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deconvolutional networks
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文本序列匹配的解卷积潜变量模型
本文介绍一种潜变量模型，用于文本匹配，通过联合优化生成目标和判别目标来推断句子表示，采用反卷积网络作为序列解码器以缓解潜变量模型中的典型优化挑战，提供更多语义信息和更好的泛化性能；在无监督方式下训练的模型比基于 LSTM 的解码器具有更强的
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7 years ago
通过卷积稀疏编码分析卷积神经网络
提出了一种新的多层模型，ML-CSC，其信号被假定为从一系列 CSC 层中出现。CNN 的前向传递实际上是服务于 ML-CSC 模型的阈值追踪，将 CNN 与 ML-CSC 模型紧密联系起来，为 CNN 带来了新的视角，同时也提出了一个与去
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8 years ago
训练约束反卷积网络用于道路场景语义分割
该研究使用去卷积神经网络解决道路场景语义分割问题，提出了一个多域道路场景数据集，并通过新的训练策略实现对内存受限的目标网络（T-Net）的知识传递，使其在使用不到 1％的内存的情况下实现比 FCN 更好的准确性。
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8 years ago
CVPR
通过替换进行滤波器解码以理解学习的 CNN 特征
本文提出了一种新的滤波器替换方法来解决卷积神经网络中的内部表示问题，并将其中任意 CNN 单个神经元直接可视化到图像空间中的第一层滤波器。
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9 years ago
卷积神经网络内部探究：图像分类模型和显著性地图的可视化
该论文研究了使用深度卷积网络 (ConvNets) 学习的图像分类模型的可视化，提出了两种基于计算类别分数相对于输入图像的梯度的可视化技术，能够最大化类别得分或计算类别显著图以进行对象分割，最后建立起梯度卷积网络可视化方法和反卷积网络之间的
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11 years ago
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