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深度学习(三十八)——RNN进阶, 显著性检测

2018-03-20

RNN进阶

IndRNN

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

ODE

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

参考

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?

https://mp.weixin.qq.com/s/c7XkzjLH1n5EtqdQik618g

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!

https://mp.weixin.qq.com/s/lvaWx7J4HFTvYxy7-B9vYg

周志华等提出RNN可解释性方法,看看RNN内部都干了些什么

https://mp.weixin.qq.com/s/YbdiEHb8ld1pp1ehgBzTOQ

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

https://mp.weixin.qq.com/s/ty8RyPREo_EA7O8vA2pQuQ

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

https://mp.weixin.qq.com/s/JGZpKSF5HPCMCD061jwq9A

Bengio等人提出新型循环架构,大幅提升模型泛化性能

https://mp.weixin.qq.com/s/GN0m5nWuV6VDYsTk0XLoDA

pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding

https://mp.weixin.qq.com/s/bts9mdIrGIjO8UCUxSV-xg

Transformer的潜在竞争对手QRNN论文解读,训练更快的RNN

显著性检测

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

https://mp.weixin.qq.com/s/Mi62oqtXUT5If_Dj4KmVYA

计算机视觉如何知道你想看什么?个人显著性检测

https://mp.weixin.qq.com/s/47TcGoasB9E_Et2zwl3OCw

全局对比度的图像显著性检测算法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/65307842

快、好、实现简单并且开源的显著性检测方法

https://mp.weixin.qq.com/s/tmp1HXU7cLerLr0DY9NluQ

杂乱环境下的显著性物体: 将显著性物体检测推向新高度

https://mp.weixin.qq.com/s/urgkUcu2ZWQMGPZdArWzYg

PoolNet:基于池化技术的显著性目标检测

https://zhuanlan.zhihu.com/p/71538356

BASNet,一种能关注边缘的显著性检测算法

https://mp.weixin.qq.com/s/ntSH2aS4YHqrLaTAfWFLsQ

可选择性与不变性:关注边界的显著性目标检测

https://mp.weixin.qq.com/s/0T1QhiT_20BrerNcTjKreQ

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

https://mp.weixin.qq.com/s/p4lHnte3FYu6XtD3PnSeKw

光场显著性检测研究综述

https://mp.weixin.qq.com/s/8QrNvb-1zmrTWo5zThpyvg

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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