本文从一篇关于通过 CNN 对自然图像进行超分辨率的论文(Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)使用深度卷积网络的图像超分辨率中获得灵感,因为全色锐化(pansharpening)本身可以被视为超分辨率的一种特殊形式,所以作者首次将卷积神经网络运用于遥感图像的全色锐化算法,效果超过了所有传统方法。证明了使用遥...
本文旨在提出一种新型的量子图卷积神经网络(Quantum Graph Convolutional Neural Network, QGCN)模型,该模型利用量子参数化电路的计算能力来完成传统机器学习中的图分类任务。作者希望通过将经典GCN的架构与量子计算结合,验证QGCN在处理图结构数据上的有效性,并展示其在图级别分类任务中的优越性能。 3. 核心思想 3.1 ...
论文:(2016) A cascaded convolutional neural network for age estimation of unconstrained faces 地址:http://ieeexplore.ieee.org/document/7791154 简述:使用建议的级联CNN进行年龄估计是为了处理Adience数据集、FG-NET数据集和ICCV 2015 Challern challenge数据集的无约束人脸图像。采用的方法分三个阶段完 。在第一...
1. Introduction 卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)[2, 4, 15]利用类别标签学习弱监督的零件模型取得了显著的进展,这些类别标签不依赖于边界框/零件标注,因此可以大大提高细粒度识别的可用性和可伸缩性[25,31,35]。该框架通常由两个独立的步骤组成:1)通过正/负图像块[35]的训练进行局部定位,或...
本人精读了事件抽取领域的经典论文《Event Extraction via Dynamic Multi-Pooling Convolutional Neural Network》,并作出我的读书报告。这篇论文由中科院自动化所赵军、刘康等人发表于ACL2015会议,提出了用CNN模型解决事件抽取任务。 在深度学习没有盛行之前,解决事件抽取任务的传统方法,依赖于较为精细的特征设计已经一系列...
论文阅读:Deep convolutional neural network for the automated diagnosis of congestive heart failure using ECG signals 一、摘要 充血性心力衰竭(CHF)是一种慢性心脏病,伴有使人衰弱的症状,导致死亡率,发病率,医疗保健支出增加和生活质量下降。心电图(ECG)是一种无创且简单的诊断方法,可证明可检测到CHF的变化。但...
FEATURE GENERATION BY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MODEL 后面用到的notation如下。 Feature Embedding 输入通常是onehot的,对于连续型特征一般会做离散化再onehot。 通过embedding layer将高维稀疏向量转为低维稠密向量。如果特征域是onehot的,那么直接embedding;如果特征域是multi-hot的,如Interest=Football, Basketball,...
tionalNeuralNetwork.Thefullinducedgraph hasmultiplesubgraphsofthiskindwithadistinct setofedges;subgraphsmaymergeatdifferent layers.Theleftdiagramemphasisesthepooled nodes.Thewidthoftheconvolutionalfiltersis3 and2respectively.Withdynamicpooling,afil-
论文笔记：《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》这篇发表于CVPR2017的论文由Seungjun Nah, Tae Hyun Kim等人合作完成，研究内容是单张图像去模糊问题，主要关注非均匀模糊场景的处理。早期方法主要解决相机移动引起的模糊，而近期工作着重于处理景深变化、相机抖动和...
Fully Convolutional Networks for semantic Segmentation(深度学习经典论文翻译) 摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型。我们证明了经过端到端、像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术。我们的核心观点是建立“全卷积”网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出。我们定义并指定全...