读论文SRCNN：Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution

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论文学习：Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution 2014

(Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution, ECCV2014) 摘要:我们提出了一种单图像超分辨率的深度学习方法(SR).我们的方法直接学习在低/高分辨率图像之间的端到端映射.这个映射表现为通过一个深度的卷积神经网络CNN,把低分辨率的图像作为输入,输出高分辨率图像.我们进一步证明了基于传统的稀疏编码超分辨的方法也可以看作是一个深卷积网络.但不像传统的方法一样分离的处理每一个组成,我们的方法联合优化了所有层…

论文笔记之：UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ICLR 2016 摘要:近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功和无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比,本文旨在链接上这两者之间的缺口.提出了一种 deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs),that have certai…

ASPLOS'17论文导读——SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing

今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合.中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇. SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在神经网络计算中,最主要的计算就是乘加,本篇重点就是解释了什么是Stochastic Comp…

ASRWGAN: Wasserstein Generative Adversarial Network for Audio Super Resolution

ASEGAN:WGAN音频超分辨率这篇文章并不具有权威性,因为没有发表,说不定是外国的某个大学的毕业设计,或者课程结束后的作业.或者实验报告. CS230: Deep Learning, Spring 2018, Stanford University, CA. (LateX template borrowed from NIPS 2017.) 作者:Jonathan Gomes-Selman, Arjun Sawhney, WoodyWang 摘要本文提出使用Wasserstein(沃瑟斯…

Deep Learning 27：Batch normalization理解——读论文“Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift ”——ICML 2015

这篇经典论文,甚至可以说是2015年最牛的一篇论文,早就有很多人解读,不需要自己着摸,但是看了论文原文Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift 和下面的这些解读之后,还有感觉有些不明白.比如, 是怎么推导出来的,我怎么就是没搞懂呢? 1.论文翻译:论文笔记-Batch Normalization 2.博客专家黄锦池的解读:深度学习(二十九)Batch…

论文笔记（6）：Weakly-and Semi-Supervised Learning of a Deep Convolutional Network for Semantic Image Segmentation

这篇文章的主要贡献点在于: 1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型: 2.可以利用bounding box来进行训练,并且得到了较好的结果,这样可以代替用pixel-level训练中的ground truth: 3.当我们用少量的pixel-level annotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监督学习时,其训练效果可和全部使用pixel-level annotations差不多: 4.利用额外的强弱标签可以进一步提高效果. 这是用image-level lab…

DCGAN: "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Network" Notes

- Alec Radford, ICLR2016 原文:https://arxiv.org/abs/1511.06434 论文翻译:https://www.cnblogs.com/lyrichu/p/9054704.html 代码实现:https://github.com/sunshineatnoon/Paper-Implementations/blob/master/dcgan/dcgan.py ABSTRACT CNN在监督学习上有着很多的成就,但是在非监督学习上却没有大的进展. 作者将CN…