[Tue, 21 Jul 2015 ~ Mon, 27 Jul 2015] Deep Learning in arxiv

本文探讨了深度学习领域的前沿技术,包括压缩网络、大规模多模态知识库构建、视觉问答系统的底层推理方法、从深层网络中提取特征、多模态深度学习在鲁棒RGB-D对象识别的应用,以及在不同输入条件下的深度学习模型优化。
部署运行你感兴趣的模型镜像

Compression of Fully-Connected Layer inNeural Network by Kronecker Product

又是一篇压缩网络文章,但没有给出在imagenet上的错误率变化,有待观测。

 

 

Building a Large-scale Multimodal KnowledgeBase for Visual Question Answering


李飞飞视觉QA


KB示意图


系统流程图

 

 

 

Bottom-up and top-down reasoning withconvolutional latent-variable models


双向CNN,单元示意图


整体网络结构示意图

 

Deep Fishing: Gradient Features from DeepNets


 

 

 

Multimodal Deep Learning for Robust RGB-DObject Recognition


继视频、光流双输入后,又一双输入,把CNN改成googlenet或者vgg之后是不是又可以刷一篇?


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TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

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