Deep Learning Papers

12 papers to understand QA system with Deep Learning 由于最近入手NLP任务,需要看一些paper,本文对最近两周看的paper做个总结,适用于有deep learning背景,希望了解NLP应用的同学,主要针对NLP方向: 问答系统(QA)和翻译(Machine Translation)。本文提到的12篇paper比较有代表性,这里感谢总理和江哥提供部分参考paper和指导帮助。论文列表:(其中QA为Question Answer的缩写) Neura 阅读详情

一、Image Classification(Recognition)

lenet: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf

alexnet: http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

overfeat: http://arxiv.org/pdf/1312.6229v4.pdf

vgg: http://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf

googlenet: http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf


二、Image Detection(Segmentation)

overfeat: http://arxiv.org/pdf/1312.6229v4.pdf

dnn: http://papers.nips.cc/paper/5207-deep-neural-networks-for-object-detection.pdf

rcnn: http://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf

spp: http://arxiv.org/pdf/1406.4729v4.pdf

fcn: http://arxiv.org/pdf/1411.4038v2.pdf

fast rcnn:  http://arxiv.org/pdf/1504.08083v1.pdf


三、Image(Visual)  Search

feature learning+hash: http://arxiv.org/pdf/1504.03410v1.pdf

triplet learning: http://arxiv.org/pdf/1412.6622v3.pdf

deep rank: http://arxiv.org/pdf/1404.4661v1.pdf

Visual Search at Pinterest: http://arxiv.org/pdf/1505.07647v1.pdf


四、Image/Video Captioning

Baidu/UCLA: http://arxiv.org/abs/1410.1090
Toronto: http://arxiv.org/abs/1411.2539
Berkeley: http://arxiv.org/abs/1411.4389
Google: http://arxiv.org/abs/1411.4555
Stanford: http://cs.stanford.edu/people/karpathy/deepimagesent/
UML/UT:  http://arxiv.org/abs/1412.4729
Microsoft/CMU:  http://arxiv.org/abs/1411.5654
Microsoft:  http://arxiv.org/abs/1411.4952






DL之CNN(paper):关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(非常有价值)之持续更新(吐血整理) DL之CNN(paper):关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(非常有价值)之持续更新(吐血整理) 导读 关于CNN,迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络,一个是在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet,另一个是在深度学习受到关注的2012 年被提出的AlexNet。这两个神经网络架构,在整个计算机视觉发展史上,都有... 阅读详情

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