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关键词convolutional

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分层联想记忆
本文描述了一种完全反馈的关联记忆模型，具有任意数量的层，其中一些层可以是局部连接的（卷积），以及相应的能量函数，该函数在神经元的激活动力轨迹上逐渐降低。该模型具有来自较高层的丰富反馈，以帮助较低层神经元决定它们对输入刺激的响应。
PDF3 years ago
PolarMask++: 增强的极坐标表示方法用于单次实例分割及其它应用
本研究提出了一种基于极坐标的无锚盒实例分割框架，将实例分割问题重构为在极坐标下预测物体轮廓，具有统一的实例分割和物体检测框架、计算复杂度低的优点，可以轻松嵌入已有的检测方法中。另外还使用了细化的特征金字塔模型对算法进行改进，实验表明这种方法
PDF3 years ago
MM基于深度学习的 AWGN 与多径衰落条件下通道编码参数的盲识别
本文提出一种基于深度学习的解决方案来识别包括 LDPC、卷积、Turbo 和 Polar 等编码方案的通道编码参数。该方法不需要关于通道状态或信噪比（SNR）的先前知识或估计，并能够抵抗多径衰减等通道失真，从而提高了正确检测编码参数的概率，
PDF4 years ago
剑桥大学 WMT18 机器翻译系统
该论文探究利用多种不同的神经模型进行翻译的组合，其中包括递归、卷积和自注意力模型，最终结合短语基 SMT 系统的 MBR 方案，相较于强 Transformer 模型集合，取得了小但一致的收益。
PDF6 years ago
半监督语义分割的对抗学习
本研究提出了一种采用对抗网络的半监督语义分割方法，通过设计全卷积判别器，辅以标准交叉熵损失，实现对未标记图像的信任区域的发现，提高了分割准确性。在 PASCAL VOC 2012 和 Cityscapes 数据集上的实验证明了该算法的有效性
PDF6 years ago
NIPS更新 VESICLE-CNN 突触检测器
本研究介绍了一个新版本的 VESICLE-CNN 算法，通过使用扩张卷积技术，将其转化为全卷积形式，在不降低空间分辨率的同时，实现了与原始算法相当的性能，并在测试时间上获得了 600 倍的加速。
PDF7 years ago
将深度信息融合至 CNN 和 CRF 用于室内语义分割
本文提出了一种新的神经网络结构 (DFCN-DCRF)，该结构将 RGB-D 完全卷积神经网络 (DFCN) 与深度敏感的全连接条件随机场 (DCRF) 相结合，以改善分割性能。在实验中表明，DFCN-DCRF 与大多数最先进的方法相比具有
PDF7 years ago
MidiNet：一种用于符号域音乐生成的卷积生成对抗网络
本文提出一种基于卷积神经网络的生成式对抗网络 MidiNet，用于在符号域中生成旋律，其能够通过先前的和弦序列或前几小节的旋律生成新的旋律，相比 MelodyRNN 模型表现更为出色。
PDF7 years ago
文本生成的混合卷积变分自编码器
本文探讨了建筑选择对于学习文本生成变分自编码器（VAE）的影响。与之前引入的使用 RNN 的 VAE 不同，本文提出了一种新颖的混合架构，将完全前馈卷积和反卷积组件与递归语言模型混合在一起。我们的架构具有几个有吸引力的属性，如更快的运行时间
PDF7 years ago
线性时间神经机器翻译
提出一种新颖的神经网络 ByteNet，它是一个一维卷积神经网络，可用于处理序列，且其编码和解码的能力较强，使用字节卷积和动态展开机制，时间复杂度线性，取得了语言建模和机器翻译方面的最佳性能。
PDF8 years ago
Deep Motif: 基因组序列分类可视化
本文利用深层卷积 / MLP 框架对基因组序列进行分类，在优化驱动策略的指导下提取 “motifs” 以可视化网络学习的正向分类。实验证明，本文提出的 Deep Motif（DeMo）提取的 motifs 类似于并在某些情况下优于当前已知的
PDF8 years ago