下面AI科技评论按引用次数从低到高的顺序对Top 10 论文进行简要整理:Top10:Explaining and Harnessing Adversarial Examples作者:Ian J. Goodfellow, J Shlens, C Szegedy ,收录于 ICLR 2015,引用 6995次. 论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6572该论文介绍了快速生成神经网络对抗性示例的方法,并引入了对抗性训...
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 作者单位:华盛顿大学 作者团队:Mohammad Rastegari, Vicente Ordonez, Joseph Redmon等 注:作者中惊现YOLO之父 Joseph Redmon(之前看论文时,都没注意到) 引用量:2203 论文链接(收录于ECCV 2016): https://arxiv.org/abs/1603.05279 XNOR...
在论文引用量预测研究中,基于统计学和基于机器学习的方法视论文为相互独立的个体,未能充分挖掘引文网络的空间信息;基于RNN和图模型的方法未能充分处理引文序列复杂的全局时间依赖性;此外,对于长尾分布的引文数据,数据不平衡问题可能导致模型收敛较慢或预测精度较差.针对上述问题,本文同时考虑时空依赖性,提出了基于自适应图...
学位论文引用专著时采用著者-出版年制来标注引文的出处,格式正确的是()。 A、姓名(年份:页码)认为:“×××。” B、姓名(页码:年份)认为:“×××。” C、“×××。”(年份,姓名:页码) D、“×××。”(页码:年份,姓名) 点击查看答案 你可能感兴趣...
50层ResNet:我们用这种3层的bottleneck代替34层ResNet中的每个两层block,构成50层ResNet(表1)。我们使用选项B来增加维度。这个模型有38亿FLOPs。 101层和152层ResNet:我们通过使用更多的3层block构建101层和152层ResNet(表1)。尽管深度有了显著的增加,152层ResNet(113亿FLOPs)仍然比VGG-16/19(153亿/196亿FLO...
ResNet 在各个评价指标上打败了当时的其他网络,确实很厉害。 后面的表格显示,不仅是图像分类,ResNet在检测和分割等任务中也取得了第一名。 一般看到这里,一轮粗读就差不多完成了。从这轮粗读中,我们看懂了残差学习的核心思想,基本上理解了本文的核心创新点。当然,粗读深度学习相关的论文时,还可以扫一眼网络的核心...
1. ResNet V1 2. ResNet V2 3. Wide ResNet 4. ResNext 5. Res2Net 6. iResNet 7. ResNeSt 0. 前言 目标:总结残差网络系列论文,老忘记,就记录一下每篇论文的创新点。 论文列表: ResNet v1: Deep Residual Learning for Image Recognition ...
注1:2015年之前的论文不在统计范围内 注2:引用量是根据谷歌给出的数据,会有波动,但影响不大 第一名:SSD SSD: Single Shot MultiBox Detector 作者单位:UNC, Zoox, 谷歌, 密歇根大学 作者团队:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan等 引用量:9097 ...