题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方…

此文主要记录我在18年寒假期间,收集Avrix论文的总结 寒假生活题外   在寒假期间,爸妈每天让我每天跟着他们6点起床,一起吃早点收拾,每天7点也就都收拾差不多.   早晨的时光是人最清醒的时刻,而且到十点左右才开始帮忙做中午饭,中间这么大把的时光,我就来做做自己喜欢的事情.小外甥女也回来,但她每天只有10点起床后才跟我玩,真希望她能早起背背古诗文. 概述   整个项目由数据采集(Python),数据存储(Mysql),数据可视化(C#)组成.   数据采集主要负责从网络上,获取Avrix的论…

126 篇殿堂级深度学习论文分类整理 从入门到应用 | 干货 雷锋网 作者: 三川 2017-03-02 18:40:00 查看源网址 阅读数:66 如果你有非常大的决心从事深度学习,又不想在这一行打酱油,那么研读大牛论文将是不可避免的一步.而作为新人,你的第一个问题或许是:“论文那么多,从哪一篇读起?” 本文将试图解决这个问题——文章标题本来是:“从入门到绝望,无止境的深度学习论文”.请诸位备好道具,开启头悬梁锥刺股的学霸姿势. 开个玩笑. 但对非科班出身的开发者而言,读论文的确可以成为一件很…

http://blog.csdn.net/yingwei13mei/article/category/6602238 各种都有(系统教程):http://www.easemob.com/news/760 神级数学推导(日本):https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/xian_xing_dai_shu.html caffe大牛: http://simtalk.cn/ SSD开发&tensorboard调参: http://manutdzou…

下载方式 根据你的操作系统下载不同的 BiliDrive 二进制. 执行: bilidrive download <link> 链接 文档 链接 斯坦福 cs224d 深度学习与自然语言处理讲义.epub (2.87 MB) bdrive://2771ca27aa5f0eb73bcf9591ee127c2d51270617 Matplotlib 用户指南.epub (4.67 MB) bdrive://0376e03bdbf46d1670cd8d955ccde094e226a2f8 OllyD…

在该文章的两大创新点:一个是PReLU,一个是权值初始化的方法.下面我们分别一一来看. PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu,即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数,看一个图就明白了: 右边的图上多了一个参数吧,在负半轴上不再为0,而是一个可以学习的斜率.  很容易明白.实验结果显示该方法可以提高识别率. 权值初始化的方法: 对于文中的权值初始化问题:主要思想是跟随了"Xavier"的初始化的思想,研究了第一层layer的响应的 variance.下面的推导…

最近发现很多以前看的论文都忘了,所以想写点东西来整理下之前的paper,paper主要是cv(computer vision)方向的. 第一篇:Gradient-based learning applied to document recognition.这是1998年Yann Lecun的一篇大作,是研究CNN必看的一篇文章.文中提出的Le-Net5模型很好的识别了Mnist的手写体,此模型也被用到了很多银行的钞票识别上.下面来研究这篇paper的成果.文章参考:http://blog.csd…

关于Parquet的详细介绍,请参考: 新一代列式存储格式Parquet,此文中对Parquet做了详细的介绍,这里不做重复介绍,但其中关于Definition Level(DL)和Repeated Level(RL)部分,比较难懂,这里做一个更加方便易懂的总结. 对DL和RL的理解,最好是文中的关于Document对象的示例,摘录如下: 一个完整的例子 本节我们使用Dremel论文中给的Document示例和给定的两个值r1和r2展示计算repeated level和definition le…

目录 Abstract 1 Introduction 1.1 Binary weight networks and model compression 2 Ternary weight networks 2.1 Problem formulation 2.2 Approximated solution with threshold-based ternary function 2.3 Training with stochastic gradient descent method 2.4 Mod…

目录 摘要 1.引言 2.BinaryConnect 2.1 +1 or -1 2.2确定性与随机性二值化 2.3 Propagations vs updates 2.4 Clipping 2.5 A few more tricks 2.6 Test-Time Inference 3 Benchmark results 3.1 Permutation-invariant MNIST 3.2 CIFAR-10 3.3 SVHN 4 Related works 5. Conclusion and f…