[深度学习] Generating Sequences With Recurrent Neural Networks（英文原版）

说明： 一篇较好的描述seq2seq模式的英文资料。This paper shows how Long Short-term Memory recurrent neural net- works can be used to generate complex sequences with long-range struc- ture, simply by predicting one data point at a time. The approach is demonstrated for text
<purple2727> 上传 | 大小：3mb

[深度学习] YOLOv3-caffe-mergebn

说明： YOLOv3 caffe模型 包括prototxt以及caffemodel 已将batchnorm合并到convolution里
<jason_ranger> 上传 | 大小：218mb

[深度学习] CVPR2018论文合集一

说明： SLAM DNN CNN 目标检测与目标识别 视频目标分割 图像分割 自然语言处理 自动驾驶
<algofei> 上传 | 大小：86mb

[深度学习] 如何基于NeuroPilot 平台打造手机AI

说明： 1.NeuroPilot 可实现的手机AI 应用 2.手机AI的挑战 3.NeuroPilot如何克服这些挑战 4.功耗功耗
<algofei> 上传 | 大小：2mb

[深度学习] 如何打造可大规模量产的自主代客泊车系统

说明： 1. 如何打造可大规模量产的自主代客泊车系统 2. 纵目科技 3. 智东西
<algofei> 上传 | 大小：6mb

[深度学习] 最新CVPR论文推荐-最新九篇目标检测相关论文—混合区域嵌入、FSSD、尺度不敏感、图像篡改检测、对抗实例、条件生成模型

说明： 【论文推荐】最新九篇目标检测相关论文—混合区域嵌入、FSSD、尺度不敏感、图像篡改检测、对抗实例、条件生成模型 - 云+社区 - 腾讯云
<goudou> 上传 | 大小：902kb

[深度学习] bispecd双谱计算

说明： 估计高阶统计量的双谱程序，随机过程可用它的各阶矩来完整描述。与矩一样，可用累积量从时域来描述随机过程的统计特性；亦可用高阶谱(包括功率谱)从频域来描述随机过程的统计特性。由于三阶矩与三阶累积量相同，故三阶谱(也称双谱)定义为三阶矩函数(或称三阶自相关函数）的二重傅里叶变换。已测试过可以运行使用
<sunshine_lmn> 上传 | 大小：6kb

[深度学习] Decomposable Attention Model

说明： Decomposable Attention Model for Natural Language Inference
<ccdosccdos> 上传 | 大小：260kb

[深度学习] fast PCA降维

说明： fastPCA降维实现，把原先的n个特征用数目更少的m个特征取代，新特征是旧特征的线性组合，这些线性组合最大化样本方差，尽量使新的m个特征互不相关。从旧特征到新特征的映射捕获数据中的固有变异性,已通过测试可以使用。
<sunshine_lmn> 上传 | 大小：471byte

[深度学习] CodeSLAM — Learning a Compact, Optimisable Representation for Dense Visual SLAM

说明： We present a new compact but dense representation of scene geometry which is conditioned on the intensity data from a single image and generated from a code consisting of a small number of parameters. We are inspired by work both on learned depth fr
<algofei> 上传 | 大小：867kb

[深度学习] Tencent- CNN in MRF: Video Object Segmentation Spatio-Temporal MRF

说明： This paper addresses the problem of video object segmentation, where the initial object mask is given in the first frame of an input video. We propose a novel spatiotemporal Markov Random Field (MRF) model defined over pixels to handle this problem.
<algofei> 上传 | 大小：2mb

[深度学习] A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking

说明： Observing that Semantic features learned in an image classification task and Appearance features learned in a similarity matching task complement each other, we build a twofold Siamese network, named SA-Siam, for real-time object tracking. SA-Siam i
<algofei> 上传 | 大小：1mb