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论文摘要：显著性方法被广泛用于强调模型预测中输入特征的重要性。本文着手在时间序列数据的新基准中，广泛地比较各种基于显著性的可解释性方法在各种神经体系结构（包括递归神经网络，时间卷积网络和变压器）中的性能。
论文解读ChannelpruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks.本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。.对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。.进一步，本文将算法推广到...
浅谈企业档案基础工作的重要性第2卷第1期Z421年7月01甘肃科技GascecnehooynuSineadTcnlgZ2No4．7．1－，以．21O1浅谈企业档案基础工...
【NLP论文笔记】Deepcontextualizedwordrepresentations（ELMO词向量理解）本文主要用于记录华盛顿大学计算机院发表于2018年的一篇论文。该论文主要提出了ELMO词向量模型。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链…
目标检测最新总结文献：1《DeepLearningforGenericObjectDetectionASurvey》下载地址2.《ObjectDetectionin20Years:ASurvey》下载地址GitHub：下载地址目标检测是将图像或者视频中的目标与其他不感兴趣区域进行区分，判断是否存在...
哇塞，这个回答简直了。笔者最近也在研究图像分类这一块儿。有没有前景不敢说，但是无论做啥，都需要一定…摘自“具有深度卷积神经网络的ImageNet分类”尽管LeNet取得了不错的成绩并显示了CNN的潜力，但由于计算能力和数据量有限，该领域的发展停滞了十年。
深度学习网络模型压缩剪枝详细分析一．简介1.背景深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。为
今年NeurIPS2020总接受论文数9454篇，其中接收了1900篇论文（105篇Oral与280篇spotlights），接收率约为20.09%。.接收论文列表可以访问原文获取。.本文梳理NeurIPS有关时间序列领域的最新研究成果，希望对大家的科研工作带来帮助：.时间序列预测：4篇.
干货|做人工智能必看的45篇论文-附下载地址及pdf版本~.【导读】今天介绍下做人工智能必看的45篇论文，并附上下载地址，同时小编也整合了pdf版本，想要获取完整版可以在公众号“飞马会”菜单栏回复数字"59"，整理不易，期待大家不止是收藏，更…
第39卷，增刊V01．39Supplement红外与激光工程InfraredLaserEngineering2010年5月Mav．2（）10零均值归一化互相关算法特性研究徐德江1（1．中国科学院研究生院，北京100049；2．中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳110016；3．中国科学院光电信息处理重点实验室，沈阳110016；4．辽宁省图像理解与视觉...
论文摘要：显著性方法被广泛用于强调模型预测中输入特征的重要性。本文着手在时间序列数据的新基准中，广泛地比较各种基于显著性的可解释性方法在各种神经体系结构（包括递归神经网络，时间卷积网络和变压器）中的性能。
论文解读ChannelpruningforAcceleratingVeryDeepNeuralNetworks.本文提出了一种新的裁枝方法，用于加速深层卷积神经网络。.对于一个训练好的模型，本文方法通过一个2步迭代的算法逐层裁枝，优化函数是LASSO回归和最小二乘法重建误差。.进一步，本文将算法推广到...
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哇塞，这个回答简直了。笔者最近也在研究图像分类这一块儿。有没有前景不敢说，但是无论做啥，都需要一定…摘自“具有深度卷积神经网络的ImageNet分类”尽管LeNet取得了不错的成绩并显示了CNN的潜力，但由于计算能力和数据量有限，该领域的发展停滞了十年。
深度学习网络模型压缩剪枝详细分析一．简介1.背景深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。为
今年NeurIPS2020总接受论文数9454篇，其中接收了1900篇论文（105篇Oral与280篇spotlights），接收率约为20.09%。.接收论文列表可以访问原文获取。.本文梳理NeurIPS有关时间序列领域的最新研究成果，希望对大家的科研工作带来帮助：.时间序列预测：4篇.
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第39卷，增刊V01．39Supplement红外与激光工程InfraredLaserEngineering2010年5月Mav．2（）10零均值归一化互相关算法特性研究徐德江1（1．中国科学院研究生院，北京100049；2．中国科学院沈阳自动化研究所，沈阳110016；3．中国科学院光电信息处理重点实验室，沈阳110016；4．辽宁省图像理解与视觉...
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