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搜索资源列表

  1. 2015-2018年自然场景文本检测与识别顶会论文及部分源码链接

  2. 近三年自然场景文本检测与识别论文和源码资源整理汇总，适用于刚入门深度学习算法研究的研究者下载钻研

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-05
    • 文件大小：147mb
    • 提供者：m0_37201243

  1. eccv2020_paperlist:我的论文摘要-源码

  2. eccv2020_paperlist 图像识别 口服 具有随机特征采样和插值的空间自适应推理 论文： : 概括： MutualNet：通过相互学习从网络宽度和分辨率进行自适应的ConvNet 论文： : 概括： 代码： ： 开放集识别的混合模型 论文： : 概括： 梯度集中化：深度神经网络的一种新的优化技术 论文： : 概括： 代码： ： 多任务学习可增强对抗性 纸： 概括： 聚光灯 重新思考高效移动网络设计的瓶颈结构 论文： : 概括： 负保证金事项：了解很少的分类中的保证金

  3. 所属分类：其它

  1. paper:深度学习论文-源码

  2. 纸 深度学习论文

  3. 所属分类：其它

  1. ICRA2020-paper-list:Paopaorobot发布的ICRA2020论文清单-源码

  2. ICRA2020-纸单 欢迎参加2020年IEEE机器人与自动化国际会议ICRA 2020。 ICRA是世界上最大的机器人会议，并且是IEEE机器人与自动化学会的旗舰会议。因此，尽管我们当前的特殊情况并不能使我们以出色的机器人社区应有的一瞥和辉煌来组织它，但是我们很荣幸地欢迎您参加本版。 ICRA 2020收到来自64个国家和14665名作者的3,512项提交，创了新纪录。总共审查了3,446篇论文。十个最受欢迎的关键字按降序排列是：机器人技术和自动化中的深度学习，运动和路径规划，本地化，学

  3. 所属分类：其它

  1. POEM:通过基于多关系图的学习进行深度程序结构建模-源码

  2. 诗 POEM是一个利用多关系图神经网络的深层程序结构建模框架。 它基于图神经网络构建。 POEM可以捕获用于代码表示的深层程序语义和结构特征。 我们通过将POEM应用于四个代表性任务来评估POEM：， ，和，并且它比SOTA方法具有更好的性能。 有关更多详细信息，请参阅我们的“通过基于多关系图的学习进行深度程序结构建模”，该论文发表在PACT 2020中。 抽象的 深度学习正在成为一种建立预测模型以支持与代码相关的任务（如性能优化和代码漏洞检测）的有前途的技术。 建立成功的预测模型的关键方面之一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：25mb
    • 提供者：weixin_42134338

  1. learning-note-源码

  2. 学习笔记 内容 文件 深度学习论文清单 纸 出版物 年 贡献 代码 网络架构 心肺复苏术 2021年 解耦VGG的训练时间和推理时间架构 表征学习 心肺复苏术 2021年 提出简单的暹罗（SimSiam）网络可以通过停止梯度操作学习有意义的表示，并且没有（i）负样本对，（ii）大批处理，（iii）动量编码器 视觉变压器（ViT） arXiv 2020年 在CV中应用变压器 arXiv 2021年 通过令牌到令牌结构化图像 arXiv 2021年 在GAN中应用ViT arXiv 20

  3. 所属分类：其它

  1. realmix:论文代码-源码

  2. RealMix 迈向现实的半监督深度学习算法 RealMix的代码。 该技术为半监督学习基准提供了最新的结果，当未标记和标记的分布不匹配时，该技术能够超过基准性能。 这也可以用您自己的数据集运行。 纸 论文可在以下 Varun Nair，Javier Fuentes Alonso和Tony Beltramelli“ ”。 要引用我们的工作，请使用以下提供的引用： article{nair2019realmix, title={RealMix: Towards Realistic Se

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：weixin_42165583

  1. ODE-DL:链接ODE和深度学习的论文清单-源码

  2. 论文清单 基于ODE的深度学习分析 论文清单 计算机视觉论文（图像处理） 物理深度学习 论文清单

  3. 所属分类：其它

  1. 多媒体论文阅读：我在“ NTU多媒体分析和索引高级主题”课程中写的论文摘要-源码

  2. 多媒体阅读 我在“ NTU的多媒体分析和索引高级主题”课程中所做的论文摘要。 课程编号：922 U3710 讲师：徐文ston 个人信息 ID（标识号）：R08922A20 名称：洪筱慈 大纲 第一周：数据扩充 带有噪声学生的自我训练可改善ImageNet分类，， 深度学习的图像数据增强研究，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42131785

  1. 真棒免费的深度学习论文-源码

  2. 真棒免费的深度学习论文 调查回顾 深度学习（2015），Yann LeCun，Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton :sparkles: 神经网络中的深度学习：概述（2015），J。Schmidhuber :sparkles: 代表性学习：回顾与新观点（2013年），Y。Bengio等。 :sparkles: 理论未来 在神经网络中提取知识（2015年），G。Hinton等人。 深度神经网络很容易被愚弄：无法识别图像的高置信度预测（2015年），A。Ngu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42153691

  1. 深度学习论文-源码

  2. 深度学习论文 这是受互联网上多人共同工作的启发（包括但不限于Yannick Klitcher和Patrick Liu，你们可以检查他们的出色工作）。简而言之，这是我2021年的决心，要继续阅读和总结机器学习，尤其是计算机视觉。 我还将尝试重新实现一些有趣的论文。 物体检测两阶段方法 一阶段方法 变压器方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：283kb
    • 提供者：weixin_42101056

  1. 二次激活函数：深度学习最终项目-源码

  2. ECE472（深度学习）最终项目 二次神经元作为深度神经网络中的激活功能 安德鲁·洛伯（Andrew Lorber）和马克·科斯科夫斯基（Mark Koszykowski） 摘要：我们的深度学习最终项目基于Yaparla Ganesh和Rhishi Pratap Singh在使用二次神经元进行模式分类的研究中进行的一项实验研究。 他们的论文讨论了使用二次（QUAD）神经元来构建二次神经网络，这与多层感知器（MLP）模型中熟悉的线性神经元相反。 本文展示了其二次神经元作为二次激活函数的用途。 在

  3. 所属分类：其它

  1. 论文实现：目标是实现深度学习论文中介绍的模型结构和损失函数-源码

  2. 论文实现 目标是实现深度学习论文中介绍的模型结构和损失函数。

  3. 所属分类：其它

  1. pytorch_geometric：PyTorch的几何深度学习扩展库-源码

  2. | | | | PyTorch几何（PYG）是几何深度学习扩展库 。 它包括从各种已发表的论文中对图形和其他不规则结构进行深度学习的各种方法，也称为。 此外，它包括一个易于使用的迷你批处理程序，可用于许多小的和单个巨型图，多GPU支持，大量通用基准数据集（基于创建自己的简单界面）以及有用的转换，既可以在任意图形上学习，也可以在3D网格或点云上学习。 PyTorch Geometric使实现Graph Neural Networks变得轻而易举（请参阅 的随附教程）。 例如，这是实现： i

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：627kb
    • 提供者：weixin_42127835

  1. 基于草图的深度学习：基于草图的深度学习论文的资源库-源码

  2. 基于草图的深度学习：基于草图的深度学习论文的资源库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：weixin_42134168

  1. deep-recommender-system：深度学习在推荐系统中的应用及论文小结-源码

  2. 目录 推荐系统 【4/5】 【5/5】 【4/5】 【3/5】 【5 + / 5】 【4/5】 【4/5】 【5/5】 【3/5】 【5/5】 【4/5】 深度学习 卡格勒 论文概述 评分：4/5。简介：Google家在SimCLR自监督对比学习（对比学习）的损失结构基础上，延伸到有监督学习中，并在多个图像任务中分开第一。论文本身和推荐系统无关，但如果仔细推敲，公式非常接近贝叶斯个性排名损失（BPR损失），而实际上这一类三胞胎损失正是contrasive learning的其中一个子应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：157mb
    • 提供者：weixin_42116058

  1. 深度学习论文：按任务，日期排序的深度学习论文。 标记了当前最新的论文-源码

  2. 深度学习论文：按任务，日期排序的深度学习论文。 标记了当前最新的论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：62mb
    • 提供者：weixin_42134144

  1. paper-reading：深度学习论文阅读，数据仓库实践经验。比做算法的懂工程落地，比做工程的懂算法模型-源码

  2. 文件 好好学习天天向上 深度学习深度学习算法 三大经典实用模型：AlexNet，VggNet，ResNet 当前研究热点，半监督学习流派越来越抢眼 数据仓库数据仓库 爬虫从html变成了json API主要。hbase很好，但时代变了，继续用Mongo 代码演示 人脸检测 ---------老-------------- 分布式系统 定理 布鲁尔的猜想和一致，可用，可分区容忍的网站的可行性 | BASE：替代酸| | 最终一致| 无冲突的复制数据类型 拜占庭将军问题 兼职议会| Paxos变得

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：112mb
    • 提供者：weixin_42108778

  1. pytorch-question-answering：使用PyTorch进行问答的重要论文实施-源码

  2. PyTorch问答 该存储库包含一些最重要的问题解答论文的实现。 这些实现以教程的形式进行，并且大致是所述论文的注释。 对于那些了解深度学习和NLP基础知识，想要开始阅读稍微复杂的论文并了解其实现方式的人来说，该存储库可能会有所帮助。 尽管我已尽力以简单的方式分解所有内容，但该存储库还假定您对PyTorch基础有所了解。 问题回答 问答是一项重要的任务，基于此，可以判断NLP系统和AI的智能。 QA系统将给出有关某个主题的简短段落或上下文，并根据文章内容提出一些问题。 这些问题的答案是上下文的跨

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：weixin_42116794

  1. 论文：深度学习论文摘要-源码

  2. 论文：深度学习论文摘要

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：58kb
    • 提供者：weixin_42131013
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