Going Deep, Channel9

最新推荐文章于 2023-05-11 21:33:56 发布
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博客提供了MSDN的一个深度节目链接，即http://channel9.msdn.com/Shows/Going+Deep/ ，可通过该链接访问相关节目内容。
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『杭电1475』Keeps Going and Going and ...
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08-13 396
Problem Description Lazy functional languages like Haskell and Miranda support features that are not found in other programming languages, including infinite lists. Consider the following simple (and useful) recursive declaration: letrec count n = cons .
deeplearning.ai课程知识点整理
mikelkl的博客
12-29 4738
Neural Networks and Deep Learning Introduction to deep learning Neural Networks Basics Logistic Regression as a Neural Network Computation graph 神经网络的计算过程由正向传播（forward propagation ）来进行前向计...
gooLeNet:Going Deeper with Convolutions
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摘要 该网络结构提出了一个Inception 模块，在2014ILSVRC的分类和检测比赛上取得了第一名。该结构的主要特点是提高了网络内部的计算资源的利用率。在保持计算预算不变的情况下，增加了网络的深度和宽度。该网络称为goolenet,共有22层。 1.介绍 在ILSVRC提交的GooleNet的参数只有alexNet的1/12.但准确率却大大提高。 2.相关工作         对于...
Inspirational Applications of Deep Learning
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07-27 629
  by Jason Brownlee on July 14, 2016 in Deep Learning It is hyperbole to say deep learning is achieving state-of-the-art results across a range of difficult problem domains. A fact, but also hyperbo...
Turbo Autoencoder: Deep learning based channel code for point-to-point communication channels
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05-11 1415
设计对抗通信介质中噪声的代码一直是信息理论和无线通信领域的一个重要研究领域。经过60多年的研究，数学家们已经开发出了在规范模型下进行通信的渐近最优信道码。另一方面，在许多非规范信道设置中，最优代码不存在，并且为规范模型设计的代码通过启发式算法适应这些信道，因此不能保证是最优的。在这项工作中，我们通过设计一个完全端到端联合训练的神经编码器和解码器，即Turbo自动编码器（TurboAE），在这个问题上取得了重大进展，其贡献如下：（a）在中等块长度下，TurboAE在规范信道下接近最先进的性能；（b） 此外，在
Deep color
Ming的博客
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In computer graphics, color depth or bit depth is the number of bits used to indicate the color of a single pixel in a bitmapped image or video frame buffer. This concept is also known as bits per pixel(bpp).
DeepLab V3+
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对于语义分割任务，深度神经网络通常使用空间金字塔池化模块或编码器-解码器结构。前者通过以多种速率和多种有效视野的滤波器或池化操作来探测传入特征以编码多尺度上下文信息，而后者则通过逐渐恢复空间信息来捕捉更加清晰的物体边界。在本文中，我们提出了将两种方法的优点结合起来的方法。具体而言，我们的提出的模型DeepLabv3+扩展了DeepLabv3，通过添加一个简单而有效的解码器模块来特别改善物体边界的分割结果。我们进一步探索了Xception模型，并将深度可分离卷积应用于空洞空间金字塔池化和解码器模块，从而得到了
[论文阅读] Going Deeper with Convolutions
nwpuxhld
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一般来说更深的网络具有更好效果，更深的网络也面临两个问题。 更深的网络拥有更多的参数，更容易过拟合。 更深的网络对计算的要求也更高。 针对上述问题的一个解决方法就是使用稀疏连接(convolutional layer)，而不是dense connection。 此外，同一类的物体在不同图片中的大小差距也比较大，如下图所示，从左到右图像需要的kernel size依次递减。 为了解决这个问...
deep q_learning
06-19
9. *Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning*, Wang et al., 2016 10. *Reinforcement learning: An introduction*, Sutton and Barto, 2011 ## Todos - Documentation: Work on the ...
【论文阅读】Going Deeper with convolutions
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07-11 728
论文简介： 《Going Deeper with convolutions》是谷歌团队，在2014ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition)竞赛中，在分类任务中获得第一名的22层的Inception网络实例GoogLeNet的论文详解。 一、Abstract 摘要 基于Hebbian principle、图像多尺度处理等原理，作者提出一种新的Inception网络结构单元模块，基于Inception网络结构单元模块，采用一些
【点云系列】综述： Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
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12-03 5981
文章目录摘要简介：2 背景2.1 数据集2.2 衡量指标3 3D形状分类3.1基于多视角的方法3.2基于体素的方法3.3 基于点的方法3.3.1逐点MLP网络3.3.2基于卷积的网络3.3.3基于图的网络3.3.4基于数据索引的方法3.3.5其他方法小结4 3D物体检测与跟踪4.1 3D物体检测4.1.1 基于候选区域的方法4.1.2 single-shot方法4.2 3D对象跟踪4.3 3D场景流估计4.4 小结：5 3D点云分割5.1 3D 语义分割5.1.1 基于投影的方法5.1.2 基于离散的方法5
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