May, 2020

稳定且表现力强的递归视觉模型

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TL;DR本文提出了一种无需牺牲模型容量和设计复杂度，实现递归处理步骤恒定内存复杂度的学习算法 C-RBP，该算法使递归视觉模型能够探测到长距离的空间依赖关系，并在 MSCOCO 的大规模全景分割挑战中具有比主流前向方法更好的效果。
发现论文，激发创造
  • 低通递归神经网络 - 一种用于发现更长期的相关性的记忆体系结构

    本文提出了一种使用简单且有效的记忆策略来扩展反向传播时间的窗口而不需要更长跟踪的方法，并在一些任务中进行了实证探讨。

    May, 2018

  • 任务驱动的卷积循环视觉系统模型

    通过引入前馈卷积神经网络与反馈式局部循环连接设计，提高图像识别准确性，更加贴近灵长类动物视觉系统的神经活动，为当代物体识别任务的研究提供了新的思路。

    Jun, 2018

  • 需要使用复现来捕获人类视觉系统的表现动态

    本研究采用时间分辨脑成像和深度学习的方法，探究人脑视觉处理的层次动态及信息流向，结果表明，回归深度神经网络模型比参数匹配前馈模型更能准确捕捉人脑视觉处理的多区域功能

    Mar, 2019

  • 复苏和改进递归反向传播

    本文重新审视了递归反向传播算法（RBP）及其适用条件，提出了基于共轭梯度和 Neumann 级数的两个改进算法，并在三个不同的应用领域进行了实验。实验证明，尤其是 Neumann-RBP 变体，对于优化收敛的循环神经网络效率高且有效。

    Mar, 2018

  • 长期循环卷积网络用于视觉识别和描述

    研究比较深度卷积网络和带有循环结构的深度卷积神经网络的效果，针对视频识别、图像描述、检索以及视频叙事方面的问题，开发出一种新颖的循环卷积架构，该架构可以训练端到端，可以同时学习时间动态和卷积感知表示，并具有学习长期依赖性的能力。实验结果证明，循环卷积模型在识别或生成方面与现有的模型相比具有明显的优势。

    Nov, 2014

  • 自适应递归视觉执行零样本计算，以适应未见困难程度的扩展

    通過使用自適應遞歸神經網絡，我們研究了可根據輸入要求動態分配計算資源的遞歸處理，在視覺推理問題中實現了對更困難程度的一般化，而無需訓練。

    Nov, 2023

  • 利用稀疏连接和选择性学习的在线实时递归学习

    这篇论文介绍了一种基于循环神经网络的状态构建方法，提出了能够让实时递归学习可扩展的两个约束条件，并在基准测试和政策评估中证明了其有效性。

    Jan, 2023

  • 基于生物学启发的循环神经网络学习的反向传播时序算法替代方案

    通过实时与合适的自上而下学习信号合并本地可用信息，为循环神经网络提供了高效的学习算法，其中包括了神经形态芯片的在线训练，从而拓宽了大脑中的网络学习理解并在实验中得到了验证。

    Jan, 2019

  • 视觉注意力的循环模型

    通过引入一种新的循环神经网络模型，允许自适应选择一系列区域或位置并仅处理所选区域。该模型可通过强化学习方法训练，提高图像分类性能，并能够跟踪简单对象。

    Jun, 2014

  • 视频超分辨率的循环反投影网络

    提出了一种新颖的视频超分辨率方法，利用具有循环编码器 - 解码器模块的迭代背投影网络从连续视频帧中集成时空上下文信息，通过迭代反向投影框架，无需将帧堆叠在一起，实现对目标帧的高分辨率重建。

    Mar, 2019