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【论文阅读】高速神经网络HighwayNetworks论文：HighwayNetworks主要问题作者提出了一种叫做Highwaynetworks的架构，用来解决基于梯度的学习模型在拥有较多层数时，难以训练的问题。模型描述对于一个朴素的包含层的前馈神经网络，第层对输入进行非线性转化(参数为)，得到输入。
这篇论文提出了著名的HighwayNetwork，用于解决深层网络的训练问题。这个结构已经得到了广泛的应用，也有很多资料。我之所以阅读这篇五年前的论文，主要是看现在的资料觉得对网络的结构理解的还是比较浅，于是想看看发明者的思路，在这里对收获做了一些总结。
Paper阅读笔记《HighwayNetworks》-神经网络上高速不是梦.yyHaker.49人赞同了该文章.原文链接：HighwayNetworks（2015）.从ImageNet竞赛的几个前几名的模型来看，神经网络的深度对模型效果确实有很大的作用。.可是传统的神经网络随着深度的增加，训练越来越困难...
HighwayNetworksformula.对于我们普通的神经网络，用非线性激活函数H将输入的x转换成y,公式1忽略了bias。.但是，H不仅仅局限于激活函数，也采用其他的形式，像convolutional和recurrent。.对于HighwayNetworks神经网络，增加了两个非线性转换层，一个是T（transformgate...
HighwayNetworks在我看来是一种承上启下的结构，来源于论文《HighwayNetworks》借鉴了类似LSTM(后面会介绍)中门(gate)的思想，结构很通用(太通用的结构不一定是件好事儿)，给出了一种建立更深网络的思路：
随着神经网络的发展，网络的深度逐渐加深（更深的层数以及更小的感受野，能够提高网络分类的准确性(Szegedyetal.,2014;Simonyan&Zisserman,2014)），网络的训练也就变得越来越困难。HighwayNetworks就是一种解决深层次网络训练困难的网络框架。框架。
关于HighwayNetworks和ResNet的区别和联系，Kaiming大神在ResNet的论文里以及各位回答的大佬们已经阐述的很清楚了。这里提供一个另外的视角，从SelectiveKernelNetworks(SKNet，@李翔大佬非常棒的工作)的角度出发，如何看待HighwayNetworks和ResNet。。本来的SKNet是针对同层特征中多个Branch/Group融合...
感兴趣的看该论文的解读，里面有完整的结构。ResNet(2015)一般而言，网络越深越宽会有更好的特征提取能力，但当网络达到一定层数后，随着层数的增加反而导致准确率下降，网络收敛速度更慢。针对这个问题，ResNet的创新之处有二：1.
从HighwayNet到ResNet21世纪最常被引用的神经网络论文介绍了“ResNet”一词。文中引用了我们早期的HighwayNet（2015年5月），ResNet是前者的一个版本。HighwayNets是第一个100层以上的前馈神经网络（以前的神经网络最多只有几十层）。
硕士博士毕业论文—深度卷积HighwayUnit神经网络极化SAR地物类型分类摘要第1-4页ABSTRACT第4-8页1绪论第8-17页1.1研究背景及意义第8-9页1.1.1背景及意义
【论文阅读】高速神经网络HighwayNetworks论文：HighwayNetworks主要问题作者提出了一种叫做Highwaynetworks的架构，用来解决基于梯度的学习模型在拥有较多层数时，难以训练的问题。模型描述对于一个朴素的包含层的前馈神经网络，第层对输入进行非线性转化(参数为)，得到输入。
这篇论文提出了著名的HighwayNetwork，用于解决深层网络的训练问题。这个结构已经得到了广泛的应用，也有很多资料。我之所以阅读这篇五年前的论文，主要是看现在的资料觉得对网络的结构理解的还是比较浅，于是想看看发明者的思路，在这里对收获做了一些总结。
Paper阅读笔记《HighwayNetworks》-神经网络上高速不是梦.yyHaker.49人赞同了该文章.原文链接：HighwayNetworks（2015）.从ImageNet竞赛的几个前几名的模型来看，神经网络的深度对模型效果确实有很大的作用。.可是传统的神经网络随着深度的增加，训练越来越困难...
HighwayNetworksformula.对于我们普通的神经网络，用非线性激活函数H将输入的x转换成y,公式1忽略了bias。.但是，H不仅仅局限于激活函数，也采用其他的形式，像convolutional和recurrent。.对于HighwayNetworks神经网络，增加了两个非线性转换层，一个是T（transformgate...
HighwayNetworks在我看来是一种承上启下的结构，来源于论文《HighwayNetworks》借鉴了类似LSTM(后面会介绍)中门(gate)的思想，结构很通用(太通用的结构不一定是件好事儿)，给出了一种建立更深网络的思路：
随着神经网络的发展，网络的深度逐渐加深（更深的层数以及更小的感受野，能够提高网络分类的准确性(Szegedyetal.,2014;Simonyan&Zisserman,2014)），网络的训练也就变得越来越困难。HighwayNetworks就是一种解决深层次网络训练困难的网络框架。框架。
关于HighwayNetworks和ResNet的区别和联系，Kaiming大神在ResNet的论文里以及各位回答的大佬们已经阐述的很清楚了。这里提供一个另外的视角，从SelectiveKernelNetworks(SKNet，@李翔大佬非常棒的工作)的角度出发，如何看待HighwayNetworks和ResNet。。本来的SKNet是针对同层特征中多个Branch/Group融合...
感兴趣的看该论文的解读，里面有完整的结构。ResNet(2015)一般而言，网络越深越宽会有更好的特征提取能力，但当网络达到一定层数后，随着层数的增加反而导致准确率下降，网络收敛速度更慢。针对这个问题，ResNet的创新之处有二：1.
从HighwayNet到ResNet21世纪最常被引用的神经网络论文介绍了“ResNet”一词。文中引用了我们早期的HighwayNet（2015年5月），ResNet是前者的一个版本。HighwayNets是第一个100层以上的前馈神经网络（以前的神经网络最多只有几十层）。
硕士博士毕业论文—深度卷积HighwayUnit神经网络极化SAR地物类型分类摘要第1-4页ABSTRACT第4-8页1绪论第8-17页1.1研究背景及意义第8-9页1.1.1背景及意义
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