【论文翻译——Character-level Convolutional Networks for Text Classification】的更多相关文章

论文翻译——Character-level Convolutional Networks for Text Classification

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.…

VGGNet论文翻译-Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan[‡] & Andrew Zisserman[§] Visual Geometry Group, Department of Engineering Science, University of Oxford {karen,az}@robots.ox.ac.uk 用于大规模图像识别的深度卷积网络 Karen Simonyan[‡] &am…

论文解读（DropEdge）《DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification》

论文信息 论文标题:DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification论文作者:Yu Rong, Wenbing Huang, Tingyang Xu, Junzhou Huang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 由于 2022 年的论文看不懂,找了一篇 2020 的论文缓解一下心情,我太难了. 提出一种可以缓解过拟合…

图像处理论文详解 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017

文章转自同一作者的微信公众号:[机器学习炼丹术] 论文名称:"Deformable Convolutional Networks" 论文链接:https://arxiv.org/abs/1703.06211 0 前言 首先理解: deformable Convolution可变卷积针对的对象是卷积本身,因此膨胀卷积,3D卷积都可以用可变卷积的形式 本篇文章讲解理论和论文,我还没有用上这个可变卷积测试效果,因为PyTorch好像还没有封装这个卷积方式,有点麻烦.所以我计划下一篇文章结合g…

目标检测论文阅读：Deformable Convolutional Networks

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的,主要是细节部分很需要推敲,尤其是deformable的卷积如何实现的一步上,在写这篇博客之前,我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti…

[论文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文,应该也算比较出名的一篇吧,因为很早就对模型压缩比较感兴趣,所以抽了个时间看了一篇,代码也自己实现了一下,觉得还是挺容易的.这篇文章就模型压缩问题提出了一种剪枝针对BN层的剪枝方法,作者通过利用BN层的权重来评估输入channel的score,通过对score进行threshold过滤到score低的channel,在连接的…

论文学习：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

发表于2015年这篇<Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation>在图像语义分割领域举足轻重. 1 CNN 与 FCN 通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量.以AlexNet为代表的经典CNN结构适合于图像级的分类和回归任务,因为它们最后都期望得到整个输入图像的一个数值描述(概率),比如AlexNet的ImageNet模型输出一个1000维的…

#论文阅读# Universial language model fine-tuing for text classification

论文链接:https://aclweb.org/anthology/P18-1031 对文章内容的总结 文章研究了一些在general corous上pretrain LM,然后把得到的model transfer到text classiffication上 整个过程的训练技巧. 这些技巧的切入点是learning rate. 主要是三个: (1)discriminative fine-tuning (其中的discriminative 指 fine-tune each layer with d…

论文翻译：Ternary Weight Networks

目录 Abstract 1 Introduction 1.1 Binary weight networks and model compression 2 Ternary weight networks 2.1 Problem formulation 2.2 Approximated solution with threshold-based ternary function 2.3 Training with stochastic gradient descent method 2.4 Mod…

[论文阅读]VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION(VGGNet)

VGGNet由牛津大学的视觉几何组(Visual Geometry Group)提出,是ILSVRC-2014中定位任务第一名和分类任务第二名.本文的主要贡献点就是使用小的卷积核(3x3)来增加网络的深度,并且可以有效提高网络的性能,而且在其他数据集上也有很好的泛化能力. 总结本文,能为网络带来比较好的方法有: 1) 加深网络的深度(网络太深,可能造成过拟合,需要小心): 2) 将较大的卷积核替换为小的卷积核,比如3x3,效果会变好,参数也会降低: 3) 使用1x1卷积,可以为网络增加非线性,某…