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深度学习文献阅读笔记(3)

时间:2017-07-18 22:15:50      阅读:149      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:输出   创新   算法   2014年   work   pop   模型   net   今后   

  21、深度神经网络在视觉显著性中的应用(Visual Attention with Deep Neural Networks)(英文,会议论文。2015年,IEEE检索)

  这篇文章主要讲CNN在显著性检測领域的应用。

  

  22、深度学习研究进展(中文,期刊,2015年。知网)

  深度学习方面的一篇综述性文章,对深度学习的由来,人脑视觉机理,CNN结构都有较为具体的描写叙述,并介绍深度学习在今后的主要改进方向。

 

  23、深度学习研究进展(中文,期刊,2014年,知网)

  强调一点。就是Hinton等人所做的突破性工作主要是在DBN方面,而不是CNN。文章主要介绍置信网络和自己主动编码器,对于初始化方法、网络层数、激活函数选择、模型结构、学习算法等方面的改进进展进行综述。并介绍了深度学习的实际应用以及未来研究方向,是一篇较为全面的综述文章。

 

  24、深度学习的研究与发展(中文,期刊。2015年,知网)

  文章中指出BP算法于1974年提出,对受限玻尔兹曼机、深度置信网络、自己主动编码器、卷积神经网络的原理、结构均有介绍,当中对于CNN的介绍有一定參考价值。

同一时候简要介绍了深度学习的应用以及研究进展。

 

  25、深度学习研究综述(中文,期刊。2015年,知网)

  对CNN介绍得比較具体,提到了平均池化、最大池化等名词概念,简要介绍了DeepID和DeepFace算法。參考文献相对经典。

 

  26、深度学习研究综述(中文,期刊,2012年。知网)

  指出Lecun等人首先提出CNN这一多层结构学习算法,介绍了DBN和CNN的原理结构,当中对CNN的介绍较为具体,同一时候简要介绍了二者的应用进展。

 

  27、深度学习及其在目标和行为识别中的新进展(中文。期刊。2014年,知网)

  由清华大牛撰写,是深度学习方面一篇典型的综述性文章。提起相关神经科学的支持。文章主要介绍限制玻尔兹曼机和自己主动编码器的原理、结构以及改进方案,并对其在目标和行为识别中的应用给予具体介绍,以及今后须要解决的问题,文章在内容和结构上都具有较大參考价值。

 

  28、图像物体分类与检測算法综述(中文,期刊,2013年。知网)

  文章以视觉竞赛(如PASCAL VOC竞赛和ImageNet竞赛)为主线来对当今的分类检測算法(包含深度学习)进行综述。提供了具体的比赛数据,非常有说服力。

 

  29、使用卷积神经网络的光照不变性人脸识别(Illumination Invariant Face Recognition Using Convolutional Neural Networks)(英文。会议论文,2015年,IEEE检索)

  CNN在人脸识别问题中最主要的应用。老方法解决新问题,之所以说是新问题,是由于在人脸识别中增加了光照不均的干扰。

 

  30、基于深度特征学习的年龄预计(Deep-Learned Feature for Age Estimation)(英文,会议论文,2015年。IEEE检索)

  文章将CNN首次应用于年龄预计,主要有下面两个创新点:一是对于CNN的各个映射层的特征map都加以利用,而不仅仅是利用顶层输出特征map,属于多层特征融合思想;二是将流形学习分类器与CNN相结合,属于CNN与先进分类器的结合。

深度学习文献阅读笔记(3)

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原文地址:http://www.cnblogs.com/mthoutai/p/7202734.html

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