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2019年深度学习Top 5研究论文，一文Get硬核干货：XLNet、网络剪枝、StarGAN
对于整个深度学习和机器学习来说，今年是重要的一年。如今，连面向婴儿的神经网络的书籍都已经面世。不过，除了读书之外，在这个疯狂的世界中保持最新状态的最佳方法是阅读论文。拥有超过10年的人工智能和软件开发经验的Rubik’s Code公司为我们重点介绍了今年对我们产生重大影响的5篇论文。XLNet：用于语言理解的广义自回归预训练论文链接：https://arxiv.org/pdf/1906.0823....
深度学习第20讲：CNN经典论文研读之GoogLeNet Inception网络
在 2014 年 ILSVRC 比赛中，VGGNet 获得了当时的第二名的成绩，那么第一名是谁呢？当时的 VGGNet 就已经很厉害了，难得同届选手还有更厉害的？很不巧，还真有。当年度取得冠军的方案网络由谷歌团队研发，并且为了致敬 Yann Lecun 的 LeNet-5，将其命名为 GoogLeNet。GoogLeNet 在借鉴 1x1 卷积思想的基础上，通过滤波器组合构建 Inception....
深度学习第19讲：CNN经典论文研读之残差网络ResNet及其keras实现
在 VGG 网络论文研读中，我们了解到卷积神经网络也可以进行到很深层，VGG16 和 VGG19 就是证明。但卷积网络变得更深呢？当然是可以的。深度神经网络能够从提取图像各个层级的特征，使得图像识别的准确率越来越高。但在2014年和15年那会儿，将卷积网络变深且取得不错的训练效果并不是一件容易的事。 深度卷积网络一开始面临的最主要的问题是梯度消失和梯度爆炸。那什么是梯度消失和梯度爆炸呢？所谓梯.....
深度学习第18讲：CNN经典论文研读之VGG网络及其tensorflow实现
在前两期的论文研读中，笔者和大家一起学习了 LeNet-5 和 AlexNet 这两个经典的卷积神经网络结构和基本实现方式。今天我们继续 CNN 经典论文研读之路——VGGNet。VGGNet 是牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和谷歌 DeepMind 一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为 VGG。在2014年的 ILSVRC 中取得了第二名的成绩，可能你....
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