DRCN论文解读 宋原青 Chaos is not a pit, it is a ladder3 人赞同了该文章 Densely-connected Recurrent and Co-attentive Information(DRCN) 借鉴了DenseNet的思想,据作者说是第一个将Dense思想用在RNN上面的。其中作者为了解决密集链接带来的数据维度太大的问题,采用了AE来进行了数据降维。 论文地址: https:/...
International Conference on the Design of Reliable Communication Networks (DRCN)是一个通信方向的国际会议。最近DRCN 2023的论文上线了IEEE Xplore,从中整理了提供开源代码和数据的论文,包括2篇论文,希望对相关领域的小伙伴有所帮助。获取这些论文的全文可以私信回复20230509,仅供大家交流学习。欢迎转发和关注! 目录 [...
DRCN是一种神经网络架构，全称为Deep Residual Convolutional Network。该架构主要是为了解决图像超分辨率重建问题，通过深度残差连接和卷积操作实现高分辨率图像的重建。DRCN在多个竞赛中表现出色，验证了其优越性和可靠性。DRCN不仅可以用于图像超分辨率问题，还可以应用于其他图像处理任务，如去噪、缩放、压缩等。
本文出自韩国 Naver Corporation 和 Seoul National University ,工作定义在句子匹配任务上。Sentence Matching的关键之处在于如何表示句子语义(目前感觉就是上下文信息和类似 POS 的特征信息,不能说是语义),如何理解句子之间的语义关系。查看相关工作可以得到,Attention 算法在刻画两个句子语义关系和对齐句子成分方面有很好的...