AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索——论文阅读
AI-ANNE: 将神经网络迁移到微控制器的深度探索 Klinkhammer D. AI-ANNE:(A)(N) eural (N) et for (E) xploration: Transferring Deep Learning Models onto Microcontrollers and Embedded Systems[J]. arXiv preprint arXiv:2501.0.....
SEENN: 迈向时间脉冲早退神经网络——论文阅读
SEENN: 迈向时间脉冲早退神经网络的深度解析 Li Y, Geller T, Kim Y, et al. Seenn: Towards temporal spiking early exit neural networks[J]. Advances in Neural Information Processing Systems, 2023, 36: 63327-63342. 1. 引言与.....
【Pytorch神经网络实战案例】32 使用Transformers库的管道方式实现：加载指定模型+文本分类+掩码语言建模+摘要生成+特征提取+阅读理解+实体词识别
管道方式是Transformers库中高度集成的极简使用方式。使用这种方式来处理NLP任务，只需要编写几行代码就能实现。通过本例的练习可以使读者对Transformers库的使用快速上手。1 在管道方式中指定NLP任务Transfomers库的管道方式使用起来非常简单，核心步骤只有两步：（1）直接根据NLP任务对pipeline类进行实例化，便可以得到能够使用的模型对象。（2）将文本输入模型对象....
新框架SyConn利用卷积神经网络和随机森林阅读神经成像：可识别线粒体和突触等
人脑是一个智能而复杂的机器。这种类比在某些方面是准确的，并且在大脑研究领域中提供了一种方法。我们都知道，人脑可以分为四个部分：额叶、顶叶、颞叶和枕叶。这种划分的其中一个标准是功能性（functionality），或者说该区域负责行使哪种功能。例如，颞叶通常与听觉处理和嗅觉有关，而枕叶通常与视觉信息处理有关。然而，大脑中的大多数神经行为非常复杂，不同程度上涉及了人脑的多个区域。其功能性也并不局限于....
强化学习新模型Jumper，让神经网络学习在阅读中何时做决定
雷锋网按：本文原作者为深度好奇研究组，原发表于公众号“深度好奇AI”（deeplycurious）。雷锋网(公众号：雷锋网)已获授权转载。 论文题目：JUMPER: Learning When to Make Classification Decisions in Reading 论文地址：（请戳此处） 文本理解是自然语言处理领域的一个核心目标，最近取得了一系列的进展，包括机器翻译...
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