neural network model | BriefGPT

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利用手机摄像头的机器视觉：比较深度神经网络在分类印度硬币三个具有挑战性的面额时的表现
通过使用便宜的手机相机拍摄硬币的数字图像来训练深度神经网络模型，检测其正确的面额，研究表明，四种神经网络中的两种可以在硬币的任一面上达到 97% 的准确率。
PDFa year ago
交互式个性化社交机器人的设计、开发和评估，用于监测和指导中风后的康复锻炼
本文讨论了如何设计、开发和评估一款针对个人化康复的社交机器人锻炼教练系统，该系统集成了神经网络模型和基于规则的模型以监控和评估患者的锻炼，能够根据个人患者的数据实时生成个性化的纠正反馈以提高康复效果，在中风幸存者的数据集上得到了验证，并展示
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中亚食品数据集用于个性化膳食干预，扩展摘要
该研究旨在创建中亚美食数据集 (CAFD)，数据集包含 42 种中亚美食的超过 16,000 张图片。使用 ResNet152 神经网络模型在 CAFD 上，达到了 88.70％的分类准确度。研究表明，基于计算机视觉技术的食品识别模型在饮食
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高通量棉花表型大数据流水线的 Lambda 架构计算机视觉深度神经网络
本文提出了一种用 Lambda 架构针对棉花开花检测的大数据管道，使用 Azure 等云计算资源进行数据处理和物体检测，并在输出图像上可视化边界框，实现高效准确的检测。
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使用基于对比学习的视觉输入变换器来寻找失踪宠物的 LostPaw
本研究设计了一种对比神经网络模型，通过大型狗图片数据集训练，经过 350 次训练，该模型测试准确率达到 90％，成功防止了过拟合，结果表明对比神经网络模型具有非常好的定位失去宠物的潜力，并且可用于上传宠物照片进行快速准确的定位和与家庭团聚。
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3 秒钟前发生了什么？热成像推断过去
该研究开发了一个三阶段的神经网络模型，利用 RGB - 热成像数据集进行过去的人体姿势估计，并表明热信号可显著降低该任务的不确定性。
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神经网络模型压缩的保证量化误差计算
本文介绍了一种神经网络压缩技术方法，建立了一个混合神经网络，由一个前馈神经网络和其量化版本组成，通过优化和可达性分析方法计算了保证的量化误差。数值例子验证了该方法的适用性和有效性。
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无信号路口行人交互结果预测：等待还是穿过？
本文利用机器学习预测在非信号控制的人行横道中行人与车辆的交互，包括行人的行走决策、开始过马路的时间和过马路所需时间。使用神经网络模型比 logistic 回归模型提高了 4.46% 的预测准确率和 3.23% 的 F1 分数，并与线性回归模
PDFa year ago
朝着结果驱动的患者亚群：六项抑郁症治疗研究的机器学习分析
通过神经网络模型和机器学习技术，我们发现患者的原型可以用于识别与治疗反应相关的患者群体，并生成适当的治疗方案，这可能有助于精准医学治疗抑郁症。
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APIContext2Com: 将预定义 API 文档纳入考虑的代码注释生成
本文提出 APIContext2Com，利用预定义的 API 上下文来改善自动生成的代码注释的效果，介绍一种序列到序列编码器 - 解码器神经网络模型，它能够有效地将不同的输入转换为目标注释，并开发了一种排名机制来排除无关的 API。作者在
PDFa year ago
无人机编队协同学习
该研究论文提出了一种基于无人机的合作学习系统，用于训练具有数据异质性的神经网络模型，通过优化无人机的轨迹，考虑了设备数据特征和无线信道条件，显著提高了收敛速度和最终准确性，并在图像识别和语义分割任务中取得了令人满意的结果。
PDFa year ago
握力的时空建模捕捉了机器人手动控制的熟练程度
本文利用人工智能技术预测手动机器人控制中握力变异性。通过佩戴式无线传感器技术记录了来自个体支配和非支配手的握力，使用神经网络模型能够可靠地捕捉软件设计和硬件变化对握力的影响，该成果可在新型手术中作出贡献。
PDFa year ago
AAAI一种基于概率增强 LSTM 神经网络的极端自适应时间序列预测模型
本篇论文提出一种名为 NEC + 的概率增强神经网络模型，该模型可以同时学习极端和正常预测函数，并通过选择性反向传播的方式在它们之间进行选择，从而解决时间序列预测中的极端事件和数据不平衡的问题，并在加利福尼亚的 9 个水库的困难的 3 天前
PDF2 years ago
从拼写到语法：汉语语法错误纠正的新框架
该研究提出了一种用于汉语语法错误纠正任务的神经网络模型，包含拼写错误纠正和语法错误纠正两个步骤，并使用词性特征和语义类别特征进行增强以提高模型性能。最终模型在没有使用人工合成数据或数据增强方法的情况下在 CGEC 数据集上取得了 42.11
PDF2 years ago
Edge Grasp Network: 基于图形 SE (3) 不变性的抓握检测方法
提出一种基于神经网络模型的新方法，对六自由度抓取姿态进行检测，能够更好地提高单视点云数据的抓取成功率。
PDF2 years ago
利用图神经网络检测孟加拉新闻标题与正文内容不一致
本论文提出了一种基于图形的分层双编码器模型，用于有效地学习 Bangla 新闻标题和内容段落之间的内容相似性和矛盾。实验结果表明，所提出的 Bangla 图形神经网络模型在各种 Bangla 新闻数据集上实现了 90% 以上的准确率。
PDF2 years ago
学习的 k-NN 距离估计
提出了一种利用全连接神经网络模型和支点来快速准确地估计查询的 k-NN 距离的机器学习技术。实验结果表明，该方法在大数据挖掘和近距离数据分析方面具有高效和有效的优势。
PDF2 years ago
金字塔预测网络：基于预测编码理论的视觉帧预测模型
本文介绍了一种新型的神经网络模型，它受到了流行的预测编码理论的启发，并结合了不同层次脑皮层以不同的频率振荡的理论。模型由一系列循环和卷积单元组成，上下两层流形式。该模型表现出更好的紧凑度和与现有作品相当的预测性能，表明较低的计算成本和更高的
PDF2 years ago
基于粒球计算的带标签噪声深度 CNN 模型研究
本文首创了一个采用多粒度过滤标签噪声样本的颗粒球神经网络算法模型，解决了深度学习领域中标签噪声导致模型不稳定的问题，大大降低了训练样本中标签噪声的比例，提高了神经网络模型的鲁棒性。
PDF2 years ago
谁是谁？利用文献数据进行深度作者姓名消歧
本论文提出在数字图书馆中解决作者名称歧义（ANA）的问题。我们使用的数据集包含来自 DBLP 仓库的超过 500 万条记录，由大约 260 万位共同作者撰写。我们的方法首先将具有相同姓和同名首字母的作者分组。每组中的作者通过与他 / 她的共
PDF2 years ago