深度学习的论文查找

最新推荐文章于 2024-07-21 22:02:12 发布
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分类专栏： 深度学习论文阅读 深度学习--最新论文
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覆盖范围 
1、basic_network全覆盖根据实际应用需求，按照3大方向覆盖全部的basic network
2、leaderboard以PASCAL VOC榜单为蓝本，按照3大方向覆盖2015年之后的所有project。其中会有大量重复的网络结构，针对此情况可以忽略。
3、leader companyGoogle
Baidu
Facebook
Microsoft
4、leader lab 
5、核心期刊数据库最新论文IEEE、arxiv
6、WeChat全球人工智能、新智元、deeplearning群
7、顶级会议CVPR（每年）、ICCV（奇数年）、ECCV（偶数年）
  
  
  
  
  
优先级 
1、各大公司的最新成果 
2、leader lab 
3、核心期刊最新论文 
4、basic_network 
5、PASCAL VOC榜单 
85、Dropbox传输：轻松分享大文件的最佳方式
elastic6hunter的博客
06-12 277
本文详细介绍了Dropbox传输的功能特点、使用步骤及实际应用场景，帮助用户轻松实现大文件的安全高效分享。通过直观的操作指南和强大的管理功能，Dropbox传输成为跨组织项目、客户交付及家庭共享的理想工具。
深度学习系列资料总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
想高效搜索深度学习论文？一文GET！
读芯术的博客
10-02 1369
全文共2086字，预计学习时长4分钟 图片来源：unplash 斯坦福大学吴恩达教授在计算机科学课上阐述如何在人工智能领域出类拔萃时说到： 深度学习的发展势如破竹，即便已掌握了深度学习的基础知识，在研究特定应用程序时，仍需阅读论文以紧跟最新趋势。 吴恩达教授分享了一个简单有效的阅读计划技巧。包括以下步骤: · 选择一个感兴趣的话题(如语音识别、文本摘要、GANs图像生成)。 ·...
深度学习相关论文
meizhuxun7340的博客
09-16 324
https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation 侵删
如何检索自然语言处理领域相关论文
毛球饲养员
08-27 4143
如何检索自然语言处理领域相关论文
NG告诉你做深度学习研究的论文阅读方法
dcxhun3的博客
02-21 925
首先第一遍应该只看标题、摘要和图表，摘要能告诉我们论文讲了什么，而对于深度学习研究工作，很多都能总结成一两张图表。第二遍应该继续看前言、结语和图表，其它的内容我们可以暂时不管。注意在看前言时，相关研究部分也可以不管，虽然该部分对于理解研究脉络很有帮助，但第二遍应该需要抓住主要思想。 第三遍阅读就要纵览论文主体了，但同时那些耗费时间的数学与推导部分可以暂时跳过，我们掌握整体脉络与框架就行。第四遍需要...
资源 | 2017深度学习优秀论文盘点
DanielZql的博客
04-29 351
本文是伦敦帝国学院博士生Pierre Richemond所写的年度深度学习论文盘点，他属于该大学的BICV计算机视觉团队。这些论文在他们每周的Imperial Deep Learning Reading Group上经过大量的讨论，但作者表示他这里的梳理仍不够全面，因为今年仅仅是有关GAN的论文就超过了1660篇，他努力将内容范围缩小到每两周一篇，具体的论文如下所列：体系结构/模型今年关于网络架构...
深度学习复盘与论文复现E
QuantumYou的博客
07-21 1589
NS模块是一个标准的编码器，包含四个1-D卷积层，分别有1024、512、128和32个内核。MTB模块的最终输出包括三个时序特征图集，每个时序特征图集由1024个特征图组成，大小为1×4×4。最后，将每个特征映射集转换为2048维的一维潜在特征向量，从而形成DFE模块的输入。抑郁症识别模型：采用的GAT模型包含一个GAT层，一个读出层和三个FC层，附加RLU激活函数。：对于AVEC2013和AVEC2014数据集的实验，使用了由三个ResNet-.50网铬组成的MTB模块，这。MTB_DFE运行结果。
深度学习纯小白如何从零开始写第一篇论文？看完这篇豁然开朗！_计算机深度学习如何写出一篇论文
2401_84248681的博客
05-02 1440
论文摘要就是整篇文章和浓缩预览，它被排放在论文的首要位置，也是审稿人首先看的地方。公式：研究的目的和重要性**+研究的方法+得到的研究结果****+结论**⚡️摘要是一整段不要在摘要里出现感情色彩的评价一般在200-300字左右，具体看期刊。
深度学习有关哈希的论文学习
02-23
【深度学习哈希技术概述】 深度学习哈希是一种在计算机视觉和信息检索领域广泛应用的技术，其核心在于将高维度的数据，如图像特征，转化为紧凑的二进制哈希码，以便进行快速、高效的检索。传统的哈希方法可以分为...
深度学习OCR论文方法总结
01-14
内容概要：整理自网上开源OCR资料，主要整理近几年OCR论文通用...阅读建议：可通过表格筛选工具选择自己想要的方法，横向和纵向对比，先找到方法，后查找对应论文详细内容，有助于快速了解OCR方法。强烈推荐大家学习.
目标检测（深度学习）相关论文
03-06
内含近年深度学习领域目标检测论文，包括faster rcnn，yolo，yolo9000，ssd，mask rcnn等
面向信息检索的深度学习
05-18
皇家工学院博士、Graph Technologies数据科学家Roelof Pieters的93页演讲PPT，详解面向信息检索的深度学习（Deep Learning for Information Retrieval）。
深度学习近十年优秀的论文
疯狂的鸡窝
01-22 276
转自：机器学习研究会订阅号 但原文貌似无法直接转载出来，我这里做个二次整理，春节期间对感兴趣的进行阅读。
超简单实用，推荐的深度学习科研必备网站（轻松找论文，代码项目，写论文综述）
weixin_46050242的博客
12-30 648
本网站可以调研或者找模型或者学习深度学习的基础框架，或者某个方法的具体实现都很方便
深度学习论文阅读路线
金石软件
06-18 894
作者一年前整理的东西，有些最新的论文没有包含进去，但是对于新手来说，入门足够了！ 如果你是深度学习领域的新人，你的第一个问题可能是“我该从哪些论文开始读起呢？” 这就是深度学习论文的阅读路线图！ 这个路线图是根据下面几个规则构建的： 从概要到细节 从老的到最新的业界领先 从通用的到细分领域的 聚焦业界领先的 你会发现很多论文很新，但是确实值得一读。 我会继续在这个路线...
深度学习文献阅读笔记（1）
陈俊岭的程序员之路（公众号求关注，方便交流）
08-14 7304
如果觉得这篇文章对您有所启发，欢迎关注我的公众号，我会尽可能积极和大家交流，谢谢。 　　转眼间已经研二了，突然想把以前看过的文献总结总结与大家分享，留作纪念，方便以后参考。　　1、深度追踪：通过卷积网络进行差异特征学习的视觉追踪(DeepTrack:Learning Discriminative Feature Representations by Convolutional Neural Net...
深度学习经典论文的阅读（2）———— LeNet网络
qq_36414085的博客
03-25 197
文章目录 论文：《Gradient-based learning applied to document recognition》
论文查找ICCV ECCV CVPR
qq_43688965的博客
09-13 1988
论文查找
深度学习如何查找可复现论文
最新发布
03-26
### 如何找到具有高可复现性的深度学习论文 在深度学习领域，寻找具备高可复现性的研究论文通常涉及以下几个方面：选择合适的平台、关注代码质量和数据可用性以及理解常见的复现挑战。 #### 平台的选择 许多高质量的研究项目会发布到公开平台上，例如GitHub[^1]。这些项目往往附带详细的文档和预训练模型权重文件，便于其他研究人员快速上手并验证实验结果。对于初学者来说，优先考虑那些已经被广泛使用的框架如PyTorch或TensorFlow实现的项目可以减少技术障碍。然而，在本案例中提到的是利用百度PaddlePaddle框架来重新构建MTCNN算法，这表明即使采用不同的深度学习工具链也能够完成有效的迁移与适配工作。 #### 代码质量的重要性 良好的编码实践有助于提高项目的透明性和可靠性。一篇关于深度学习复现过程中可能出现的各种错误的文章指出了一些典型问题及其解决方案，比如`num_workers`设置不当可能导致多线程加载失败；或者当运行命令`tensorboard --logdir=`时指定路径不正确引发界面显示异常等[^2]。因此，在评估某个具体工作的可行性之前，应该仔细审查其源码结构是否清晰合理，并确认是否存在潜在陷阱影响最终效果呈现。 #### 数据集获取及处理技巧 除了依赖官方发布的标准测试集合外，有时还需要自行收集整理特定应用场景下的样本素材作为补充材料。如果原始作者未提供完整的输入资料链接，则需尝试通过相似主题数据库替代品来进行初步探索试验。另外值得注意的是，某些特殊情况下即便拥有全部必要组件仍可能因为硬件资源限制(例如GPU显存不足报错"CUDA out of memory")而难以顺利完成整个流程操作。 #### 面临困难时的态度调整建议 并非每篇学术刊物都能做到百分之百精确无误地再现预期成果。假如经过多次努力依旧无法达成一致结论的话，请参照相关指导原则撰写详尽报告记录下已做过的各项尝试步骤连同碰到的主要阻碍因素一起阐述清楚原因所在——也许是因为原文献里缺少必要的参数定义说明又或者是关键外部条件缺失所致等等情况皆有可能发生[^3]。 ```python import paddle.fluid as fluid # 定义网络架构部分省略... with fluid.dygraph.guard(): model = MyModel() optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters()) # 加载已有状态字典继续训练过程（如果有） try: param_path = 'path/to/params' state_dict = fluid.load_dygraph(param_path)[0] model.set_state_dict(state_dict) except Exception as e: print(f"No pre-trained parameters found: {e}") train_loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(capacity=8, use_multiprocess=True) test_loader = ... # 同理创建验证阶段的数据读取器实例对象 epochs = 50 for epoch in range(epochs): total_loss = [] for batch_id, data in enumerate(train_loader()): imgs, labels = data preds = model(imgs) loss = fluid.layers.cross_entropy(input=preds, label=labels).mean() loss.backward() optimizer.minimize(loss) model.clear_gradients() if batch_id % 10 == 0: print('Epoch {}, Batch {}, Loss {}'.format(epoch, batch_id, float(loss))) avg_test_acc = evaluate_accuracy(test_loader, model) print("Test Accuracy:", avg_test_acc) def evaluate_accuracy(data_iter, net): acc_sum, n = 0., 0. with fluid.dygraph.no_grad(): for X, y in data_iter: outputs = net(X) _, predicted = fluid.layers.topk(outputs, k=1) acc_sum += (predicted.numpy().reshape(-1) == y.numpy()).sum() n += y.shape[0] return acc_sum / n ```
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