Examen minutieux de la thèse en profondeur et pratique du code: revue et pratique du papier d'apprentissage en profondeur
- Il s'agit d'un référentiel pour une revue méticuleuse du papier d'apprentissage en profondeur et une pratique du code.
- Sur la base des derniers articles, nous introduisons une variété d'articles d'apprentissage en profondeur très populaires.
- Pour les questions, veuillez le laisser dans l'onglet Issues de ce référentiel.
Reconnaissance d'image (reconnaissance d'image)
- Détection d'objets de bout en bout avec Transformers (ECCV 2020)
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- Recherche de mobilenetv3 (ICCV 2019)
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- Apprentissage résiduel profond pour la reconnaissance d'image (CVPR 2016)
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- Transfert de style arbitraire en temps réel avec une normalisation des instances adaptatives (ICCV 2017)
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- Transfert de style d'image à l'aide de réseaux de neurones convolutionnels (CVPR 2016)
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- R-CNN plus rapide: vers la détection d'objets en temps réel avec les réseaux de propositions de région (NIPS 2015)
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Traitement du langage naturel (traitement du langage naturel)
- Attation à tête unique RNN: Arrêtez de penser avec votre tête (2020)
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- Bert: pré-formation des transformateurs bidirectionnels profonds pour l'entreprise linguistique (NAACL 2019)
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- L'attention est tout ce dont vous avez besoin (NIPS 2017)
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- Traduction de machine neurale en apprenant conjointement à aligner et à traduire (ICLR 2015 oral)
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- Afficher et dire: un générateur de légendes d'image neuronale (CVPR 2015)
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- Séquence à l'apprentissage des séquences avec des réseaux de neurones (NIPS 2014)
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Générer un modèle et une super résolution
- Méta-transfert d'apprentissage pour la super-résolution zéro-shot (CVPR 2020)
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- Singan: Apprendre un modèle de génération à partir d'une seule image naturelle (ICCV 2019)
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- Une architecture de générateur basée sur le style pour générer des réseaux contradictoires (CVPR 2019)
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- Stargan: Unified Generate Networks for Multi-Domain Image to-Emage Traduction (CVPR 2018 ORAL)
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- Traduction d'image à l'image avec des réseaux contradictoires conditionnels (CVPR 2017)
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- General Nets (NIPS 2014)
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Modélisation et optimisation (modélisation et optimisation)
- Sac d'astuces pour la classification d'images (CVPR 2019)
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- CIFAR-10 / CIFAR-10 avec lissage de l'étiquette / CIFAR-10 avec mélange d'entrée / CIFAR-10 avec lissage et mélange d'entrée
- Compression profonde: réseaux de neurones profonds de compression avec élagage, quantification formée et codage Huffman (ICLR 2016)
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- Normalisation par lots: Accélération de la formation profonde du réseau en réduisant le changement de covariable international (PMLR 2015)
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Exemples contradictoires et attaques de porte dérobée (exemple hostile et attaque de porte dérobée)
- Hopskipjumpattack: une attaque basée sur la décision efficace par la question (S&P 2020)
- Lien de papier / revue papier d'origine vidéo / résumé PDF / attaque ciblée / attaque non ciblée
- Breaking Certified Defenses: Exemples adversaires sémantiques avec des certifications de robustesse usurpées (ICLR 2020)
- Lien papier / journal original Video / résumé PDF / Code Pratique
- Sign-Opt: une attaque adversaire à l'ébullition dur (ICLR 2020)
- Lien papier / revue papier Video / Résumé PDF / MNIST / CIFAR-10
- Bert est-il vraiment robuste? Une forte référence pour l'attaque en langage naturel contre la classification et l'implication du texte (AAAI 2020 oral)
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- Attaque de Black-Box Attack de la Black-Box: une approche basée sur l'optimisation (ICLR 2019)
- Lien papier / revue papier Video / Résumé PDF / MNIST / CIFAR-10
- Boîtement des attaques contradictoires avec Momentum (CVPR 2018 Spotlight)
- Lien de papier / revue papier d'origine vidéo / résumé PDF / CIFAR-10 / IMAMENET
- Poison grenouilles! Attaques d'empoisonnement à l'étiquette propre ciblée contre les réseaux de neurones (NIPS 2018)
- Lien papier / revue papier Video / Résumé PDF / Resnet / Alexnet
- Attaques contradictoires basées sur la décision: attaques fiables contre les modèles d'apprentissage automatique de la boîte noire (ICLR 2018)
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Dernière thèse Review Content
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- Les exemples contradictoires ne sont pas des bugs, les fonctionnalités ARRE (NIPS 2019)
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- Construire des exemples adversaires non liés avec des modèles générés (NIPS 2018)
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- Patch adversaire (NIPS 2018)
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