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Visualizing and Understanding Convolutional Networks
Matthew D Zeiler xff0c Rob Fergus Visualizing and Understanding Convolutional Networks CVPR2014 论文下载 推荐一篇比较好的blog xff1a
Visualizing
and
Understanding
convolutional
networks
Squeeze-and-Excitation Networks 的理解
SE Block 主要是考虑到了不同通道之间所占的重要性可能不一样 xff0c 而以前的网络中并没有考虑到这一点 xff0c 而是把所有通道的重要性当成一样来处理的 不同的通道的重要性是通过学到的一组权值来scale的 xff0c 相当于经
squeeze
and
Excitation
networks
【论文笔记】Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition...
Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition 2018 01 28 15 45 13 研究背景和动机 xff1a 行人
Spatial
Temporal
Graph
convolutional
networks
论文笔记 Pruning neural networks without any databy iteratively conserving synaptic flow
摘要 修剪神经网络的参数可以在训练和测试期间节省时间 内存和能量 最近的研究发现 xff0c 通过一系列昂贵的训练和修剪周期 xff0c 初始化时存在中奖彩票或稀疏可训练的子网络 这就提出一个基本问题 xff1a 我们能否在初始化时识别出高
Pruning
Neural
networks
without
any
Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in a Heter---
Attentional Graph Convolutional Networks for Knowledge Concept Recommendation in MOOCs in a Heterogeneous View 目录 Attent
Attentional
Graph
convolutional
networks
for
AdaDSR(Deep Adaptive Inference Networks for Single Image Super-Resolution论文笔记)
Liu M Zhang Z Hou L et al Deep Adaptive Inference Networks for Single Image Super Resolution J arXiv preprint arXiv 2004
AdaDSR
Deep
Adaptive
inference
networks
Dynamic Key-Value Memory Networks for Knowledge Tracing论文阅读
DKVMN模型效果不是很好 xff0c 但提供了很多新颖的方法思路 xff0c 最近看几篇文章都重点提到了这个模型并对这个模型进行改进 xff0c 回头仔细看一下这篇论文 动机 将KT公式化为监督序列学习问题 BKT和DKT 本文模型 本文
Dynamic
key
value
memory
networks
Note for Understanding Neural Networks Through Deep Visualization
Note for Understanding Neural Networks Through Deep Visualization Abstract 近年来 xff0c 在训练大型深度神经网络方面取得了巨大进展 xff0c 其中包括训练卷积
Note
for
Understanding
Neural
networks
【机翻】Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long-Tailed Image Classification
Contrastive Learning based Hybrid Networks for Long Tailed Image Classification Abstract 在长尾图像分类中 xff0c 判别式图像表示的学习起着非常重要
Contrastive
Learning
Based
Hybrid
networks
Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism
摘要 传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数 hops 的邻居节点的信息 但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角 当数据包含噪声或者图不完备时 xff0c 这种方式会限制模型的表达能力 由于
Multi
View
Graph
convolutional
networks