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【目标检测】Faster R-CNN论文详解（Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Netw......

www.jianshu.com/p/c1696c27abf8fastR-CNN论文详解：https://www.jianshu.com/p/fbbb21e1e390一、简介fasterR-CNN发表于NIPS2015
不可能打工·2020-08-22 01:36

(论文翻译)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

论文地址：http://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks
wangjun0708·2020-08-22 00:14

全方位解读生成对抗网络的原理及未来

独家|GAN之父NIPS2016演讲现场直击：全方位解读生成对抗网络的原理及未来（附PPT）原创：加号吴攀机器之心2016-12-10机器之心原创作者：机器之心分析师加号、吴攀http://www.sohu.com
yangdelong·2020-08-21 11:15

不可错过的 GAN 资源：教程、视频、代码实现、89 篇论文下载

NIP2016对抗训练Workshop【网页】https://sites.google.com/site/nips2016adversarial/【博客】http://www.inference.vc/
c2a2o2·2020-08-21 08:37

人脸识别中Softmax-based Loss的演化史

目录引言SOFTMAX简介归一化（归一化）权重归一化特征归一化增加类间角距总结参考文献[DeepID2]：[2014，NIPS]，[通过联合
神罗Noctis·2020-08-21 01:19

图像分类论文汇总

分类论文主要脉络：AlexNet：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networksVGG
Lyra-·2020-08-20 03:02

当小样本遇上机器学习 fewshot learning

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·2020-08-19 21:15

Deep Learning Resources

ImageNetAlexNetImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworksnips-page:http://papers.nips.cc
beihangzxm123·2020-08-19 03:36

人工智能竞赛：从硅谷到北京，巨头们严阵以待

美国公司的技术遥遥领先，中国公司擅长商业化、拥有数据优势，在技术上正奋力追赶《财经》记者谢丽容梁辰/文2015年12月，微软亚洲研究院首席研究员刘铁岩博士去蒙特利尔参加了NIPS年会（AnnualConferenceonNeuralInformationProcessingSystems
weixin_33757911·2020-08-18 22:06

训练一个Siamese网络

关于Siamese网络Siamese网络最早是94年NIPS的文章《SignatureVerificationusinga"Siamese"TimeDelayNeuralNetwork》提出用来做签名验证的一个网络
yang_502·2020-08-18 18:37

利用NN的深度图算法调研

使用深度学习做深度估计最经典的两篇文章应该属于Eigen组2014,2015年的两篇工作：DepthMapPredictionfromaSingleImageusingaMulti-ScaleDeepNetwork(2014NIPS
necrazy·2020-08-18 15:04

深度学习-CNN几种常见网络结构及区别||VGG/GoogLeNet/resnet

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·2020-08-17 16:19

repost: Deep Reinforcement Learning

13986977220153811210319/accessed2016-03-10深度强化学习（DeepReinforcementLearning）的资源Google的DeepMind团队2013年在NIPS
weixin_30879169·2020-08-17 16:08

Paper Reading 1 - Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

来源：NIPS2013作者：DeepMind理解基础：增强学习基本知识深度学习特别是卷积神经网络的基本知识创新点：第一个将深度学习模型与增强学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略具体是将卷积神经网络和
songrotek·2020-08-17 15:32

用Tensorflow基于Deep Q Learning DQN 玩Flappy Bird

前言2013年DeepMind在NIPS上发表PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning一文，提出了DQN（DeepQNetwork）算法，实现端到端学习玩Atari
songrotek·2020-08-17 15:32

SELU︱在keras、tensorflow中使用SELU激活函数

arXiv上公开的一篇NIPS投稿论文《Self-NormalizingNeuralNetworks》引起了圈内极大的关注，它提出了缩放指数型线性单元（SELU）而引进了自归一化属性，该单元主要使用一个函数
悟乙己·2020-08-17 15:32

AlexNet论文详解

原文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
DUT_jiawen·2020-08-17 14:10

【转】强化学习（一）Deep Q-Network

原文地址：https://www.hhyz.me/2018/08/05/2018-08-05-RL/1.前言虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试，但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS2013
derek881122·2020-08-17 12:48

[资源贴]NIPS2015下载地址

从NIPS官网上爬取HTTP源码.然后进行按要求修改成下载地址.建议:使用迅雷批处理下载.分享一下百度网盘下载地址：http://pan.baidu.com/s/1eRAog7o密码：16c2失效后请与我联系
xiaowei_nbu·2020-08-17 12:06

论文笔记《Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Neworks》

论文来自NIPS20181Motivation图像修复过程中三大难题：（1）提取图片合适的特征（2）寻找相似的块（3）综合辅助信息本文针对图像修复的三大难题进行改进，在特征提取方面，提出了一种生成多列的
编程小白1·2020-08-17 10:41

2018NIPS Pommerman Multi-Agent比赛环境搭建

2018NIPS的Pommerman比赛结果已出，这里要恭喜启元世界获得佳绩，不知大家成绩如何？
小草cys·2020-08-17 10:22

ICML,ICIP,ICCV,IJCAI,ICIAP,CAIP,KDD,NIPS,SIGIR,TKDE,ECML,AAAI

ICML:internationalconferenceofmachinelearningICIP:internationalconferenceonimageprocessingICCV:internationalconferenceoncomputervisioniccv:“ICCV”是“InternationalConferenceonComputerVision”的简称。该会议由美国电气和
ariesjzj·2020-08-17 05:12

莫烦老师，Policy Gradient代码学习笔记

/morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/5-1-A-PG/论文见：https://papers.nips.cc
uuummmmiiii·2020-08-16 17:06

基于攻击链的威胁感知系统

阅读：198随着网络威胁形式的多样化和复杂化以及面临APT攻击的挑战，新一代威胁不仅传播速度更快，其利用的攻击面也越来越宽广，可以覆盖移动、桌面、网络、web和各种应用、社交网络等，新常态下仅仅依靠传统NIPS
丢灬丢·2020-08-16 15:40

因果推理（causal inference）初步调研

因果推理（causalinference）初步调研NIPS相关论文NIPS有相关的causalinference板块，但总体来看，相比于较为成型的visual板块显得更加五花八门，少有一个统一的框架来解决关于因果推理的任务
Charles、洛·2020-08-16 14:21

【Paper Readind】:Ternary weight networks

Ternaryweightnetworks2016NIPS中科院FengfuLiandBoZhang摘要本文引入了权值为+1、0和-1的三元神经网络(TWNs)。
小铁匠_LR·2020-08-16 14:51

数据挖掘竞赛指南：曾经的数据挖掘少年，如今的阿里算法大佬

KDD19,NIPS18,JDD19第二名，天池竞赛5次Top3，其他数据竞赛平台奖项20余项。
Datawhale·2020-08-16 11:12

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

NIPS2018深度学习(28)|亮点:人脸DepthNets;异常图像检测;循环动态模型(论文及代码)...

[1]UnsupervisedDepthEstimation,3DFaceRotationandReplacementJoelRubenAntonyMoniz,ChristopherBeckham,SimonRajotte,SinaHonari,ChristopherPalCarnegieMellonUniversity,Mila-UniversityofMontreal,Polytechniqu
frank_hetest·2020-08-16 06:18

【论文笔记，action recognition,动作识别】

“Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos”（2014NIPS）TwoStream方法最初在这篇文章中被提出，基本原理为对视频序列中每两帧计算密集光流
ancihe9168·2020-08-16 05:26

独家 | 如何解决深度学习泛化理论

最近，神经信息处理系统大会(NIPS)的时间测试奖(Test-of-Time)得主将深度学习
数据派THU·2020-08-16 01:58

【DAT NIPS2018】目标跟踪阅读笔记

DeepAttentiveTrackingviaReciprocativeLearning论文地址代码写在前面这篇论文其实从名字中也可以看出来，又是一篇引入attention的目标跟踪文章，但这篇文章跟以往的把attentionmap直接乘到指定层数据中的不一样，他是把attentionmap作为损失函数的一个正则化项，通过影响损失函数来优化网络。整个网络是基于MDNet的，就是修改了损失函数，所
gagajian·2020-08-16 01:31

cs224u word2vec词向量模型

在这里，我们回顾一下skip-gram模型，这是由Mikolov等人提出的，论文链接为https://papers.nips.cc/paper/5021-distributed-representations-of-words-and-phrases-and-their
段智华·2020-08-15 13:18

TripleGAN

NIPS2017《TripleGenerativeAdversarialNets》github在《CoupledGenerativeAdversarialNetworks》中，作者使用了两个GANs实现了在无配对数据的的情况下
Forlogen·2020-08-15 10:59

Alexnet网络模型介绍

论文原文：http://papers.nips.cc/pap
南洲.·2020-08-14 00:44

最有影响力的计算机视觉---论文

ECCV,BMVC,FG,ICIP,ICPR,WACV,ICASSP,MM,IJCAI,UAI,AAAI…（其实后面的几个会议都是打酱油的，AI类的期刊也木有高引CV文章，事实也是如此，没有收录ICML和NIPS
曼陀罗彼岸花·2020-08-13 19:36

《白话强化学习与PyTorch》学习笔记---第八章

第八章---DQN算法族1.概述2.Pong环境选择及处理3.图片处理4.网络架构5.DQN算法族nips-dqnnature-dqndouble-dqndueling-dqn6.仿真分析该部分完整代码在此
及达尖犁头鳐·2020-08-13 10:34

snort使用手册IBM

尝试接触Snort，它是一款免费、开源的网络入侵防御系统（NetworkIntrusionPreventionSystem，NIPS）和网络入侵检测系统（NetworkIntrusionDetectionSystem
weixin_30421525·2020-08-12 18:37

吴恩达直升机控制系列论文笔记

参考论文：Learningvehiculardynamics,withapplicationtomodelinghelicopters.2005.nips。
dayL_W·2020-08-12 13:02

强化学习（一）Deep Q-Network

1.前言虽然将深度学习和增强学习结合的想法在几年前就有人尝试，但真正成功的开端就是DeepMind在NIPS2013上发表的PlayingAtariwithDeepReinforcementLea
fang_chuan·2020-08-12 11:18

论文解析之Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip Co

ImageRestorationUsingVeryDeepConvolutionalEncoder-DecoderNetworkwithSymmetricSkipConnection------------------2016NIPS
无奈的小心酸·2020-08-10 22:36

对LightGBM的一点理解

LightGBM是微软团队2017年发表在NIPS的一篇论文，也是一种基于GBDT的Boosting的方法。
Bayes_y·2020-08-10 21:31

行为识别基础模型总结

文章目录iDT算法**(2013)**密集采样特征点轨迹跟踪**基于iDT计算descriptor**特征编码和分类过程Two-Stream(NIPS2014)对于长范围时间结构的建模无能为力TSN(ECCV2016
鹏RPZ·2020-08-10 06:35

Spatiotemporal Residual Networks for Video Action Recognition

这篇文章出自2016NIPS，作者是格林茨大学的Feichtenhofer。背景：几乎现在行为识别领域，比较work的工作都是基于二流网络。
paranoid_CNN·2020-08-10 06:42

重磅 | 机器学习大神Bengio最新论文发布，专注RNN优化难题，将在NIPS提出新概念fraternal dropout

编译|Troy·Chang、爱心心、reason_W校对|reason_W下个月机器学习领域的顶会Nips就要在大洋彼岸开幕啦，那么这次的Nips又有什么值得关注的亮点呢？
AI科技大本营·2020-08-09 20:01

【Binarized Neural Networks】论文笔记

[NIPS‘16]论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.02830.pdf代码地址：https://github.com/MatthieuCourbariaux/BinaryNet
地大大刘·2020-08-08 17:12

如何高效阅读机器学习顶会论文

如何高效阅读机器学习顶会论文1.读书与读论文的区别**教材仔细读：**经过长时间的打磨，是精品；书籍如CSAPP,ESL,MLAPP,GEB（最后这个花费作者一辈子心血）论文要甄别：顶会论文：cvpr,icml,nips
troublemaker、·2020-08-08 00:59

生成对抗网络(二)——cGAN

cGAN=conditionalGAN也是最基础的GAN模型，和GAN原文同时发表在NIPS2014上面。事实上，cGAN在GAN的基础上并没有做很大的改动，下文会主要分析一下cGAN的改动。
木盏·2020-08-07 14:17

论文笔记《Attention Is All You Need》

原文链接本文发表于人工智能顶级会议NIPS2017代码实现摘要现在主流的sequence2sequence的模型都是基于复杂的CNN或RNN结构，目前效果最好的几个模型都采用了attention机制，本文提出了一种新的简单的网络结构
ttv56·2020-08-06 13:09
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