via Gradient Relevance Attack” 提出梯度相关攻击（GRA）方法，通过设计梯度相关框架挖掘输入邻域信息，利用衰减指标应对对抗扰动符号波动，提升了对抗样本的可迁移性，实验验证了该方法在多种模型上的有效性。
随着人工智能、物联网、智能传感等应用的快速兴起，数据以爆发式的速度增长。海量数据的高效存储、迁移与处理成为当前信息领域的重大挑战。受限于经典的冯诺依曼计算架构存储与处理分离的特性，在面向大数据分析等应用场景中，数据总线的带宽严重制约了处理器的性能与能量效率，并且数据的频繁迁移带来严重的传输功耗问题。存内计算架构在此基础上应运而生。如图-1b所示，通过赋予存储器计算功能，以数据为中心，避免不必要的数
深度神经网络（DNN）近年来在各种应用领域中表现出色，如计算机视觉、自然语言处理和强化学习等。然而，在训练深层网络时，研究人员和工程师常常会遇到两个棘手的问题——梯度消失和梯度爆炸。这些问题会导致网络难以训练，甚至无法收敛。本文将深入探讨这两个问题，并介绍在参数初始化时如何小心应对，以确保网络能够顺利训练。梯度消失发生在反向传播过程中，尤其是在使用饱和激活函数（如Sigmoid或Tanh）的情况下
第一步类似神经网络的随机初始化初值过程，由于DL的第一步不是随机初始化，而是通过学习输入数据的结构得到的，因而这个初值更接近全局最优，从而能够取得更好的效果；同机器学习方法一样，深度机器学习方法也有监督学习与无监督学习之分．不同的学习框架下建立的学习模型很是不同．例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度
本文适合纯小白。一、总体概述文章的最后一个注意比较重要，因为找了很多文章基本都是独立的，一篇安装anaconda，一篇安装pycharm，一篇安装tensorflow，结果在各自的文章很可能就不会聊到这个问题，最后要去重新找解决这个问题的办法。
NEURAL ATTENTION DISTILLATION: ERASING BACKDOOR TRIGGERS FROM DEEP NEURAL NETWORKS这篇论文发布在ICLR2021。https://arxiv.org/abs/2101.05930本文提出一种新型的防御框架：Neural Attention Distillation(NAD)，用于去除DNN中的后门。NAD使用一个教师
Dart是一个Python库，用于对时间序列进行用户友好的预测和异常检测。它包含了各种各样的模型，从经典的ARIMA到深度神经网络。预测模型都可以以相同的方式使用，使用fit()和predict()函数，类似于scikit-learn。该库还使回测模型、组合多个模型的预测以及考虑外部数据变得容易。Dart支持单变量和多变量时间序列和模型。基于机器学习的模型可以在包含多个时间序列的潜在大型数据集上进
项目实现功能1. 搭建一个简单的图片分类器，完成训练和测试2. 转换pytorch的pth模型到ONNX格式，加载ONNX并测试项目结构images目录下存放训练和测试数据集，本例使用了kaggle竞赛的猫狗数据集，统一resize到了120*120大小；TrainTestConvertOnnx.py 是训练和测试代码，包括了pth模型到onnx的转换。训练在CPU和GP...
https://www.bilibili.com/video/BV1SB4y1C7yx?p=2&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
仅仅发布 5 天，ChatGPT 就吸引了 100 万用户——当然，数据不是关键，关键是其背后的技术开启了新的 AI 狂潮，成为技术变革的点火器。书如其名，这是一本有关大模型应用开发的极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领大家快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。这本书虽然是面向软件工程
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One Pixel Attack for Fooling DNN 对抗样本单像素攻击2019 One Pixel Attack for Fooling DNN1.前言通过在图像中添加一些人眼无法识别的扰动，可以使分类器分类对抗图片错误。在这篇文章中，作者认为分析DNN的分类边界的集合特征也能够帮助理解DNN的分类特性。以往的工作对这方面的研究相对较少，是因为理解高维空间的几何特征相对困难。然而，D
OpenCV 的 DNN（Deep Neural Network）模块是一个强大的工具，可以用来加载和运行预训练的深度学习模型，包括目标检测模型（如 YOLO、SSD 等）。它不需要额外的深度学习框架（如 PyTorch 或 TensorFlow），只需 OpenCV 本身即可推理，非常适合轻量级应用或与 OpenCV 的图像处理功能结合使用。确保你安装了 OpenCV 的 Python 包。以下
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