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论文解读：DETR《End-to-endobjectdetectionwithtransformers》，ECCV20200.论文基本信息1.论文解决的问题问题2.论文贡献3.方法框架主干网络transformer：4.目标检测转化为集合预测问题5.配对方式-bipartiematchingloss损失函数6.
EfficientDet论文解读qwertyu_1234567的博客01-092455论文:EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection1.论文动机本文作者的目标是要找到一种精度高同时效率高并且还能在各种不同的硬件资源下都能使用的目标检测网络。之所以提出这个目标是...
简介：Paper：论文解读《AdaptiveGradientMethodsWithDynamicBoundOfLearningRate》中国本科生提出AdaBound的神经网络优化算法2、CONVOLUTIONALNEURALNETWORKUsingDenseNet-121(Huangetal.,2017)andResNet-34(Heetal.,2016),wethenconsiderthetaskofimageclassificationonthestandardCIFAR-10dataset.
本文将对近年来MetaRL的重要论文进行idea层面的解读，希望对感兴趣于MetaRL的朋友有所帮助。2MetaRLPaperList[1]Wang,JaneX.,etal."Learningtoreinforcementlearn."arXivpreprintarXiv:1611.05763(2016).[2]Wang,JaneX.,etal."Prefrontalcortex."
论文中给出Transformer的定义是：Transformeristhefirsttransductionmodelrelyingentirelyonself-attentiontocomputerepresentationsofitsinputandoutputwithoutusingsequencealignedRNNsorconvolution。.遗憾的是，作者的论文比较难懂，尤其是Transformer的结构细节和实现方式并没有解释清…
一份值得收藏的ACL2020参会笔记：重要论文与NLP领域的发展趋势解读.本文经授权转载自微信公众号机器之心.自然语言处理顶级会议ACL2020已于7月10日落幕。.受到疫情的影响，今年的ACL是线上举办的。.尽管缺少面对面交流的机会，参会者却获得了在...
在上周BERT这篇论文[5]放出来引起了NLP领域很大的反响，很多人认为是改变了游戏规则的工作，该模型采用BERT+fine-tuning的方法，在11项NLPtasks中取得了state-of-the-art的结果，包括NER、问答等领域的任务。本…
新智元推荐来源：专知（ID：Quan_Zhuanzhi）作者：JianZhang编译：Sanglei,Shengsheng【新智元导读】机器学习顶会ICML2018从2473份提交论文中接收了621篇，其中有63余篇强化学习相关论文，作者将这些论文分成了多个类别，并对每篇文章的核心贡献做了精炼的总结，这些文章也是追踪强化学习最前沿技术的...
我选择解读这篇论文的原因是想要详细解读使用STE的权重更新的梯度。直接复制这些公式进行使用当然完全可以，但是我希望能围绕数学进行解读，并能提供一些这种数学过程为何有效的见解。在继续解读之前，我们先看看这篇论文所使用的符号表示方式：
我选择解读这两篇论文的原因是它们都涉及推理优化这一主题。这两篇论文是从不同角度实现推理优化，而我认为这两个角度都很重要。Choietal.的第一篇论文关注的是用量化来提升推理。这更多是一种面向硬件的方法。
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