Revisión de tesis de aprendizaje profundo cuidadoso y práctica de código: revisión y práctica del documento de aprendizaje profundo
- Este es un repositorio para una revisión meticulosa del documento de aprendizaje profundo y la práctica del código.
- Basado en los últimos documentos, presentamos una variedad de artículos de aprendizaje profundo que son muy populares.
- Para las preguntas, déjelo en la pestaña Problemas de este repositorio.
Reconocimiento de imágenes (reconocimiento de imágenes)
- Detección de objetos de extremo a extremo con transformadores (ECCV 2020)
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- Buscando MobileNetv3 (ICCV 2019)
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- Aprendizaje residual profundo para el reconocimiento de imágenes (CVPR 2016)
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- Transferencia de estilo arbitraria en tiempo real con normalización de instancias adaptativas (ICCV 2017)
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- Transferencia de estilo de imagen utilizando redes neuronales convolucionales (CVPR 2016)
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- R-CNN más rápido: hacia la detección de objetos en tiempo real con las redes de propuestas de región (NIPS 2015)
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Procesamiento del lenguaje natural (procesamiento del lenguaje natural)
- Attation de cabeza única RNN: Deja de pensar con tu cabeza (2020)
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- BERT: Prerreinamiento de transformadores bidireccionales profundos para el compromiso del lenguaje (NAACL 2019)
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- La atención es todo lo que necesitas (NIPS 2017)
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- Traducción del automóvil neural al aprender conjuntamente a alinearse y traducir (ICLR 2015 Oral)
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- Mostrar y contar: un generador de subtítulos de imágenes neuronales (CVPR 2015)
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- Secuencia al aprendizaje de secuencia con redes neuronales (NIPS 2014)
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Generar modelo y super resolución
- Aprendizaje de meta-transferencia para super resolución de cero disparos (CVPR 2020)
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- Singan: Aprender un modelo de generación de una sola imagen natural (ICCV 2019)
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- Una arquitectura generadora basada en estilo para generar redes adversas (CVPR 2019)
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- Stargan: Unified genere redes para la traducción de imagen de dominio múltiple a Emaga (CVPR 2018 Oral)
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- Traducción de imagen a imagen con redes adversas condicionales (CVPR 2017)
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- Redes generales (NIPS 2014)
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Modelado y optimización (modelado y optimización)
- Bolsa de trucos para la clasificación de imágenes (CVPR 2019)
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- CIFAR-10 / CIFAR-10 con suavizado de la etiqueta / CIFAR-10 con entrada de entrada / CIFAR-10 con suavizado de etiqueta y mezcla de entrada
- Compresión profunda: compresión redes neuronales profundas con poda, cuantización entrenada y codificación de Huffman (ICLR 2016 oral)
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- Normalización por lotes: acelerar la capacitación de red profunda mediante la reducción del cambio internacional de covariables (PMLR 2015)
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Ejemplos adversos y ataques de puerta trasera (ejemplo hostil y ataque de puerta trasera)
- Hopskipjumpattack: un ataque basado en la decisión de consulta (S&P 2020)
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- Romper la defensa certificada: ejemplos de adversas semánticas con certificados de robustez falsificados (ICLR 2020)
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- OPT-OPT: un ataque adversario de etiqueta dura de consulta (ICLR 2020)
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- ¿Bert es realmente robusto? Una fuerte línea de base para el ataque del lenguaje natural en la clasificación de texto y la implicación (AAAI 2020 Oral)
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- Ataque de caja negra de etiqueta dura de consulta: un enfoque basado en la optimización (ICLR 2019)
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- Aumentos de ataques adversos con impulso (CVPR 2018 Spotlight)
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- ¡Ranas venenosas! Ataques de envenenamiento de etiqueta limpia dirigidas a las redes neuronales (NIPS 2018)
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- Ataques adversos basados en la decisión: ataques confiables contra modelos de aprendizaje automático de caja negra (ICLR 2018)
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Último contenido de revisión de tesis
- Explicando y aprovechando ejemplos adversos (ICLR 2015)
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- Hacia la evaluación de la robustez de las redes neuronales (S&P 2017)
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- Hacia modelos de aprendizaje profundo resistentes a los ataques adversos (ICLR 2018)
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- Los ejemplos adversos no son errores, las características de Arre (NIPS 2019)
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- Robusteidad certificada a ejemplos adversos con privacidad diferencial (S&P 2019)
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- Los gradientes ofuscados ofrecen una falsa sensación de seguridad (ICML 2018)
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- Construcción de ejemplos adversos no delgados con modelos generadores (NIPS 2018)
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- Patch adversario (NIPS 2018)
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