Neural Network神经网络论文下载

weixin_39821260 2020-06-02 01:00:21
关于Neural Network神经网络论文，包括中文和英文的论文。
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AI算法05-前馈神经网络Feedforward Neural Network | FNN
前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）是神经网络中最基本和经典的一种结构，它在许多实际应用场景中有着广泛的使用。在本节中，我们将深入探讨FNN的基本概念、工作原理、应用场景以及优缺点。前馈神经网络是一种人工神经网络，其结构由多个层次的节点组成，并按特定的方向传递信息。与之相对的是递归神经网络，其中信息可以在不同层之间双向传递。结构特点： 由输入层、一个或多个隐藏层和输出层组成。信息流动： 信息仅在一个方向上流动，从输入层通过隐藏层最终到达输出层，没有反馈循环。
【扩散模型】【网络结构搜索】神经网络扩散：Neural Network Diffusion（论文解读）
扩散模型在图像和视频生成方面取得了显著的成功。这项工作证明了，扩散模型也可以生成高性能的神经网络参数利用一个自动编码器和一个标准的潜在扩散模型。自动编码器提取训练后的网络参数子集的潜在表示。然后训练一个扩散模型，从随机噪声中合成这些潜在的参数表示。然后，它生成新的表示，通过自动编码器的解码器，其输出准备用作网络参数的新子集。在不同的架构和数据集上，我们的扩散过程始终以最小的额外成本生成与训练网络相比的性能相当或改进的模型。值得注意的是，我们根据经验发现，生成的模型与训练后的网络表现不同。
等变神经网络（equivariant neural network）相关论文
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Neural Network Diffusion论文解读
扩散模型在图像和视频生成方面取得了显著的成功。在这项工作中，我们证明了扩散模型也可以生成高性能的神经网络参数。我们的方法很简单，利用自动编码器和标准潜在扩散模型。自动编码器提取经过训练的网络参数子集的潜在表示。然后训练扩散模型，从随机噪声中合成这些潜在参数表示。然后，它生成通过自动编码器解码器传递的新表示形式，其输出可用作网络参数的新子集。在各种架构和数据集中，我们的扩散过程始终如一地生成与经过训练的网络具有可比或改进性能的模型，同时将额外成本降至最低。
【Graph Neural Network 图神经网络】1.Recurrent Graph Neural Network 循环图神经网络
图神经网络概述 神经网络的成功推动了模式识别和数据挖掘的研究，产生了若干种端到端的深度学习方法：卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、自动编码器。其中卷积神经网络CNN能够利用图像数据的平移不变性、局部连通性和可组合型，提取与整个数据集共享的局部有意义的特征，以进行各种图像分析任务。 但是在应用场景中依然有大量的数据以图Graph的形式表示，例如电子商务中的用户与产品的交互、化学中的分子结构、引文网络中的论文关系等。因为图结构可能是不规则的，图中的节点可能具有不同数量的邻居，图中实例彼此关联不独立，所以现
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