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搜索结果 - 45
BranchyNet: 通过从深度神经网络中早期退出实现快速推理
本文介绍一种新颖的深度网络架构 ——BranchyNet，该架构通过引入额外的支路分类器，允许预测结果提前退出网络，实现较高置信度下的快速推理，以此同时提高网络的分类准确度，并有效地降低网络的推理时间。
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7 years ago
DSSD : 逆卷积单次检测器
本研究提出了一种新的目标检测方法，通过使用 Residual-101 和 SSD 结合，再结合反卷积层来增加大规模语境，提高小目标检测的准确性，并通过在 PASCAL VOC 和 COCO 数据集上进行测试，取得了比当期最先进的方法还要优异
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7 years ago
IJCAI
神经网络翻译模型用于语法纠错
本文介绍了使用神经网络全局词汇模型和神经网络联合模型来改善基于短语的统计机器翻译系统的局限性，通过对源句子的环境信息进行更有效地利用，显著提高了语法错误纠正的准确性。
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8 years ago
ICML
深度卷积网络的定点量化
本研究提出了一种针对深度卷积网络的定点数实现的量化器设计，通过优化比特宽度分配，实现了在 CIFAR-10 基准测试上降低模型大小 20% 以上的优化，同时保持了原始浮点模型的准确性，该设计还能通过微调进一步提高模型的精度，从而实现在定点数
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9 years ago
利用粗糙集和支持向量机进行网络入侵检测
使用 RST 和 SVM 来检测入侵，通过使用 RST 预处理数据降低数据密度，并选择特征送入 SVM 进行学习和测试，方法有效降低数据密度，实验结果显示 RST 和 SVM 体系可以提高误警率和准确度。
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14 years ago
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