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#Neural
【Deep Learning】Hinton. Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks Reading Note
2006年,机器学习泰斗、多伦多大学计算机系教授GeofferyHinton在Science发表文章,提出基于深度信念网络(DeepBeliefNetworks,DBN)可使用非监督的逐层贪心训练算法,为训练深度神经网络带来了希望。如果说Hinton2006年发表在《Science》杂志上的论文[1]只是在学术界掀...
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2020-04-06
Deep
Learning
Hinton.
Reducing
the
训练技巧详解【含有部分代码】Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks
置顶 2018-12-1122:07:40 Snoopy_Dream 阅读数1332更多分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC4.0BY-SA 版权协议,转载请附上原...
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2020-04-03
训练
技巧
详解
含有
部分
NIPS2018最佳论文解读:Neural Ordinary Differential Equations
雷锋网2019-01-1023:32 雷锋网AI科技评论按,不久前,NeurIPS2018在加拿大蒙特利尔召开,在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是《NeuralOrdinaryDifferentialEquations》,论文地址:https://arxiv.org/abs/1...
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2020-04-03
NIPS2018
最佳
论文
解读
Neural
论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks
2018年07月11日14:05:46 Liven_Zhu 阅读数846 在这篇论文中,作者同时使用低秩核和稀疏核(low-rankandsparsekernel)来组成一个密集kernel。基于ICGV2的基础上,作者提出了ICGV3。近几年,卷积网络在计算机视觉上的有效性已经得到了验证...
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2020-04-03
论文
笔记
-IGCV3
Interleaved
Low-Rank
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