https://mp.weixin.qq.com/s/cAqpclkkeVrTiifz07HC1g
新型循环神经网络IndRNN:可构建更长更深的RNN
https://mp.weixin.qq.com/s/7-K-nZTijoYCaprRNYXxFg
新型RNN:将层内神经元相互独立以提高长程记忆
https://mp.weixin.qq.com/s/4CrPGKnR7RLN-2ROG5X4uw
ODE网络:一场颠覆RNN的革命即将到来
https://mp.weixin.qq.com/s/0vju0Q_DcIWwdEo9EEE3iQ
NeurIPS18最佳论文NeuralODE,现在有了TensorFlow实现
https://mp.weixin.qq.com/s/i6VEYjbac4QP3s51meN1VA
Hinton向量学院推出神经ODE:超越ResNet 4大性能优势
https://mp.weixin.qq.com/s/ZEIsyV-0aTvYn6K8GyANPA
硬核NeruIPS 2018最佳论文,一个神经了的常微分方程
https://mp.weixin.qq.com/s/uAiRTeYkZKy9q3d9v3dR5A
神经微分方程–钢琴和小提琴
https://mp.weixin.qq.com/s/0TLaC8ACXAFEK5aMNK9O-Q
简单循环单元SRU:像CNN一样快速训练RNN
https://zhuanlan.zhihu.com/p/27104240
CW-RNN收益率时间序列回归
https://mp.weixin.qq.com/s/SeR_zNZTu4t7kqB6ltNrmQ
从循环到卷积,探索序列建模的奥秘
https://mp.weixin.qq.com/s/_q69BV1r46S9X5wnLuFPSw
关于序列建模,是时候抛弃RNN和LSTM了
https://mp.weixin.qq.com/s/m5GRNp6qDfVfC0mkQ4m4Yw
神经语言模型如何利用上下文信息:长距离上下文的词序并不重要
https://mp.weixin.qq.com/s/kuoUnt2Vhz9NhfnNqMFAhQ
DeepMind提出关系RNN:构建关系推理模块,强化学习利器
https://mp.weixin.qq.com/s/wfOzCxe3L2t11VguYLGC9Q
上海交大搞出SRNN,比普通RNN也就快135倍
https://mp.weixin.qq.com/s/f0sv7c-H5o5L_wy2sUonUQ
CNN取代RNN?当序列建模不再需要循环网络
https://mp.weixin.qq.com/s/h3fF6Zvr1rSzSMpqdu8B0A
电子科大提出BT-RNN:替代全连接操作而大幅度提升LSTM效率
https://mp.weixin.qq.com/s/OgN4rVDKH5WABIaRY7CHog
如何让RNN神经元拥有基础通用的注意力能力
https://mp.weixin.qq.com/s/KBLCrupGIuPa5nVrxcS5WQ
新研究将GRU简化成单门架构,或更适用于语音识别
https://mp.weixin.qq.com/s/kQozftKd_n_kYIF7KKCc8g
短视频那么多,快手如何利用GRU实现各种炫酷的语音应用
https://mp.weixin.qq.com/s/xwuM2Vj8G7UyuEyzTyO13A
将CNN与RNN组合使用,天才还是错乱?
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Dropout在RNN中的应用综述
https://mp.weixin.qq.com/s/K6LK47_GCTeZJPAW0-Xp4Q
多伦多大学提出可逆RNN:内存大降,性能不减!
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周志华等提出RNN可解释性方法,看看RNN内部都干了些什么
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将未来信息作为正则项,Twin Networks加强RNN对长期依赖的建模能力
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AI编曲震撼人心,RNN生成流行音乐
https://mp.weixin.qq.com/s/vIL-bKHZK-6eXZYWxrc9vw
这种有序神经元,像你熟知的循环神经网络吗?
https://mp.weixin.qq.com/s/GGK9T0DeyIdD5ahHy5uvfg
LightRNN:存储和计算高效的RNN
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Bengio等人提出新型循环架构,大幅提升模型泛化性能
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pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding
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Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读,训练更快的RNN
视觉显著性检测(Visual Saliency Detection)指通过智能算法模拟人的视觉特点,提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)。
https://blog.csdn.net/dawnlooo
一个显著性检测的专栏
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计算机视觉如何知道你想看什么?个人显著性检测
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快、好、实现简单并且开源的显著性检测方法
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BASNet,一种能关注边缘的显著性检测算法
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南开提出边缘引导的显著目标检测算法EGNet,刷新主流数据集所有评价指标
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光场显著性检测研究综述
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U²-Net:使用显著性物体检测来生成真实的铅笔肖像画
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