目录 读后总结 动机 故事 ConvLSTM图像分类网络 损失函数 与Episodic Curriculum Learning的结合 实验方法 发表在2017年CVPR. 读后总结 这篇论文旨在说明:反馈学习比单纯的前向学习更有效,并且给出了一些理由,并予以实验证明.本文通过ConvLSTM予以实现,同时考察了课程学习方法对coarse-to-fine分类原理(同时也是反馈学习框架的优势)的应用. 现在看着蛮平庸的.虽然想法很直接,也很容易想到,但本文的实验充分,有理有据,还是不错的. 动机 对…

目录 1. 网络结构 2. 分析 解决的问题:在当时,人们认为 提高深度 是 提高精度 的法宝.但是网络训练也变得很困难.本文旨在解决深度网络训练难的问题,本质是解决梯度问题. 提出的网络:本文提出的网络结构统称为highway networks,允许在多层之间的无障碍信息流动[不仅是梯度,也是特征图的流动]. 特别之处:借鉴了LSTM的思想,使用可学习的门机制,调控信息流,即提供information highways. 1. 网络结构 高速网络的每一层都有一个门\(\mathbf{T}\),…

目录 1. 故事 2. SENet 2.1 概况 2.2 具体 3. 实验 本文的贡献点在于:通过显式建模特征注意力机制,达到了很好的效果.这是以往被默认隐式学习的操作.并且注意,此时建模出来的注意力是非线性分布的. 最重要的是,SE block非常轻巧,而且有比赛冠军的实验保证. 神经网络对你说:你让我学得简单又轻松,我就会反馈给你更好的结果哦. 1. 故事 现有的卷积操作:在局部感受野内,提取空域(spatial-wise)和通道域(channel-wise)信息. 这篇文章希望提高网络的表…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

Awesome Deep Vision  A curated list of deep learning resources for computer vision, inspired by awesome-php and awesome-computer-vision. Maintainers - Jiwon Kim, Heesoo Myeong, Myungsub Choi, Jung Kwon Lee, Taeksoo Kim We are looking for a maintainer…

Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt 姚伟峰 http://www.cnblogs.com/Matrix_Yao/ Res-Family: From ResNet to SE-ResNeXt ResNet(2015 Dec) Paper Network Visualization Problem Statement Why Conclusion How to Solve it Breakdown Residule Module Identity Shortc…

本文译自2018CVPR DeepBack-Projection Networks For Super-Resolution 代码: github 特点:不同于feedback net,引入back projection net 结果:state of the art,尤其在大尺度上面,例如x8倍 摘要: 近来提出的前馈网络结构学习低分辨输入的表征和由SR(low-resoluton)至HR(high-resolution)的非线性映射.然而这种方法并没有完整处理SR和HR图像的相互依赖.我们提…

Awesome Torch This blog from: A curated list of awesome Torch tutorials, projects and communities. Table of Contents Tutorials Model Zoo Recurrent Networks Convolutional Networks ETC Libraries Model related GPU related IDE related ETC Links Tutorials…

LDO Regulator High accuracy voltage regulator Vout = 2.5V * (1 + ( 5.6 / 6.8 ) ) = 4.55V Recently the author had to adapt  a standard circuit configuration  (which often uses an npn bipolar) so as to operate as a low-dropout (LDO) regulator. The circ…

<Exploiting Relevance Feedback in Knowledge Graph> Publication: KDD 2015 Authors: Yu Su, Shengqi Yang, etc. Affiliation: UCSB... 1. Short description: p { margin-bottom: 0.1in; line-height: 120% } a:link { } This paper formulate the novice graph rel…