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深度学习研究综述 评分:

深度学习研究综述,一定程度上帮助大家了解深度学习的发展过程和发展现状。
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深度学习人脸识别研究综述

分析了当前人脸识别技术在深度学习应用中存在的问题及发展趋势

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2018下半年深度学习发展综述

State of Deep Learning _ H2 2018 Review – Atlas ML – Medium,2018下半年深度学习发展综述

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基于深度学习的视频行为识别综述

本文是基于深度学习的视频行为识别综述,对主流的行为识别方法Two-stream,c3d,r3d等进行简单介绍。

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基于深度学习的行人重识别研究综述(长图png)

基于深度学习的行人重识别研究综述。

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基于深度学习的人脸识别技术综述

人脸识别是计算机视觉研究领域的一个热点,同时人脸识别的研究领域非常广泛。因此,本技术综述限定于:一,在LFW数据集上(Labeled Faces in the Wild)获得优秀结果的方法; 二,是采用深度学习的方法。

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深度学习文字识别论文综述

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种,深度学习采用了神经网络的分层结构,系统包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻的节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接。深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构,对输入数据逐级提取从底层到高层的特征,从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。

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【2018 最新】deep learning 深度学习的现状及局限综述

【2018 最新】deep learning 纽约大学教授Gary Marcus长文对深度学习的现状及局限性批判性探讨 + Deep Learning-LeCun、Bengio和Hinton三大牛的综述[2015]。讲解讨论了深度学习是什么?深度学习能做好什么? 深度学习的局限性、过度炒作的潜在风险、更好的人工智能方法是什么?等非常核心的问题,对机器学习、深度学习研究者和学习者启发很大!

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基于深度学习的推荐系统研究综述(黄立威等)

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基于深度学习的图像语义分割算法综述

自An overview of semantic image segmentation,原作者保留版权。

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基于机器学习的雷达辐射源识别研究综述

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基于深度学习的人体行为识别算法综述

人体行为识别分两个过程:特征表征和动作的识别及理解。

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深度学习在图像识别中的研究及应用

对图像进行精确识别,具有非常重要的研究意义,图像识别技术在医药学、航天、 军事、工农业等诸多方面发挥着重要的作用。当前图像识别方法大多采用人工提取特 征,不仅费时费力,而且提取困难;而深度学习是一种非监督学习,学习过程中可以 不知道样本的标签值,整个过程无需人工参与也能提取到好的特征。近年来,将深度 学习用于图像识别成为了图像识别领域的研究热点,已取得了良好的效果,并且有广 阔的研究空间。

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资源受限项目调度问题的研究综述

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基于深度学习的人脸识别研究

采用一种基于深度学习的人脸识别系统,通过逐层预训练的方法训练网络的初始权值,随后再精调网络,可使网络达到全局最优,避免网络模型陷入局部最优。

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轻量化网络综述

包含自己做的一个presentation,和相关的参考文献,shuffleNet,MobileNet v1 Mobilev2,等

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高分辨率遥感图像文献阅读总结

使用形状特征以及光谱特征融合并用SVM对其进行分类

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深度学习国内研究综述_樊雅琴

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深度学习在遥感中的应用综述

深度学习作为一个领域的重大突破已经被证明是一个非常强大的工具在许多领域。我们是否应该把深度学习作为一切的关键?或者,我们应该抵制黑箱解决方案吗?在遥感社区中存在着一些有争议的观点。在本文中,我们分析了对遥感数据分析的深度学习的挑战,回顾了最近的进展,并提供了资源,使遥感的深度学习从一开始就非常简单。更重要的是,我们提倡遥感科学家将他们的专业知识带进深度学习,并将其作为一种隐含的一般模式,以应对气候变化和城市化等前所未有的大规模有影响的挑战。

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