ICLR

【飞桨】学习论文复现，【Paddle Paddle】复现LARGE SCALE GAN TRAINING FOR HIGH FIDELITY NATURAL IMAGE SYNTHESIS

大规模GAN训练，实现高保真自然图像合成Author:AndrewBrockHeriot-WattUniversity,JeffDonahueDeepMind,KarenSimonyanDeepMind,ICLR2019
WantTo_Be·2020-08-17 02:12

彩票假设机制 2019ICLR最佳论文：彩票假设

彩票假设机制ICLR最佳论文：MIT科学家提出彩票假设，神经网路缩小10倍并不影响结果UberAI研究院深度解构ICLR2019最佳论文「彩票假设」田渊栋从数学上证明ICLR最佳论文“彩票假设”，强化学习和
Astonc·2020-08-16 21:36

（摘要）ICLR 2017 神经网络压缩，Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weig

目录目录原文摘要原文原文：https://arxiv.org/abs/1702.03044代码：https://github.com/Zhouaojun/Incremental-Network-Quantization摘要IncrementalNetworkQuantization(INQ)是一种神经网络压缩方法。它以已训练的任意全精度网络作为输入，输出权值为0或2的整数次幂的网络。通过以下两个创
yingpeng_zhong·2020-08-16 17:44

DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN

深度压缩：采用修剪，量子化训练和霍夫曼编码来压缩深度神经网络学习模型压缩知识，记录此论文(ICLR2016的bestpaper)学习过程。
落地生根1314·2020-08-16 14:28

meta-learning 2018文章总结

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
vieo·2020-08-16 09:11

Meta-learning with differentiable closed-form solvers||论文阅读

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
vieo·2020-08-16 09:10

科研篇(11)：ICLR20 分类整理-对抗样本&Meta-Learning

文章目录一、对抗样本1.1EnhancingTransformation-BasedDefensesAgainstAdversarialAttackswithaDistributionClassifier.1.2ImplicitBiasofGradientDescentbasedAdversarialTrainingonSeparableData1.3MixupInference:BetterEx
Leeyegy·2020-08-16 09:32

[Few-shot Classification]Review:(ICLR 2019）A Close Look at Few-shot Classification

前言本次的Review，我将按照[Howtoreadapaper]的顺序进行阅读。[openreview][code]1.GeneralInformation文章是对Few-shotclassification的一个综述性质的文章，但是在其基础上还提出了自己的模型，并对以前的方法进行了统一的标准。文章的主要贡献如下：对现有的few-shotclassification算法做了公平性的比较分析，结果
bryce1010·2020-08-16 05:46

了解《泛化误差》必看的6篇论文【附打包下载地址】

关注文章公众号回复"SFFAI71"获取本主题精选论文3篇领域经典推荐理由：ICLR2017的最佳会议论文。
人工智能前沿讲习·2020-08-16 03:26

理解深度学习需要重新思考泛化

这篇文章来自ICLR2017bestpaper，是一片十分有争议的文章，看完之后在小组会上跟大家分享了这篇文章，最终经过一系列讨论，结合种种实验得出结论，我们认为数据对于泛化性能来说是十分重要的，因为对于实验中的数据来说
小王在此·2020-08-16 01:04

【泛化误差论文必看】

(ICLR2017)ICL
静静和大白·2020-08-15 21:23

SIGIR｜乘风破浪的AI华人学者们

这个夏天，你是否已经在CVPR,ICLR,ICML等众多舞台上领略了人工智能领域内华人学者们的出色研究，为自己钟爱的论文疯狂打着Call？乘风破浪的AI华人学者们，你pick谁呢？
BAAIBeijing·2020-08-15 05:50

【Deep Learning学习笔记】Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space_google2013

标题：EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace作者：TomasMikolov发表于：ICLR2013主要内容：在NLP中，每一个词语都表示称实数向量的形式
xceman1997·2020-08-13 23:52

深度学习算法优化系列二 | 基于Pytorch的模型剪枝代码实战

前言昨天讲了一篇ICLR2017《PruningFiltersforEfficientConvNets》，相信大家对模型剪枝有一定的了解了。今天我就剪一个简单的网络，体会一下模型剪枝的魅力。
just_sort·2020-08-13 10:47

java中使用C++指针实现java调用C#

运行结果图:Access.java代码:packagejxdo.iclr;publicclassAccess{privatenativevoidnLoad(StringasmFileName);privatenativeintnGetType
javasuki·2020-08-12 17:20

AutoDL论文解读（三）：基于层或块的搜索

自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习的NAS以来，已产出200多篇论文，仅2019年上
SpaceAutomation·2020-08-12 01:31

嵌入式平台做深度学习算法，不可不重视的4件事

参考论文ICLR2017的一篇文章https://arxiv.org/abs/1605.07678v3AnAnalysisofDeepNeuralNetworkModelsforPracticalApplications
weixin_33935505·2020-08-11 04:02

OverFeat(译)

用卷积网络同时进行图像识别、定位和检测Fri,03/16/2018-16:01作者：P.Sermanet,D.Eigen,X.Zhang,M.Mathieu,R.Fergus,andY.LeCun.发表：ICLR
weixin_34010949·2020-08-09 14:35

【飞桨】GAN：U-GAT-IT【2020 ICLR】论文研读

文章目录论文简介主要贡献论文创新论文方法论文研读名词解释方法对比与优势先前方法综述新方法优势网络结构与实现细节GENERATIVEADVERSARIALNETWORKSCycleGAN思路借鉴CAM思路Normalization思路生成器GENERATOR判别器DISCRIMINATOR损失函数网络结构模型训练数据集及数据处理本文实验CAM分析CAMANALYSISADALIN分析ADALINAN
DeepHao·2020-08-08 10:11

2020谷歌学术指标出炉，CVPR成AI学术会议总榜第一名

在最新一期排名中，CVPR成为了AI领域排名第一的大会，ICLR和NeurIPS分列二、三位，是不是和你心中的排名有些不一样？和往年一样，本次的排名依照过去五年发表研究的数据（覆盖2015
Charmve·2020-08-07 11:13

[ICLR19] ORDERED NEURONS: INTEGRATING TREE STRUCTURES INTO RECURRENT NEURAL NETWORKS

本篇是ICLR2019的两篇BestPaper之一。
gdtop818·2020-08-06 13:31

【论文速读】Ordered Neurons：Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks

ICLR2019的两篇最佳论文之一。[paper]虽然自然语言通常以序列形式呈现，但语言的基本结构并不是严格序列化的。语言学家们一致认为，该结构由一套规则或语法控制，且规定了单词组成语句的逻辑。
betterMia·2020-08-06 12:52

Knowledge Distillation(2)——FitNets: Hints for Thin Deep Nets

概述在Hinton教主挖了KnowledgeDistillation这个坑后，另一个大牛Bengio立马开始follow了，在ICLR2015发表了文章FitNets:HintsforThinDeepNets
judgechen1997·2020-08-06 12:26

ICLR 2020|NLP预训练模型的全新范式：对比学习

生成式模型有着其天生的优势，即学习到丰富的特征，但它也有广受诟病的确定。判别式目标函数——长期以来被认为是无用的。这是因为，判别式模型通常不是直接拟合原有的分布流形，学习到的特征较为单一。但是，最近一些工作的基于对比学习的自监督学习框架，表现十分出色。生成式模型有着其天生的优势，即学习到丰富的特征，但它也有广受诟病的确定。判别式目标函数——长期以来被认为是无用的。这是因为，判别式模型通常不是直接拟
眨眼睛的小星星·2020-08-06 12:42

[论文解读]深度学习基础模型NIN(Network in Network)+Pytorch

论文(2014年):链接Pytorch代码:链接《NetworkInNetwork》是一篇比较老的文章了（2014年ICLR的一篇paper），是当时比较牛逼的一篇论文，同时在现在看来也是一篇非常经典并且影响深远的论文
玖零猴·2020-08-06 11:08

解读（DivideMix）DIVIDEMIX: LEARNING WITH NOISY LABELS AS SEMI-SUPERVISED LEARNING

=HJgExaVtwr官方开源代码（pytorch）：https://github.com/LiJunnan1992/DivideMix这是Salesforce在今年年初出的一篇关于半监督学习的文章被ICLR2020
dxz_tust·2020-08-05 13:42

Attention--Keras实现和实践

两种Attention结构2015年ICLR《Neuralmachinetranslationbyjointlylearningtoalignandtranslate》首次提出
得克特·2020-08-05 11:46

图上的预训练 ICLR 2020

论文链接：https://openreview.net/forum?id=HJlWWJSFDH¬eId=HJlWWJSFDH代码链接：https://github.com/snap-stanford/pretrain-gnns/参考文档：https://blog.csdn.net/byn12345/article/details/105252169/摘要本文解决的是图上的预训练问题。预训练解
BUAA～冬之恋·2020-08-05 11:28

vgg16测试模型的实现

ILSVRClocalizationandclassification两个问题上分别取得了第一名和第二名论文原标题《VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION》论文被发表在ICLR2
好运吉祥·2020-08-05 11:12

一个ICLR 2020个人偏向的list

ICLR2020InterestingpapersGenerativeModelGeneralizationRepresentationLearningDomainAdaptationMulti-modal
Emma-SJ·2020-08-05 00:59

AutoDL论文解读（七）：基于one-shot的NAS

自2017年谷歌与MIT各自在ICLR上各自发表基于强化学习的NAS以来，已产出200多篇论文，仅2019年上
SpaceAutomation·2020-08-04 19:43

ICLR 2020 | 神经网络架构搜索（NAS）论文推荐

ICLR2020线上会议已经圆满结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。
眨眼睛的小星星·2020-08-04 11:13

encoder-decoder模型

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
vieo·2020-08-04 06:03

深度强化学习系列(10): NoisyNet-DQN原理及实现

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1706.10295v1.pdf本篇论文是DeepMind发表于顶会ICLR2018上的论文，第一作者Meire，里面也有熟悉的Mnih等大佬，还是往常的阅读顺序
J.Q.Wang2011·2020-08-03 17:59

深度强化学习系列(8): Prioritized Experience Replay(PER-DQN)原理及实现

论文地址：https://arxiv.org/abs/1511.05952本论文是由DeepMind操刀，Schaul主导完成的文章，发表于顶会ICLR2016上，主要解决经验回放中的”采样问题“（在DQN
J.Q.Wang2011·2020-08-03 17:59

最优化方法系列：Adam+SGD—>AMSGrad

ICLR会议的OntheconvergenceofAdamandBeyond论文，对Adam算法进行了猛烈的抨击，并提出了新的Adam算法变体。以前的文章：最优化方法之GD、SGD；最优化之
alppkk4545·2020-08-03 14:37

ModuleNotFoundError: No module named 'torchnet'||torchnet安装

元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017
vieo·2020-08-03 11:02

2016-Deep Learning Trends @ICLR

andthealgorithmsthatareshapingthefutureofArtificialIntelligence.Wednesday,June01,2016DeepLearningTrends@ICLR2016Startedbytheyoungestmemb
xihang_alpha·2020-08-03 08:22

干货 | ImageNet 历届冠军架构最新评析：哪个深度学习网络最适合你（转）

在这篇ICLR2017提交论文《深度神经网络模型分析在实践中的应用》中，作者从精确度、内存占用、参数、推理时间和功耗等方面分析比较ImageNet历届冠军架构，为有效设计及应用深度神经网络
小时候贼聪明·2020-08-03 08:19

7篇ICLR论文，遍览联邦学习最新研究进展

2020-04-3013:10:54机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：H4O本篇提前看重点关注ICLR2020中关于联邦学习（FederatedLearning）的最新研究进展。
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-03 07:19

ICLR 2013 International Conference on Learning Representations深度学习论文papers

ICLR2013InternationalConferenceonLearningRepresentationsMay02-04,2013,Scottsdale,Arizona,USAICLR2013WorkshopTrackAcceptedforOralPresentationZero-ShotLearningThroughCross-ModalTransferRichardSocher
weixin_34085658·2020-08-03 07:51

ICLR 2016 - Workshop Track International Conference on Learning Representations 论文papers

ICLR2016-WorkshopTrackInternationalConferenceonLearningRepresentationsMay2-4,2016,CaribeHilton,SanJuan
weixin_33991727·2020-08-03 07:35

CVPR 2019 中的 Attention Papers

CVPR2019中的AttentionPapers关键词：注意力机制ICLR2020中的AttentionPapersICLR2017-2019中的AttentionPapersCVPR2019中的AttentionPapersCVPR2018
Phoenixtree_Zhao·2020-08-03 05:10

CVPR 2018 中的 Attention Papers

CVPR2018中的AttentionPapers关键词：注意力机制ICLR2020中的AttentionPapersICLR2017-2019中的AttentionPapersCVPR2019中的AttentionPapersCVPR2018
Phoenixtree_Zhao·2020-08-03 05:10

生成对抗网络(三)DCGAN讲解

Introduction2.RelatedWork3.模型架构的改进Reference原文：DeepConvolutionGenerativeAdversarialNetworks代码：pytorch收录：ICLR2016
Raywit·2020-08-03 03:56

ICLR 2014--论文

ICLR2014WorkshopTrackSubmittedPapersDoDeepNetsReallyNeedtobeDeep?
shelley__huang·2020-08-03 02:39

文献阅读（七）ICLR2019-DyREP：Learing Representations over Dynamic Graphs

本文是对《DyREP：LearingRepresentationsoverDynamicGraphs》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。更多网络表示学习相关文章，请移步：文献阅读总结：网络表示学习文章目录前言TitleMainBody动态图描述节点表征参数与损失函数前言本文提出了动态图上的的表示学习算法DyREP，当前大部分算法都是直推式学习，即针对特定的网络环境所学
CSDNTianJi·2020-08-02 21:09

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations深度学习论文papers

ICLR2014InternationalConferenceonLearningRepresentationsApr14-16,2014,Banff,CanadaWorkshopTrackSubmittedPapersStochasticGradientEstimateVarianceinContrastiveDivergenceandPersistentContrastiveDivergenc
GarfieldEr007·2020-08-02 20:54

《DARTS: Differentiable Architecture Search》论文阅读笔记

DARTS极大提升了NAS的搜索速度，一个1080Ti跑个一天也就行了，这篇文章发表在了ICLR2019。原文可见DARTS:DifferentiableArchitectureSearch。
JR_Chan·2020-08-02 16:40

Coarse-Grain Fine-Grain Coattention Network for Multi-Evidence Question Answering

ICLR2019Coarse-GrainFine-GrainCoattentionNetworkforMulti-EvidenceQuestionAnswering背景本篇文章所关注的问题是机器阅读理解
Forlogen·2020-08-02 15:15
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