论文笔记：蒸馏网络（Distilling the Knowledge in Neural Network）

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论文笔记：蒸馏网络（Distilling the Knowledge in Neural Network）

Distilling the Knowledge in Neural Network Geoffrey Hinton, Oriol Vinyals, Jeff Dean preprint arXiv:1503.02531, 2015 NIPS 2014 Deep Learning Workshop 简单总结主要工作(What) "蒸馏"(distillation):把大网络的知识压缩成小网络的一种方法 "专用模型"(specialist models):对于一个大…

论文笔记：（CVPR2019）Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis

目录摘要一.引言二.相关工作基于视图和体素的方法点云上的深度学习相关性学习三.形状意识表示学习 3.1关系-形状卷积建模经典CNN的局限性变换:从关系中学习通道提升映射 3.2性质置换不变性对刚性变换鲁棒点相互作用权重共享 3.3再讨论2D网格卷积 3.4用于点云分析的RS-CNN 3.5应用细节四.实验 4.1点云分析形状分类形状部件分割法向量估计 4.2 RS-CNN设计分析消融研究聚合函数A 映射函数M 低级关系h 点置换和刚性变换的鲁棒性 4.3…

论文笔记《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》

一.摘要了解CNN必读的一篇论文,有些东西还是可以了解的. 二.结构 1. Relu的好处: 1.在训练时间上,比tanh和sigmod快,而且BP的时候求导也很容易 2.因为是非饱和函数,所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制好learing rate,可以说是完胜之前的激活函数,也因此可以帮助我们训练更深层次的网络. 现在对Relu的进一步增强还有研究,有兴趣可以了解. 2.GPU并行计算在当时是个很好思路,不过作者的trick就有点...虽然说是通过cross-validati…

论文笔记之：Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory

Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory Nature 2016 原文链接:http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/pdf/nature20101.pdf 摘要:人工智能神经网络在感知处理,序列学习,强化学习领域得到了非常大的成功,但是限制于其表示变量和数据结构的能力,长时间存储知识的能力,因为其缺少一个额外的记忆单元.此处,我们引入一…

【论文阅读】Sequence to Sequence Learning with Neural Network

Sequence to Sequence Learning with NN <基于神经网络的序列到序列学习>原文google scholar下载. @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一.总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩.文中提到用一个包含2层隐藏层神经网络给n个n位数字排序的问题.如果有好的学习策略,DNN能够在监督和反向传播算法下训练出很好的参数,解决许多计算上复杂的问题.通常,DNN解决的问题是,算法上容易的而计算上困难…

论文翻译：2020_WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement

论文地址:用于端到端语音增强的卷积递归神经网络论文代码:https://github.com/aleXiehta/WaveCRN 引用格式:Hsieh T A, Wang H M, Lu X, et al. WaveCRN: An efficient convolutional recurrent neural network for end-to-end speech enhancement[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2020, 27: 2149…

论文翻译：2020_FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective functions

论文地址:FLGCNN:一种新颖的全卷积神经网络,用于基于话语的目标函数的端到端单耳语音增强论文代码:https://github.com/LXP-Never/FLGCCRN(非官方复现) 引用格式:Zhu Y, Xu X, Ye Z. FLGCNN: A novel fully convolutional neural network for end-to-end monaural speech enhancement with utterance-based objective funct…