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原创论文阅读翻译《Deep Learning for AI》

原文链接link 新鲜论文的简单翻译 Deep Learning for AI 人工神经网络的研究源于以下观察：人类智能来自于高度并行的简单的非线性神经元网络，这些神经元通过调整其连接的强度来完成学习。这一观察导致了一个核心的计算问题：这种常见类型的网络如何学习像是识别物体或理解语言等困难任务所需的复杂内部表示？深度学习试图通过使用多层活动向量作为表示并通过跟踪衡量网络性能的目标函数的随机梯度来学习产生这些向量的连接强度来回答这个问题。非常令人惊讶的是，这种概念上简单的方法在使用大量计算并应用于大型训练

2021-07-03 16:09:36 539

原创论文阅读《A survey on 3D mask presentation attack detection and countermeasures》

论文阅读《A survey on 3D mask presentation attack detection and countermeasures》作为科研小白，搞研究还是需要专注于一个方向，不然容易导致什么都做不好。所以说之前的kaggle比赛可能要放在一边了（主要是我的960实在是跑不动，kaggle送的时间也都被我浪费掉了），接下来还是要专注于3D面具呈现攻击的论文阅读上。以后应该会坚持一周两篇，最开始还是从综述开始。论文链接：link 这是一篇2019年的综述，之前可能看过一遍，但有点忘了。1

2021-06-06 21:15:47 977 2

原创 EfficientNet 论文阅读

@EfficientNet 论文阅读 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks 文章链接：link 本身自己做的东西和网络结构这一块没啥关系，但前几天心血来潮突然就想打个kaggle的比赛（seti-et），发现有好多大佬用的都是EfficientNet和mixup的组合，所以趁这个机会学习一下。小白一个，仅作记录，肯定有写的不合理的地方。 Abstract 在实际的卷积神经网络的应用中，我们往往需要适当

2021-05-30 20:46:06 354

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