深度学习论文阅读目标检测篇（二）：Fast R-CNN《Fast R-CNN》
Abstract 摘要 This paper proposes a Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN) for object detection. Fast R-CNN builds on previous work to efficiently classify object proposals u....
深度学习论文阅读目标检测篇（一）：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic...》
Abstract 摘要 Object detection performance, as measured on the canonical PASCAL VOC dataset, has plateaued in the last few years. The bestperforming methods are complex ensemble systems that typi....
深度学习论文阅读图像分类篇（六）：SENet《Squeeze-and-Excitation Networks》
Abstract 摘要 Convolutional neural networks are built upon the convolution operation, which extracts informative features by fusing spatial and channel-wise information together within local rece....
深度学习论文阅读图像分类篇（五）：ResNet《Deep Residual Learning for Image Recognition》
Abstract 摘要 Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previousl....
深度学习论文阅读（四）：GoogLeNet《Going Deeper with Convolutions》
Abstract 摘要 Abstract We propose a deep convolutional neural network architecture codenamed Inception that achieves the new state of the art for classification and detection in the ImageNet Larg....
深度学习论文阅读图像分类篇（三）：VGGNet《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image &...
深度学习论文阅读图像分类篇（二）：ZFNet《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》
Abstract 摘要 Large Convolutional Network models have recently demonstrated impressive classification performance on the ImageNet benchmark Krizhevsky et al. [18]. However there is no clear under....
深度学习论文阅读图像分类篇（一）：AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
Abstract 摘要 We trained a large, deep convolutional neural network to classify the1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contestinto the 1000 different classes. On the tes....
图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明（2）
3.2 矩阵制定上述构造也可以以矩阵的形式实现。基本思想是将变量值和「程序计数器」存储在进程状态s中，并让状态转换矩阵A代表节点之间的链接。矩阵结构的运算可以定义为一个离散时间的动态过程其中非线性向量值函数现在按元素定义，如（2）中所示。状态转移矩阵A的内容很容易从网络公式中解码出来——矩阵元素是节点之间的权重。该矩阵公式类似于[3]中提出的「概念矩阵」框架。4 例子假设要实现一个简单的函数y=....
图灵机就是深度学习最热循环神经网络RNN？1996年论文就已证明（1）
【新智元导读】这几位科学家在1996年对图灵机进行的论证，拿到今天来看也是值得深思的。1996年的8月19日至23日，芬兰的瓦萨举行了由芬兰人工智能协会和瓦萨大学组织的芬兰人工智能会议。会议上发表的一篇论文证明：图灵机就是一个循环神经网络。没错，这是在26年前！让我们来看一看，这篇发表于1996年的论文。1 前言1.1 神经网络分类神经网络可用于分类任务，判断输入模式是否属于特定的类别。长期以来....
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