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Text to image论文精读RAT-GAN：文本到图像合成中的递归仿射变换 Recurrent Affine Transformation for Text-to-image Synthesis

目录一、原文摘要二、为什么提出RAT-GAN三、RAT-GAN3.1、整体框架3.2、RAT仿射块（RecurrentAffineTransformation）3.2.1、RAT仿射块的结构3.2.2、LSTM循环控制器的引入3.2.3、RAT仿射块的创新点3.3、具有空间注意的匹配感知鉴别器3.3.1空间注意力3.3.2、软阈值函数3.4、损失函数四、实验4.1、数据集4.2、训练细节4.3、实

中杯可乐多加冰·2022-05-19 09:41

序列问题预测回归——循环神经网络(Recurrent Neural Network)

@(Aaron)[机器学习|循环神经网络]主要内容包括：基于循环神经网络的语言模型，提供了从零开始的实现与简洁实现代码实践文章目录循环神经网络的构造裁剪梯度代码实践循环神经网络的构造循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork)是一类用于处理序列数据的神经网络。序列数据的特点是后面的数据跟前面的数据有关系。基础的神经网络只在层与层之间建立了权连接，而循环神经网络在层内的神经元之间

此心安处是吾乡-Aaron·2022-05-10 07:04

论文阅读 SV-RCNet: Workflow Recognition From Surgical Videos Using Recurrent Convolutional Network

SV-RCNet:WorkflowRecognitionFromSurgicalVideosUsingRecurrentConvolutionalNetworkIEEETransactionsonMedicalImaging2018task手术工作流识别阅读记录对于第一个视频片段，这个视频片段的相位标签是P1。第二行显示ResNet-50的注意图，它更关注分布在图像底部的脂肪区域。因此，对grou

WXiujie123456·2022-04-01 18:53

论文阅读 Hybrid Recurrent Neural Network Architecture-Based Intention Recognition for Human-Robot

HybridRecurrentNeuralNetworkArchitecture-BasedIntentionRecognitionforHuman-RobotCollaborationIEEETransactionsonCybernetics(EarlyAccess)12October2021task人机交互中的意图识别阅读记录Softsign是Tanh激活函数的另一个替代选择。就像Tanh一样

WXiujie123456·2022-04-01 18:21

一文看懂CV中的注意力机制

-localoperations:卷积(对局部领域)、recurrent(对当前/前一时刻)等操作。

iFlyAI·2022-03-29 07:21

论文翻译：2020_DCCRN: Deep Complex Convolution Recurrent Network for Phase-Aware Speech Enhancement

论文地址：DCCRN：用于相位感知语音增强的深度复杂卷积循环网络论文代码：https://paperswithcode.com/paper/dccrn-deep-complex-convolution-recurrent

凌逆战·2022-03-09 15:00

论文笔记 | Recurrent neural network based language model

作者TomasMikolovMartinKarafiatLukasBurgetJan“Honza”CernockSanjeevKhudanpur摘要块引用表示评论。本文提出了一个基于RNN的语言模型（RNNLM）。实验表明与backoff语言模型相比，困惑度（perplexity）可能下降50%。简单直接提出RNNLM，使用大量实验证明和n-gram相比效果不错（缺点是训练复杂度比较高）。由于模型

7okis·2022-02-11 00:54

Look Closer to See Better: Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Imag...

这篇论文主要是针对细粒度（fine-grainedcategories）的分类问题，其实就是分类一些相似度很高的物体，它们只有很小部分的差异，比如花的种类等。那么，这就要求网络能够提取到更细节的特征。这类问题实际上涉及到两个问题：一个是识别区域的定位；另一个是区域内的特征提取。这两个问题并不是孤立的，它们实际上紧密联系，那么设计一个同时进行这两个过程的网络可以让这两个过程互相促进。这也

haoshengup·2022-02-05 14:51

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：HsiehTA,WangHM,LuX,etal.WaveCRN:Anefficientconvolutionalrecurrentneuralnetworkforend-to-endspeechenhancement[J].IEEESignalProcessin

凌逆战·2021-11-23 17:00

【5分钟 Paper】Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs

论文题目：DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs论文标题及作者信息截图这篇论文最开始是15年提出来的，但最新的修订版本是17年的，下文所有内容都以17年版本为主。论文链接：https://arxiv.org/abs/1507.06527所解决的问题？如题目中所述，作者解决的就是部分可观测马尔可夫决策过程(Partially-Obs

小小何先生·2021-06-23 16:53

ECCV2018 Recurrent Squeeze-and-Excitation Context Aggregation Net for Single Image Deraining

Abstract雨水条纹会严重降低能见度，导致许多当前的计算机视觉算法无法工作。因此有必要去除图像中的雨水。我们提出了一种基于CNN和RNN的新型深度网络体系结构，用于单图像去雨。由于背景信息对于降雨非常重要，我们首先采用dilated卷积神经网络来获取大的感受野。为了更好地适应除雨任务，我们还修改了网络。在大雨中，雨水条纹有各种方向和形状，可以看作是多个雨水层的积累。我们通过结合thesquee

风之羁绊·2021-06-21 15:32

2018 · ICLR · SKIP RNN: LEARNING TO SKIP STATE UPDATES IN RECURRENT NEURAL NETWORKS

2018·ICLR·SKIPRNN:LEARNINGTOSKIPSTATEUPDATESINRECURRENTNEURALNETWORKS想法来源：为了解决RNN训练速度慢，在长序列问题上表现不佳。价值：方法：rnn中添加了一个离散的skip门。在跟新这个门的更新方法上用了上下步关联的方法。缺点：离散问题用了RL和均匀分布解决，不可以的。详细方案：-c450其中S(s,x)可以看做是RNN，表示离

HelloShane·2021-06-15 06:59

Recurrent Models of Visual Attention

视觉注意的recurrent模型在人们认识物体的过程中，往往不是对物体整体进行一次性地观察，同样其中人类视觉感知的一个重要特性是，人们不倾向于一次性处理整个场景。

恋沙_0060·2021-06-12 05:50

Attention is all you need

提出一种transformer结构，去除rnn和cnn网络，去掉了recurrent的概念backgroundrnn缺点：时序计算导致无法并行训练，且无法有效解决现状some用cnn取代rnn来优化计算

西二旗小豌豆·2021-06-11 22:17

论文随便读:Recurrent Convolutional Neural Networks forText Classification

论文来源：Lai,S.,Xu,L.,Liu,K.,&Zhao,J.(2015,January).RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassification.InAAAI(Vol.333,pp.2267-2273).下载戳这里哦参考文章：https://blog.csdn.net/rxt2012kc/article/details/737423

Doris冬月·2021-05-20 06:56

《Recurrent Chunking Mechanisms for Long-Text Machine Reading Comprehension》--论文分享

作者：Sjw时间：2021年4月30日今天要分享的是来自ACL2020的一篇论文，作者是：HongyuGong,YelongShen,DianYu,JianshuChen,DongYu目录1.解决的问题2.方法2.1循环机制2.2基于强化学习的分段策略3.实验1.解决的问题现在的机器阅读理解模型大多数都是使用预训练模型（例如BERT）对文档和问题的联合上下文信息进行编码。但是这些基于transfo

期待成功·2021-04-30 07:20

Cortical microcircuits as gated-recurrent neural networks

RuiPonteCosta∗CentreforNeuralCircuitsandBehaviourDept.ofPhysiology,AnatomyandGeneticsUniversityofOxford,Oxford,[email protected]∗Dept.ofComputerScienceUniversityofOxford,Oxford,U

朱小虎XiaohuZhu·2021-04-25 13:55

matlab分类算法代码,实现几种经典的分类算法（ID3，C4.5等）

mitmatlabADDC.mAGHC.mAbout.bmpAda_Boost.mBIMSEC.mBackpropagation_Batch.mBackpropagation_CGD.mBackpropagation_Quickprop.mBackpropagation_Recurrent.mBackpropagation_SM.mBackpropagation_Stoc

weixin_39836860·2021-03-16 15:09

注意力之细粒度图像分类Recurrent-Attention-CNN

循环注意力卷积神经网络（RA-CNN）发布时间：2017年细粒度图像分类概念细粒度图像分类与传统图像分类而言，细粒度图像分类中所需要进行分类的图像中的可判别区域（discriminativeparts）往往只是在图像中很小的一块区域内。在传统的图像分类网络中，无论图像中的重要判别区域占整个图像的比重有多大，都只会对整张图片一视同仁的提取特征。因此，在一些判别区域占图像比重较小的一些图片，进行同样的

我想静静，·2021-01-05 10:11

李宏毅机器学习作业4——Recurrent Neural Network

本作业来源于李宏毅机器学习作业说明，详情可看Homework4-RecurrentNeuralNetwork(友情提示，可能需要)参考李宏毅2020机器学习作业4-RNN：句子情感分类作业要求作业要求：通过循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNN）对句子进行情感分类。给定一句句子，判断这句句子是正面还是负面的（正面标1，负面标0）用到的数据：链接：https://pan

迷雾总会解·2020-12-24 21:21

Video Super-Resolution with Recurrent Structure-Detail Network阅读

代码：https://github.com/junpan19/RSDN文章出自ECCV2020，与CVPR2020VSR-TGA出自同一个作者团队.文章思路这篇文章的创新点在于将一帧图像分为了Structure和Detail两部分，其中，Structure部分包含低频信息，而Detail部分包含高频信息，最后两者分别进行处理。算法的整体框架如下图：从上图可以看到这是一种类似循环网络的处理方式，但实

AI未来·2020-11-25 21:55

李航老师《统计学习方法》第二版第十章课后题答案

第一个函数Bw_Recurrent(A,B,start_p,list_observation)为后向算法，名字里面的Bw表示BackWards#-*-coding:utf-8-*-importnu

六七～·2020-10-13 20:25

AI人工智能（调包侠）速成之路八（RNN循环神经网络 Recurrent Neural Networks）

未来的程序员必定需要掌握调用神经网路模型实现人工智能功能的能力，（调包侠）一定是未来程序员的必经之路。好在新工具平台的不断出现，功能调用越来越向API方向发展，补上相关知识继续上路吧。RNN循环神经网络与时空序列数据RNN全称循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks），是用来处理时空序列数据的。语言、文章、股票走势这些都是常见的序列信号，我们交谈的时候要听懂一句话的内容，首先要

askmeaskyou·2020-10-05 23:13

吴恩达Coursera深度学习（5-1）递归神经网络 RNN

参考博客：http://blog.csdn.net/koala_tree/article/details/79299358Class5：序列模型SequenceModelsWeek1：循环神经网络RNN（Recurrent

九方先生·2020-09-17 03:39

TransformerXL解读

RNN方面，由于本身的recurrent机制，可以接受任意长度的序列作为输入，但是由于梯度消失和爆炸(gradientvanishingandexplosion)和无法并行计算等问题，实际效果不佳；Transformer

别水贴了·2020-09-16 09:22

吴恩达Deeplearning.ai 第五课 Sequence Model 第一周------Recurrent Neural Network Model

这一节内容比较多，主要讲述了如何搭建一个RNN标准单元使用标准神经网络的不足：1.不同样本的输入输出长度不等（虽然都可以padding成最大长度的样本）2.（更主要的原因）text不同的位置之间不共享学习到的参数RNN模型，可以用左边也可以用右边的来表示，右边用一个弯箭头表示循环。首先，输入对x来说，经过一个RNNcell（每个cell中有多个unit，后面会讲到），得到输出y和激励a，对于x来说

Cool__W·2020-09-16 08:12

Coursera 吴恩达DeepLearning.AI 第五课 sequence model 序列模型第一周Building your Recurrent Neural Network - Ste

本周的习题有点多，主要是python不熟悉，然后时间不够，提醒说马上过期才开始看的视频，optional部分没有写完BuildingyourRecurrentNeuralNetwork-StepbyStepWelcometoCourse5'sfirstassignment!Inthisassignment,youwillimplementyourfirstRecurrentNeuralNetwor

forqzy·2020-09-16 08:23

解释return_sequence和return_state

在TensorFlow中，递归layer无论是LSTM还是GRU，最终都是调用的RNN的call方法，返回的RNN的call方法返回的值，其实现链接位于recurrent.py对其进行简化，代码如下ifself.return_sequences

Sailist·2020-09-16 06:49

RNN（recurrent neural network）（二）——动手实现一个RNN

RNN（recurrentneuralnetwork）（二）——动手实现一个RNNRNN系列博客：RNN（recurrentneuralnetwork）（一）——基础知识RNN（recurrentneuralnetwork）（二）——动手实现一个RNN经过上篇博客《RNN（recurrentneuralnetwork）（一）——基础知识》的介绍，大家应该对RNN的结构以及如何运行的有个比较清晰地认

天泽28·2020-09-14 20:30

Keras之LSTM源码阅读笔记

silent56_th·2020-09-14 15:59

Tensorflow tf.keras.layers.GRU

init__init__(units,activation='tanh',recurrent_activation='sigmoid',use_bias=True,kernel_initializer=

Claroja·2020-09-14 00:26

2020李宏毅学习笔记——16.Recurrent Netural Network 下

语音识别一定想到RNN，就像图片识别想到CNN一样。英汉翻译有两种方法：一是语音识别，一是英汉对照直接training1.RNN的learning1.1lossfunctioncrossentropy是怎么算的呢：对每个输入xi,其输出的yi与相应的referencevectorcrossentropy之和就是lossfunction注意：sequence不能打散，要先用x1得到y1,再用x2得到

是汤圆啊·2020-09-13 09:09

论文笔记1：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs

参考资料：鼻祖论文：PlayingAtariwithDeepReinforcementLearningHuman-levelcontrolthroughdeepreinforcementlearning.论文笔记之：DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs最近老师让看一写DQN算法上前人都做了哪些改进，下面是我自己写的一些理解首先我总结一下

uuummmmiiii·2020-09-13 07:41

《Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution》论文阅读

原文github地址一、简介1、超分（SR）领域的划分：（1）单幅图像超分（Single-ImageSR，SISR）：输入一幅图像，输出一幅图像常用策略：更好的上采样方式（betterup-samplinglayers）、残差学习（residuallearing）、反向映射（back-projection）、循环层（recursivelayers）和逐级上采样（progressiveupsampl

金风2411·2020-09-13 05:30

《Frame-Recurrent Video Super-Resolution》论文阅读

论文地址：https://github.com/msmsajjadi/FRVSR一、常用视频超分方法：将视频超分任务（videoSRtask）看成多帧超分任务（multi-frameSRtask，多幅LR图像生成一幅HR图像）:（1）利用输入帧和与输入帧相邻的帧图像，去生成单幅的输出帧（eg：用、、生成）。（2）通过滑窗的方式将（1）中方法作用在整个视频上，形成超分后的视频。二、上面的多帧超分方法

金风2411·2020-09-13 05:29

Efficient Video Super-Resolution through Recurrent Latent Space Propagation

添加要改颜色的字体添加要改颜色的字体添加要改颜色的字体添加要改颜色的字体题目中RecurrentLatentSpacePropagation指什么？Abstract针对运动补偿的两个问题，提出解决办法anefficientrecurrentlatentspacepropagation(RLSP)algorithm疑问：1、为什么这个算法能解决这两个问题？（算法的原理），注意作者是怎么解释的，2、这

qq_42025376·2020-09-13 04:40

【论文阅读】Recurrent Back-Projection Network for Video Super-Resolution(RBPN)

文章目录RBPNabstractintroduceVSRRecurrentBack-ProjectionNetworks网络结构Conclusion好久没更新博客了，但是心念念着我这博客，不写感觉对不起自己最近涨的粉，/(ㄒoㄒ)/~~心情复杂。。。。。我最近看了好多文献，正在忙着做毕业设计的事。这是我读大学以来，写论文工作量最大的一次了，才发现数学建模的论文实在是太容易写了，不过也对，这都快毕业

florrie Z·2020-09-13 04:44

RNN,即Recurrent Neural Networks的理解

人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃而用空白的大脑进行思考，这样使我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断

A_Z666666·2020-09-12 18:07

Keras:基于Theano和TensorFlow的深度学习库

catalogue1.引言2.一些基本概念3.Sequential模型4.泛型模型5.常用层6.卷积层7.池化层8.递归层Recurrent9.嵌入层Embedding1.引言Keras是一个高层神经网络库

weixin_34268310·2020-09-11 23:58

(9) [CS15] Fast and Accurate Recurrent Neural Network Acoustic Models for Speech Recognition

计划完成深度学习入门的126篇论文第九篇，Google的Has¸imSak使用RNN用在AcousticModelsforSpeechRecognition方向上的论文。ABSTRACT&INTRODUCTION摘要最近我们发现，作为语音识别的声学模型，深度长短期记忆(LSTM)递归神经网络(RNNs)优于前馈深度神经网络(DNNs)。近年来，我们发现使用这种LSTM神经网络的序列训练上下文相关(

gdtop818·2020-09-10 20:14

论文笔记 Unsupervised Extraction of Video Highlights Via Robust Recurrent Auto-encoders

本文提出了一个视频精彩片段检测算法之前的精彩视频剪辑的方法常用的是处于监督学习或者启发式规则下，本文采用的无监督学习的方法，同时也借助到Youtube上各种各样的用户剪辑过的视频用于训练，同时作者考虑到在用户剪辑过的视频中，精彩部分出现的频率和时长肯定会大于不是那么精彩部分出现的时长。视频的highlights存在着三个巨大的挑战，第一个是尽管大部分人对于highlight有着相同的概念但是出于主

Pretender_1·2020-09-10 11:38

《Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity》论文总结

今天开始整理一些之前看过的论文，一是复习巩固基础，二是可以回过头来想一想有没有新的理解。论文链接：SiameseRecurrentArchitecturesforLearningSentenceSimilarityLearningTextSimilaritywithSiameseRecurrentNetworksSiameseRecurrent，中文名叫孪生网络，用于比较两段文本之间的相似性，是一

Ezail_xdu·2020-08-26 15:31

Connectionist Temporal Classiﬁcation: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Netw

Abstract许多现实世界的序列学习任务都需要从有噪声的、未分段的输入数据中预测标签序列。例如，在语音识别中，声音信号被转录成单词或子单词单元。递归神经网络（rnns）是一种功能强大的序列学习器，似乎非常适合这类任务。然而，由于它们需要预先分割的训练数据，以及将其输出转换为标签序列的后处理，因此它们的适用性受到了限制。本文提出了一种新的训练神经网络直接标记未分段序列的方法，从而解决了这两个问题。

铿锵的玫瑰·2020-08-25 17:14

视频显著性检测----《Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection》

本文将重点与大家探讨和分享发表于CVPR2018上的视频显著性检测文章–《FlowGuidedRecurrentNeuralEncoderforVideoSalientObjectDetection》，在讨论之前，先带领大家简单回顾一下什么是显著性检测，目前图片显著性检测的常用方法，以及将显著性检测从图片过渡到视频有哪些不同点或难点，希望可以给像我一样刚接触显著性检测的同学一点点帮助。1.什么是显

ReaFly·2020-08-25 04:07

Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution

1.Introduction在许多现实世界的应用中，robustlydetectingobjectswithhighlocalizationaccuracy,namelytopredicttheboundingboxlocationwithhighIntersectionoverUnion(IoU)tothegroundtruth，对于服务质量至关重要。例如，在基于视觉的机械臂应用中，在拾取物体时

xiaofei0801·2020-08-24 04:26

Look Closer to See Better Recurrent Attention Convolutional Neural Network for Fine-grained Image Re