原文来自arXiv.org (Mobin S, Bruna J. Voice Conversion using Convolutional Neural Networks[J]. 2016.) 摘要:除了音调外,音色是识别说话人的关键,但我们对此了解不多。在这篇论文我们利用神经网络来变换说话人声音。(不仅转换说话人音调,还包括了音色的转换)。我们用能够学习类比的神经网络结构来构建生成模型。
论文:arxiv.org/abs/2407.1364 摘要 对于当前的深度学习,模型经常需要克服挑战,需要同时具备对对抗性攻击的鲁棒性和强大的泛化能力。本文引入一种局部特征masking (Local Feature Masking, LFM)策略,旨在增强CNN在这两个方面的性能。在训练阶段,本文策略性的将随机特征masking融入到CNN的浅层中,有效缓解了过拟合问题,...
代表性论文: 反向传播算法的使用Rumelhart D E, Hinton G E, Williams R J. Learning representations by back-propagating errors[J]. Cognitive modeling, 1988, 5(3): 1. CNN语音识别开篇TDN网络Waibel A, Hanazawa T, Hinton G, et al. Phoneme recognition using time-delay neural networks[J]. Back...
PinSage在训练的过程中采用了Multi-GPU形式,minibatch取值为512-4096不等,大的batchsize可能会导致收敛困难,论文采取了warmup策略,即根据线性规则在第一个epoch中逐步将学习率(learning rate)从一个小值增加到峰值,之后在指数级减小learning rate。在整个训练过程中使用“hard”负样本会使训练收敛所需的时间增加一倍。...
论文笔记 MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
实验在graph-classification上表现极差——因为我看作者通过将所有节点求和并平均了一下来表示graph-feature,着就让我想到了GNN上限的一篇论文,即sum的操作是优于mean的【当然对graph-classification了解不多,个人臆想】,mean反而更不容易区分开不同的graph了
(ReLUs). Deep convolutional neural networks with ReLUs train several times faster than their equivalents with tanh units. This is demonstrated in Figure 1 , which shows the number of iterations required to reach 25 % 25 \%25%training error on the CIFAR-10 dataset for a particular four-layer...
【论文笔记】Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf github: 目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络,通过堆叠3×3的卷积核和下采样层,会在减少图像的大小的同时增加感受野,使用小尺度的卷积核存在两个问题:...
Diffusion-Convolutional Neural Networks的主要创新点是什么? 该论文中提到的GNN是什么? Diffusion-Convolutional Neural Networks在哪个领域有应用? 背景 问题描述 对图数据结构进行建模 解决思路 这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector...
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...