考古论文:[1810.06682] Trellis Networks for Sequence Modeling TL;DR 背景和动机: 序列建模在许多领域都具有重要作用,需要有效的模型来处理序列数据中的依赖关系。 传统上,RNN通常用于序列建模,但在训练效率方面存在一定的局限性。 有一些相关的研究关注这些问题,如时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCNs) 和...
RNN网络 原始论文 rcnn系列论文 RCNN 1. 目标检测 目标检测是分类任务(bounding box中物体的类别)和回归任务(bounding box的大小及位置)的组合。 2. RCNN的贡献 根据Selective Search算法提取Region proposal候选区域 将每个Region proposal缩放到统一大小后,通过 提取固定大小的特征 将提取出的特征通过 进行分类 训练...
RNN和CTC 论文 rcnn论文原文 前言 RCNN是目标检测的经典论文,后面有许多算法也是借鉴里面的思想,所以有必要好好研究一下。 R-CNN 论文用CNN提取出Region Proposals中的featues,然后进行SVM分类与bbox的回归。 模型设计 确定候选框(RP) Region proposals.A variety of recent papers offer methods for generating cat...
神经网络与深度模型有非常多分支架构:MLP、LSTM、CNN、RNN、GAN、DBN、DERT、TCN、Transform,其中CNN作为最基础、活跃度最高的、应用最广的网络架构,在视觉和点云的分割、检测、分类、识别、匹配、跟踪等邻域有着非常重要的作用。 其中基础网络是学习、研究一个领域的必备知识,很多大型、最新的网络算法的产生其实都是...
当谈到依赖于序列输入的任务时,循环神经网络(RNN)是最成功的多层架构之一。RNN 可被视为一种特殊类型的神经网络,其中每个隐藏单元的输入时其当前时间步骤观察到的数据和其前一个时间步骤的状态。 图2.3:标准循环神经网络的运算的示意图。每个 RNN 单元的输入都是当前时间步骤的新输入和前一个时间步骤的状态;然后根...
论文方法 方法描述 该研究使用了CNN、全连接层和RNN三种模型来预测作物产量。其中,W-CNN和S-CNN分别用于捕捉天气数据和土壤数据的线性和非线性效应;FC将W-CNN和S-CNN提取出的高阶特征组合起来,并降低输出维度;而RNN则通过LSTM单元来捕捉多年中作物产量的时间依赖关系。此外,该研究还采用了历史平均产量数据作为输入,...
Paper:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Wang_CNN-RNN_A_Unified_CVPR_2016_paper.pdf 本文提出了一种 model 多标签之间关系的一种模型,即:CNN-LSTM 模型。 我认为该模型的想法来自于 Image Caption的常规套路。
关系RNN(Relational Recurrent Neural Networks) 论文比较多,但如果说有哪篇论文最值得看,那么一定选这篇——《关系归纳偏置、深度学习和图网络》。 这篇文章联合了DeepMind、谷歌大脑、MIT和爱丁堡大学的27名作者(其中22人来自DeepMind),用37页...
为了验证吸收自CNN和RNN的各种技术的效果,论文作者在单词层面的PTB数据集上进行了消融测试: 结语 TrellisNet在CNN和RNN间架起了一座桥梁。在理论层面,这可能有助于我们得到对序列建模更深入、更统一的理解。在实践层面,通过吸收源自CNN和RNN的技术,TrellisNet的表现超越了当前最先进模型。而且,TrellisNet的表现仍有优化...
近日,一篇题为《Training RNNs as Fast as CNNs》的 arXiv 论文通过有意简化状态计算并展现更多的并行性而提出了一个替代性的 RNN 实现,这一循环单元的运算和卷积层一样快,并且比 cuDNN 优化的 LSTM 快 5-10x。该实现在诸如分类、问题回答、语言建模上证明了其有效性,并已在 PyTorch 和 CNTK1 中开源。