图神经网络的英文简称是GNN(Graph Neural Network)。这一术语广泛应用于处理图结构数据的深度学习领域,其核心思想是通过神经网络对图中的节点和边进行信息传递与聚合。以下从不同角度对这一简称及相关背景展开说明。 1. 全称与定义 GNN的全称为Graph Neural Network,专指一类用于处理...
tu卷积神经网络 图卷积神经网络英文 一、文章摘要 卷积神经网络(CNN)由于能够捕捉空间-光谱特征表示,在高光谱(HS)图像分类中受到越来越多的关注。然而,他们对样本之间关系建模的能力仍然有限。除了网格采样的局限性,最近提出了图卷积网络(GCN),并成功地应用于不规则(或非网格)数据的表示和分析。在本文中,我们从HS图...
英文标题:DGNN-Booster: A Generic FPGA Accelerator Framework For Dynamic Graph Neural Network Inference中文摘要:本文提出了一个新颖的 FPGA 加速器框架 DGNN-Booster,旨在解决动态图神经网络分析中的硬件部署问题。通过基于高层次综合的实时 DGNN 推断,DGNN-Booster 可以实现最多 5.6 倍的加速比,比 CPU、GPU 基线...
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AI系列英文——ANN人工神经网络 | 人工神经网络: Artificial Neuron Network 或者Artificial Neural Network,简称ANN。Neuron,神经元,Neural神经元的,两种用法在国外的论文中都见到过,国内基本上属于混用状态。Artificail不用说了,就是人工的,人造的意思,artificial flowers假花、artificial fur人造毛皮、artificial hair假发...
图像分类经典卷积神经网络—ZFNet论文翻译(中英文对照版)—Visualizing and Understanding Convolutional Networks(可视化和理解卷积网络),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文翻译论文为深度学习经典模型之一:ResNet 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf 摘要:深度神经网络很难训练,为了解决这个问题,我们提出残差学习框架(residual learning framework),使得神经网络的训练变得容易,并且我们的网络比之前所有的网络都要深。我们将网络层(layers)明确的定义为需要学习的残差函数(re...
1. 模型内部对很多概念都学习到了几种特征,例如“省会”的“会”字和英文 capital 都用同一种特征表示。Transformer 的中间层次大多是表示抽象概念的特征,靠后的层次还有表示输出的特征。特征之间互相影响的“计算图”像生物神经网络一样,有冗余路径,特征之间的影响可以跨越多层。我经常问一个面试题,如果要修改尽...
图解深度学习 可视化交互式的人工智能指南 英文版 图解机器学习神经网络与深度学习机器学习实战pyth 作者:乔恩·克罗恩出版社:人民邮电出版社出版时间:2021年04月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥155.20 定价 ¥199.00 配送至 北京 至北京市东城区 服务...