论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…
作者: ShijieSun, Naveed Akhtar, HuanShengSong, Ajmal Mian, Mubarak Shah 来源: arXiv:1810.11780v1 项目:https://github.com/shijieS/SST.git 摘要 MOT方法一般包含两个步骤:目标检测和数据关联. 目标检测这两年随着深度学习的发展而迅速发展,但是数据关联绝大多数还是采用hand crafted的方式将表观特征,运动信息,空间关系,group关系等进行结合. 这篇文章则是利用深度…
论文:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 发表时间:2016 发表作者:(Google)Paul Covington, Jay Adams, Emre Sargin 发表刊物/会议:RecSys 论文链接:论文链接 这篇论文是google的YouTube团队在推荐系统上DNN方面的尝试,发表在16年9 月的RecSys会议.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了…
[论文笔记]Malware Detection with Deep Neural Network Using Process Behavior 论文基本信息 会议: IEEE(2016 IEEE 40th Annual Computer Software and Applications Conference) 单位: Nagoya University(名古屋大学).NTT Secure Platform Laboratories(NTT安全平台实验室) 方法概述 数据:81个恶意软件日志文件…
论文<A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding> Pruning by learning only the important connections. all connections with weights below a threshold are removed from the network. retrain the network to learn the…
Decoupled Deep Neural Network for Semi-supervised Semantic Segmentation xx…
XiangBai——[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…
读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…
论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算…
(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…