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深度学习研究理解11：Going deeper with convolutions

本文是Google公司的ChristianSzegedy等大牛们于2014年提出的“深深”的网络，其中提出了很多新颖的结构和想法；并在ILSVRC2014中，获得了分类和检测第一的好成绩。摘要：本文提出了一个新深度网络的“结构”，命名为inception（开端之意，个人命名为起航）；这个结构可以充分利用网络中“计算资源”（充分开发和利用每层提取的特征）；在保证固定计算复杂度前提下，通过人工的进行设

whiteinblue·2020-07-06 07:02

CNN初探（三）------Going Deeper with Convolutions

Hebbianprinciple（赫布理论）Cellsthatfiretogether,wiretogether描述突触可塑性的原理，即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加。简述信息GoogLeNet相较于2012年Krizhevsky提出的网络结构，减少到了1/12的参数，并且更加精确。对于大多数实验，模型被设计为在推断时间保持1.5billion次加乘运算。（嵌

sam-X·2020-07-05 16:02

【文章】经典《Going deeper with convolutions》(inception-V1)解读

GoogleNet是Google在2014年提出来的网络，这种网络大幅度减少了模型的参数数量，降低了计算资源，虽然整个网络只有22层，但是ILSVRC2014年比赛中分类任务的TOP-1。GoogleNet有22层深，比AlexNet的8层或者VGGNet的19层还要更深。但其计算量只有15亿次浮点运算，同时只有500万的参数量，仅为AlexNet参数量（6000万）的1/12，却可以达到远胜于A

书上猴爵·2020-07-05 06:58

NIPS 2017 深度学习论文集锦 (1)

TensorizedLSTMsforSequenceLearningZhenHe,ShaobingGao,LiangXiao,DaxueLiu,HangenHe,DavidBarberhttps://papers.nips.cc/paper/6606-wider-and-deeper-cheaper-and-faster-ten

frank_hetest·2020-07-04 17:59

论文笔记 | Deeper understanding of the homography decomposition for vision-based control

EzioMalis,ManuelVargas.Deeperunderstandingofthehomographydecompositionforvision-basedcontrol.[ResearchReport]RR-6303,INRIA.2007,pp.90.Link:https://hal.inria.fr/inria-00174036v3/documentIntroduction1.提

FuruhataYu·2020-07-04 07:15

经典计算机视觉论文笔记——《Going Deeper with Convolutions》

2014年imageNet挑战赛冠军，Inception系列的开创者，caffe作者贾扬清，google研发……使这篇论文成为深度学习与视觉领域的必读论文，两年时间引用量过千。私以为文中理论部分有点啰嗦，反复强调sparsestructure。但精彩之处还是其提出的一种特殊的inception网络结构。技术概括提出了一种新型的网络组建单元Inception。其特点是将几种操作并行化，最后再将这几种

良言lyboy·2020-07-04 02:11

Getting (Dis)Connected: Shallow Interaction Design For Deeper Human Experiences 读后感

原文地址。文章实在太长，想读的同学可以看一下最后的总结。本文为读后感。什么是沉浸式体验我是一个爱跑步的人。跑步让人忘记时间、忘记空间、忘记自己的身体。当双脚与地面触碰时，我能感受到的是春风拂过脸颊，发尖汗水闪烁夕阳余晖，大车小车自行车滴滴嘟嘟当当而过。这是什么？在我这未入门的设计师眼里，就可不就是我的身体与马路与天空与这个社会的沉浸式体验么？可从专业的跑者角度来看这哪是沉浸式的体验。跑步是纯粹的，

Subber_Ji·2020-07-01 16:22

Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning

题目与摘要本文针对什么任务？任务简要介绍下。针对于节点分类任务本文发现了什么问题？该文大体是怎么解决的？解决得如何？传统的GCN的层数不能过多，过多会引起过渡平滑，以及卷积的局部性当标签比较少时，不能将标签传遍全图。解释下题目。题目起得如何？能概括内容并吸引人吗？简单明了介绍这个任务以往是如何解决的？作者沿着哪条路径继续研究的？为什么？作者的论文中以往没人解决，所以作者沿着randomwalk突破

zsf2951186806·2020-06-30 19:23

Going Deeper with Convolutions--Googlenet论文总结

Googlenet总结论文：>注：还需要深入研究Inception的结构，此处只是简单的介绍了一开始的Inception，后来Google对Inception的结构又升级了。1.概述核心：Ø引入Inception结构Ø应用averagepooling代替FCØ加入辅助softmax防止梯度消失本文是Google公司的ChristianSzegedy等大牛们于2014年提出的较深的网络，网络层数达到

穿越5极限·2020-06-30 02:50

Delving Deeper into Convolutional Networks for Learning Video Representations

1INTRODUCTION视频分析和理解是计算机视觉和机器学习研究的重大挑战。虽然以前的工作传统上依赖于hand-craftedandtask-speciﬁcrepresentations(Wangetal.,2011;Sadanand&Corso,2012),但设计通用视频表示的兴趣越来越大，可以帮助解决视频理解中的任务，如人类行为识别，视频检索或视频字幕（Tranetal，2014）。二维CN

xiaofei0801·2020-06-30 00:27

GoogLeNet论文翻译：《Going deeper with convolutions》

写在前面：大家好！我是【AI菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对深度学习、机器视觉、算法、C++感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~我的博客地址为：【AI菌】的博客文章目录摘要1.介绍2.相关工作3.动机和高层级的考虑4.结构细节5.GooLeNet网络6.训练方法7.ILSVRC2014分类挑战设置和结果8.ILS

AI 菌·2020-06-29 19:38

Going Deeper with Convolutions笔记

摘要提出一种Inception的网络结构，该有提高神经网络的计算资源利用率，可以在计算资源固定的情况下，使网络变得更深、更广。这种结构的提出是基于赫布理论和多尺度处理直觉。其中GoogleLeNet,是Inception网络结构的一个特例。引言在目标检测的前沿，最大的收获不是简单的深层、更宽的神经网络的应用，而是深层结构与经典计算机视觉的协同作用，就例如R-CNN。算法的性能非常重要，特别是能耗与

Star_ACE·2020-06-25 08:31

【深度学习经典论文翻译2】GoogLeNet-Going Deeper with Convolutions全文翻译

翻译：莫天池版本号：V1.0.02016年3月转载请与作者/译者联系，邮箱：[email protected]这是我完成的第2篇深度学习经典论文的翻译，是Google公司基于ImageNet的ILSVRC比赛做的识别图像的深度卷积神经网——深达22层的Inception实例GoogLeNet《GoingDeeperwithConvolutions》。因为这只是我第2次全文翻译英文学术文章，加上英语

motianchi·2020-06-24 15:05

Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks

这篇就是上文采用的那个encoder-deenconder结构。介绍中说不需要任何后处理，比如CRF，实力嘲讽用了CRF还慌称端到端的渣渣。前面的网络采用residual网络。loss是Huberloss。单目去做深度是一个非常神奇的东西，一直想不明白，可是文中的说从视觉色彩中强行读出深度信息这句话宽慰了我瑟瑟发抖的内心。MRF，CRF这些可以做吧。。网络的收缩明明是方便计算，计算快，该文说是可以

lvhhh·2020-06-24 10:31

Going deeper with convolutions-GoogLeNet（阅读）

Abstract网络结构称为Inception，名字的获得来自NetworkinNetwork。这个网络是一个分类和检测的网络。该网络最大的特点就是提升了计算资源的利用率。在网络需要的计算不变的前提下，通过工艺改进来提升网络的宽度和深度。最后基于HebbianPrinciple和多尺寸处理的直觉来提高性能。GoogLeNet有22层。IntroductionGoogLeNet用了比"Imagene

langb2014·2020-06-24 02:07

理解2014年ImageNet挑战赛冠军模型GoogleNet网络结构：Going deeper with convolutions

GoogleNetInception在作者的原始论文中《Goingdeeperwithconvolutions》中，提出了一种新的深度神经网络-Inception，目的在于用稀疏、分散的网络来取代庞大、密集、臃肿的网络。Inception模块参考Network-in-Network也采用了1X1卷积，Inception模块思想来源改善深度神经网络性能的最直接方法是通过增加他们的大小。这包括增加网络

Sun_runer·2020-06-22 05:10

CNN系列：GoogleNet：深入卷积架构（Going Deeper with Convolutions）

译者按：GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy提出的一种全新的深度学习结构，在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果，同时也

fat32jin·2020-06-22 03:47

Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning 深入了解半监督学习的图卷积网络GCN

yyl424525·2020-06-21 15:28

Going Deeper with Convolutions——GoogLeNet论文翻译——中英文对照

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|简书声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationGoingDeeperwithConvolutionsAbstractWeproposeadeepconvolutionalneural

SnailTyan·2020-06-20 23:33

论文笔记：Going deeper with convolutions（GoogLeNet）

一、基本信息标题：Goingdeeperwithconvolutions时间：2014出版源：IEEE论文领域：深度学习，CNN引用格式：SzegedyC,LiuW,JiaY,etal.Goingdeeperwithconvolutions[C]//ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2015:1-

zzig·2020-06-07 16:41

论文 | 图网络理论之Deeper Insights into GCN

新学期！VTS三只小猪继续冲鸭！DeeperInsightsintoGraphConvolutionalNetworksforSemi-SupervisedLearningAAAI2018*文章总体思路：1.证明GCN实际上是一种拉普拉斯平滑——>所以深层GCN会造成过度平滑的问题，使结点特征变得不可区分——>但浅层GCN也有问题，在半监督学习中标签很少的情况下无法将标签传播到整个图中——>2.提

VTS三只小猪·2020-04-11 05:59

Going deeper with convolutions——Googlenet论文翻译

Goingdeeperwithconvolutions摘要在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上我们提出了一种代号为"Inception"的深度卷积神经网络结构，且图像分类和检测上取得了新的最好结果。该体系结构的主要特点是提高了网络内的计算资源利用率。这是通过精心设计实现的，该设计允许在保持计算预算不变的同时增加网络的深度和宽度。为了网络的优化质量，架构设计基于Heb

Baby-Lily·2020-03-31 23:00

英文回译：For Deeper Sleep and a Stronger Memory, Listen to "Pink Noise"

．对睡眠的热爱使全人类团结在一起．或许是吧．无论如何，很多人都在进行一项永不停息的任务来提升他们的睡眠质量，从选择最合适的枕头到设定最合适的室温．还有一个建议可用让你的睡眠质量更上一层楼：粉红色噪声．．Aloveforsleepiswhatunitesallofhumanity.Probably.Inanycase,manypeopleareonanever-endingmissiontoelev

Jandy944·2020-03-30 17:12

My love is deeper than the deepest ocean

上个周末，我们邀请了部分读者参与第二期readinglab原版书阅读实验室活动。此次选择的书目为theLittleMermaid，中文译名为《小美人鱼》或《海的女儿》。图片发自App版权归作者所有，任何形式转载请联系作者。作者：Philip（来自豆瓣）来源：https://www.douban.com/note/577522974/同样是经典童话故事当中的深受读者喜欢的女性角色，小美人鱼却表现出不

Philip_Dai·2020-03-20 18:56

Is there any deeper understanding of your life

lemoteaIt'sjustnow,justnowIgotoutofmycomfortzoneandIthat'sthetimeIreallyhadadeeperunderstandingthatlifeisnoteasyandIlearnedthemeaningofgivefirstthenreceivelater.Thatmeansifyouwanttogetsomethingorjuste

Jenna_King·2020-03-19 18:37

Predicting Deeper into the Future of Semantic Segmentation

任务:预测未来帧的场景分割，给定视频帧的输入序列，预测未观察到的帧的场景图。动机：预测像素值与预测高层次的场景相比过于复杂，然而后者对于大多数应用都已经足够。例如轨迹。我们不对物体或者其他的场景元素建模，而是对物体类别的场景分割图动态性建模。模型：用之前的multi-scalenetwork多步预测1、batch预测：一次性输出所有的预测2、autoregressive：循环预测改进空间随着时间的

kikyou123·2020-02-24 06:04

再见，2016！

亲爱的deeper，亲爱的姐妹三，认识你们是多美好的一件事，我们约定好的一辈子，永远爱着彼此，20

无敌向日葵·2020-02-21 05:37

长难句的翻译技巧

aswehavegainedadeeperappreciationoftherangeofthreatsfacingus,fromasteroidstriketoepidemicfluandtoclimatechange.词汇：1.grow渐渐变得2.unfashionable过时的3.deeper

Irinaa·2020-02-12 03:40

Think Deeper and Help More

Thetwo-daysoul-growingcourseinZhongshantaughtmehowtodealwithcloserelationshipandhelpothers,beginningwithchangingmyself.Andthiscoursekeptmetospendanightwithmygoodfriend,Rainbow.Rainbowwantedtoknowinwhi

如雲·2020-02-08 09:30

ResNet之Deeper Bottleneck Architectures

去年的时候，微软一帮子人搞了个152层的神经网络！WTF！详情见论文！论文太长了，今天只分析一下ResNet的核心内容之一，即“DeeperBottleneckArchitectures”（以下简称DBA），论文里的原图是这样的：DeeperBottleneckArchitectures说实话，画的不怎么样，右边的网络结构就是DBA啦！关于这张图，论文的作者是这么说的Becauseofconcer

Traphix·2020-01-05 06:27

IOS规范参考

读品走思·2020-01-04 05:34

能够带来更好体验的“浅交互设计”，是对人机交互设计方式的全新思考

原文地址：https://www.smashingmagazine.com/2016/03/getting-disconnected-shallow-interaction-design-deeper-human-experiences

设计侠·2019-12-15 14:34

Going deeper with convolutions

论文原文：Goingdeeperwithconvolutions作者：ChristianSzegedy,WeiLiu,YangqingJia,PierreSermanet,ScottEReed,DragomirAnguelov,DumitruErhan,VincentVanhoucke,AndrewRabinovich摘要我们提出了一个深度卷积神经网络架构Inception，它在ImageNet的

九曲流觞·2019-12-12 18:11

logging还是很重要的，简单使用笔记记录。

参考链接：https://www.cnblogs.com/CJOKER/p/8295272.htmlhttps://www.cnblogs.com/deeper/p/7404190.htmlhttps:

就是想学习·2019-12-11 01:00

【R语言学习笔记】 Day3 CART分类树、随机森林以及Boosting的应用及对比

bank.df"])#共有53个叶子prp(deeper.ct,type=1,extra=1,under=TRUE,split.font=

shanshant·2019-11-21 12:00

WEEK3 3.7Diving deeper into memory

DATE2016/01/20COURSEDivingdeeperintomemoryNOTESWORDSfurnitureFurnitureconsistsoflargeobjectssuchastables,chairs,orbedsthatareusedinaroomforsittingorlyingonorforputtingthingsonorin.layoutThelayoutofaga

sakumato·2019-11-06 16:48

神经网络模型(Backbone)

主要有三个发展方向：Deeper：网络层数更深，代表网络VggNetModule：采用模块化的网络结构（Inception），代表网络GoogleNetFaster:轻量级网络模型，适合于移动端设备，代表网络

silence_cho·2019-10-08 22:00

《Going Deeper with Convolutions》论文笔记

GoogLeNet/InceptionV1 这篇文章是Inception系列的第一篇，提出了GoogleNet也就是InceptionV1，文章发表在了CVPR2015。原文可见GoingDeeperwithConvolutions。摘要在ImageNet大型视觉识别挑战2014（ILSVRC14）中，我们提出了一种代号为Inception的深度卷积神经网络架构，实现了分类和检测的SOTA。该体

JR_Chan·2019-09-27 14:12

Feature-level Deeper Self-Attention Network for Sequential Recommendation

(FDSA)基于特征级的深度自注意力网络的序列化推荐Abstract序列化推荐的目的是推荐用户在不久的将来可能进行交互的下一项物品，在各种互联网应用中已经变得极为重要。现有的文章通常考虑的是物品之间的转换模式，但是忽略了物品的特征之间的转换模式。论文中认为仅仅物品级别的序列不能完全的揭示序列模式，而显式和隐式特征级序列可以帮助提取完整的序列模式。本文提出了一种基于特征级的深度自注意力网络的序列化推

Longriver111·2019-09-26 16:03

无监督图像深度聚类模型Deeper Cluster环境配置及训练

先放论文UnsupervisedPre-TrainingofImageFeaturesonNon-CuratedData以及Facebook的项目地址GitHub:DeeperCluster环境Ubuntu18.04CUDA10.0Python3.7单机器单GPU下载源码及预训练模型sudogitclonehttps://github.com/facebookresearch/DeeperClus

青支·2019-09-02 16:13

【论文解读】 FPGA实现卷积神经网络CNN（三）深鉴科技： Going Deeper with Embedded FPGA Platform for CNN

博主评论：深鉴科技是国内做FPGA实现CNN的高端玩家，2018年被Xilinx收购，现在专做移动端的深度学习加速，开发了端到端的深度学习加速框架DNNDK，博主实测加速效果（ZCU102开发板；计算能力>1.2Tops/s，引入ARM多线程可进一步达到>2Tops/s）。这篇2016年的文章是深鉴科技早期实现卷积神经网络加速的一篇硬核论文，文章写得很深入，这里只做个简要解读~论文地址：https

HCYHanson·2019-08-10 11:28

CS224N notes_chapter3_Deeper Look at Word Vectors

第三讲DeeperLookatWordVectorsNegtiveSamplingFirstly,weneedtoreviewtheSkip-gramp(wt+j∣wt)=exp(uoTvc)∑w=1Vexp(uwTvc)p(w_{t+j}|w_t)=\frac{exp(u_o^Tv_c)}{\sum_{w=1}^Vexp(u_w^Tv_c)}p(wt+j∣wt)=∑w=1Vexp(uwTvc)e

lirt15·2019-07-01 20:05

Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention

链接论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.04444v2.pdf项目链接：https://github.com/nadavbh12/Character一、前言论文中展示了一个具有固定上下文长度的比较深的transformer模型(64-layer),该模型大大优于各种RNN模型的变体，并且在两个流行的基准测试中达到了最优水平。在实验中发现在中间网络层和中间序列位置中添加辅

大白菜—NLP·2019-06-26 15:22

论文阅读-Going Deeper with Convolutions

作者:ChristianSzegedy(贾扬清大神是三作哦)日期:2015类型:conferencearticle来源:CVPR评价:论文链接:1PurposeTheefficiencyfothealgorightmsmatters,especiallyonmobileandembeddeddevices.Theauthor’saimistoimprovetheutilizationoftheco

LuffysMan·2019-06-23 21:07

1*1卷积核的作用（bottleneck的作用）

在GoogLeNet（2014）之前，网络的设计思路是一直在stack（堆叠）层数，当时的假设是网络越deeper，网络的performance越好。到了2014年，Goog

aift·2019-06-05 21:44

[行为识别综述] Going deeper into action recognition: A survey

keep_early·2019-04-13 12:49

遥感高光谱分类文献阅读：Going Deeper with Contextual CNN for Hyperspectral Image Classification

GoingDeeperwithContextualCNNforHyperspectralImageClassification2017年TIP的文章。本文主要是提出了一种新的网络模型，深度更深，并且加上了googlenet的那种同一个层中多个scale（kernel=1,3,5）的方法，从而实现了deeperandwider。这里主要针对的问题是现有的CNN方法做HSI分类问题中网络结构较小较简单

江户川柯壮·2019-03-20 21:59

【论文翻译】GoogleNet网络论文中英对照翻译--（Going deeper with convolutions）

【开始时间】2018.09.25【完成时间】2018.09.26【论文翻译】GoogleNet网络论文中英对照翻译--（Goingdeeperwithconvolutions）【中文译名】更深的卷积【论文链接】https://arxiv.org/abs/1409.4842题目：更深的卷积Abstract（摘要）Weproposeadeepconvolutionalneuralnetworkarch

C小C·2018-09-26 17:05

浅谈残差网络(Residual Network)

于是为了达到更好的网络效果，deeper们又开始加深网络的层数，可这次迎来的确不是网络性能上

空字符·2018-09-23 09:09

Going Deeper with Convolutions 论文解读

GoogLeNetInceptionV1：Goingdeeperwithconvolutions论文笔记深入浅出——网络模型中Inceptionv1到v4的作用与结构全解析从Inceptionv1,v2,v3,v4,RexNeXt到Xception再到MobileNets,ShuffleNet,MobileNetV2GoogLeNet系列解读

努力奋斗-不断进化·2018-09-19 11:57

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