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GateNet:一种用于自动流式细胞术分割的新型神经网络架构
通过使用 GateNet 神经网络架构,本研究提出的自动门控方法在流式细胞术中实现了无需矫正批处理效应的全自动门控,验证了其与人类表现相媲美的准确性,并展示了其在各个领域中广泛适用的特点。
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7 months ago
提升 RNN-T 中声音和文本表征的融合
本文提出在深度学习中使用门结构和双线性池化,在自动语音识别领域取得了较大的词错误率的优化。
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2 years ago
ICLR
学习条件通道门控网络的批处理形态塑造
通过细粒度分层的对卷积特征进行条件开 / 关设置和匹配预设分布的批量形状代码,我们提出了可训练大容量神经网络的新方法,从而大幅提升准确性而降低动态运算代价,其效果已在 CIFAR-10、ImageNet 和 Cityscapes 等数据集上
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5 years ago
通过 p - 范数门加速训练非常深的神经网络
本文提出一种 $p$-norm 控制流方案,通过控制数据流提高 LSTM、Residual Nets 等深度神经网络的学习速度。实验证明,在不增加额外操作的情况下,该方案显著加速了学习。
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8 years ago
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