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fully connected network
搜索结果 - 4
脑启发式视觉里程计：通过系统方法实现速度和可解释性的平衡
该研究介绍了一种集传统视觉测距方法和全连接网络方法于一体的创新系统，通过独立处理各个自由度并注重因果推断来提高可解释性，从而在保持精度的同时大幅提高处理速度，并在根均方误差中实现 5% 的降低，成功弥合长期以来视觉测距研究中速度和精度之间的
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7 months ago
SMDDH: 使用深度学习在印地文文本中进行单例提及检测
提出一种基于全连接网络和卷积神经网络的单一提及检测模块，采用手工制作的特征、上下文信息和词嵌入，应用于使用核指代注释的包括 3.6K 个句子和 78K 个标记的印地语数据集，显著提高了核指代解析过程的性能表现。
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a year ago
NeuLF: 基于神经网络的 4D 光场高效新视角合成
本文提出了一种深度学习方法，用于复杂场景的新视角合成，通过将 3D 场景表示为光场，并采用两平面参数化的光场，用 4D 参数特征化光线，构建 4D 函数实现映射，最后采用全连接网络优化该函数并合成新视角，同时附加了 per-ray dept
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3 years ago
NIPS
哪些神经网络架构会导致梯度爆炸和梯度消失？
我们对一个使用 ReLU 激活的随机初始化全连接网络 N 的梯度统计行为进行了严格分析，发现其输出输入 Jacobian 的平方条目的经验方差呈现简单依赖架构的常数 beta 的指数形式，该常数由隐藏层宽度的倒数之和组成，当 beta 很大
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6 years ago
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