慎重な深い学習論文のレビューとコード練習：深い学習論文のレビューと練習
- これは、細心の深い学習ペーパーレビューとコードプラクティスのリポジトリです。
- 最新の論文に基づいて、非常に人気のあるさまざまな深い学習論文を紹介します。
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画像認識（画像認識）
- トランスを使用したエンドツーエンドオブジェクトの検出（ECCV 2020）
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- MobileNETV3の検索（ICCV 2019）
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- 画像認識のための深い残留学習（CVPR 2016）
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- 適応インスタンスの正規化を備えたリアルタイムの任意のスタイル転送（ICCV 2017）
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- 畳み込みニューラルネットワークを使用した画像スタイルの転送（CVPR 2016）
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- より高速なR-CNN：地域の提案ネットワークを使用したリアルタイムオブジェクト検出に向けて（NIPS 2015）
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自然言語処理（自然言語処理）
- シングルヘッドアトアテーションRNN：頭で考えるのをやめます（2020）
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- BERT：言語継続のための深い双方向トランスの事前訓練（NAACL 2019）
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- 注意が必要です（NIP 2017）
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- 整列と翻訳を共同で学習することによるニューラル機械翻訳（ICLR 2015 Oral）
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- ショーとテル：ニューラルイメージキャプションジェネレーター（CVPR 2015）
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- ニューラルネットワークを使用したシーケンス学習へのシーケンス（NIPS 2014）
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モデルとスーパー解像度を生成します
- ゼロショットスーパー解像度のメタトランスファー学習（CVPR 2020）
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- シンガン：単一の自然なイメージから生成モデルを学ぶ（ICCV 2019）
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- 敵対的なネットワークを生成するためのスタイルベースのジェネレーターアーキテクチャ（CVPR 2019）
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- Stargan：unified Generate Networks for Multi-Domain Image-to-Emage翻訳（CVPR 2018 Oral）
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- 条件付き敵対ネットワークを備えた画像間翻訳（CVPR 2017）
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- ゼネラルネット（NIP 2014）
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モデリングと最適化（モデリングと最適化）
- 画像分類のためのトリックの袋（CVPR 2019）
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- ラベルスムージング / CIFAR-10を備えたCIFAR-10 / CIFAR-10
- ディープ圧縮：剪定、訓練された量子化、ハフマンコーディングを備えた圧縮ディープニューラルネットワーク（ICLR 2016 Oral）
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- バッチ正規化：国際的な共変量シフトを減らすことにより、ディープネットワークトレーニングの加速（PMLR 2015）
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敵対的な例とバックドア攻撃（敵対的な例とバックドア攻撃）
- hopskipjumpattack：クエリ効率の高い意思決定ベースの攻撃（S＆P 2020）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ /要約PDF /ターゲット攻撃 /ターゲット攻撃 /ターゲット攻撃
- 認定された防衛の破壊：スプーフィングされた堅牢性証明書を使用したセマンティックな敵対例（ICLR 2020）
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- Sign-Opt：クエリ効率の高いハードラベル敵対攻撃（ICLR 2020）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ /要約PDF / MNIST / CIFAR-10
- バートは本当に堅牢ですか？テキスト分類と伴う伴う自然言語攻撃のための強力なベースライン（AAAI 2020 Oral）
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- クエリ効率の高いハードラベルブラックボックス攻撃：最適化ベースのアプローチ（ICLR 2019）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ /要約PDF / MNIST / CIFAR-10
- 勢いによる敵対的な攻撃の向上（CVPR 2018スポットライト）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ /要約PDF / CIFAR-10 / IMAGENET
- 毒カエル！ニューラルネットワークに対するターゲットを絞ったクリーンラベル中毒攻撃（NIPS 2018）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ /サマリーPDF / Resnet / AlexNet
- 決定ベースの敵対攻撃：ブラックボックスの機械学習モデルに対する信頼できる攻撃（ICLR 2018）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ /要約PDF /コード練習
最後の論文レビューコンテンツ
- 敵対例の説明と利用（ICLR 2015）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ
- ニューラルネットワークの堅牢性の評価に向けて（S＆P 2017）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ
- 敵対的攻撃に耐性のある深い学習モデルに向けて（ICLR 2018）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ
- 敵対的な例はバグではなく、大変な特徴です（NIP 2019）
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- プライバシーが異なる敵対例に対する認定堅牢性（S＆P 2019）
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- 難読化された勾配は、誤った安心感を与えます（ICML 2018）
- オリジナルペーパーリンク /ペーパーレビュービデオ
- 生成モデルを使用して、未処理の敵対例を構築する（NIP 2018）
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- 敵対的なパッチ（NIPS 2018）
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