目录 Abstract 1 Introduction 2 Related Work 3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks 3.2 XNOR-Networks 4 Experiments 4.1 Efficiency Analysis 4.2 Image Classification 4.3 Ablation Studies 5 Conclusion 参考资料 论文地址:http://ai2-website…
论文标题:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者: Gregory Koch   Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址:https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个机器学习初学者,打算认真研究论文,但是英文水平有限,所以论文翻译中用到了Goo…
Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks ICCV2015    cite237 1摘要: 像素级标注的重要性(语义分割 图像理解)-- 现在开始利用DL----但DL无法描述visual objects----本文引入新型的CNN,将CNN与CRF概率图模型结合---用高斯pairwise势函数定义的CRF作为RNN,记为CRF-RNN----将其作为CNN的一部分,使得深度模型同时具有CNN和CRF的特性,同时本文算法完美结…
训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 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CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015…
以下内容摘自<Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks>. 1 高效训练 1.1 大batch训练 当我们有一定资源后,当然希望能充分利用起来,所以通常会增加batch size来达到加速训练的效果.但是,有不少实验结果表明增大batch size可能降低收敛率,所以为了解决这一问题有人以下方法可供选择: 1.1.1 线性增加学习率 一句话概括就是batch size增加多少倍,学习率也增…
论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu  Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现:https://github.com/hujie-frank/SENet 民间TensorFlow实现:h…
论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强 论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…
论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络 论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16  22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com/tkipf/pygcn  [Introduction]: 本文尝试用 GCN 进行半监督的分类,通过引入一个 graph Laplacian regularization term 到损失函数中: 其中,L0 代表损失函数,即:gra…
论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…