一文搞懂：【论文笔记】BINE：二分网络嵌入
BiNE: Bipartite Network Embedding 三、问题定义 我们首先给出本文中使用的符号，然后形式化要解决的二分网络嵌入问题。符号：设G = (U, V, E)为二分网络，其中U和V分别表示两种顶点的集合，E ? U × V定义集合间的边。 如图 2 所示，u【i】和v【j】分别表示U和V中的第i...
论文阅读笔记 | 分类网络——ConvMixer
paper：Patches Are All You Needcode：https://github.com/tmp-iclr/convmixer（目前文章还处理盲审阶段）摘要：多年来卷积网络一直是视觉任务的主要架构，但最近的实验表明，基于Transformer的模型，尤其是vision Transformer (ViT)，在某些设置下可能会超过它们的性能。然而，为了将 Transformer 应....
论文阅读笔记 | 分类网络——ParNet
paper：NON-DEEP NETWORKScode：https://github.com/imankgoyal/NonDeepNetworks摘要：深度是深度神经网络的标志，但深度越大意味着顺序计算越多延迟也越大。这就引出了一个问题——是否有可能构建高性能的“非深度”神经网络？为了做到这一点，我们使用并行子网，而不是一层接着一层堆叠，且成功实现。作者实现了一个12层的网络结构实现了top-1....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)
paper：Deformable Convolutional Networks摘要：卷积神经网络由于其构建模块中固定的几何结构，本质上受限于模型几何变换。为了提高卷积神经网络的转换建模能力，作者提出了两个模块：可变形卷积（deformable convolution）和可变形RoI池（deformable RoI pooling）。这两个模块均基于用额外的偏移来增加模块中的空间采样位置以及从目标....
论文笔记系列：主干网络（二）-- DenseNet
稠密连接卷积神经网络Densely Connected Concolutional Networks前言: DenseNet(Densely connected convolutional networks) 模型，它的基本思路与ResNet一致，但是它建立的是前面所有层与后面层的密集连接（dense connection），它的名称也是由此而来。DenseNet的另一大特色是通过特征在chan....
论文笔记系列：主干网络（一）-- ResNet
论文结构摘要： 深度网络训练难；残差网络可训练1000层网络；成就。1. Introduction： 提出深层网络存在模型退化问题；分析问题并提出残差学习策略、2. Related Work： 列举残差学习应用例子；单独用一段对比Highway Network。3. Deep Residual Learning： Residual learning； identity learning；Netw....
行为识别论文笔记之多纤维网络 | ECCV 2018
雷锋网 AI 科技评论按：本文为上海交通大学林天威为雷锋网 AI 科技评论撰写的独家稿件，未经许可不得转载。 行为识别/视频分类是视频理解领域的重要方向。之前该方向的深度学习方法大致可以分为两个大类：一类是双流网络，即以 RGB 图像和光流图像作为 2D 网络两个分支的输入，再在网络的某处进行融合，典型的如 TSN；另一类则是将多帧 RGB 图像看做是 3D 输入，然后使用 3D 卷积网络进行.....
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