Revisão cuidadosa da tese de aprendizagem profunda e prática de código: Revisão e prática de papel de aprendizado profundo
- Este é um repositório para uma revisão meticulosa do artigo de aprendizado profundo e prática de código.
- Com base nos artigos mais recentes, apresentamos uma variedade de documentos de aprendizado profundo que são muito populares.
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Reconhecimento de imagem (reconhecimento de imagem)
- Detecção de objetos de ponta a ponta com transformadores (ECCV 2020)
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- Procurando MobileNetv3 (ICCV 2019)
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- Aprendizado residual profundo para reconhecimento de imagem (CVPR 2016)
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- Transferência de estilo arbitrário em tempo real com normalização de instância adaptativa (ICCV 2017)
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- Transferência de estilo de imagem usando redes neurais convolucionais (CVPR 2016)
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- R-CNN mais rápido: em relação à detecção de objetos em tempo real com redes de propostas de região (NIPS 2015)
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Processamento de linguagem natural (processamento de linguagem natural)
- ATATION RNN de cabeça única: pare de pensar com sua cabeça (2020)
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- Bert: Pré-treinamento de transformadores bidirecionais profundos para a aceitação de idiomas (NAACL 2019)
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- Atenção é tudo o que você precisa (NIPS 2017)
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- Tradução da máquina neural aprendendo em conjunto a alinhar e traduzir (ICLR 2015 Oral)
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- Mostre e diga: um gerador de legenda de imagem neural (CVPR 2015)
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- Seqüência de aprendizado de sequência com redes neurais (NIPS 2014)
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Gerar modelo e super resolução
- Aprendizagem de meta-transferência para super-resolução zero (CVPR 2020)
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- Singan: Aprendendo um modelo Gereate a partir de uma única imagem natural (ICCV 2019)
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- Uma arquitetura geradora baseada em estilo para gerar redes adversárias (CVPR 2019)
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- Stargan: Unified Gereate Redes para tradução para imagens para emissão de vários domínios (CVPR 2018 Oral)
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- Tradução de imagem para imagem com redes adversárias condicionais (CVPR 2017)
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- Geral Nets (NIPS 2014)
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Modelagem e otimização (modelagem e otimização)
- Saco de truques para classificação de imagem (CVPR 2019)
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- CIFAR-10 / CIFAR-10 com suavização de etiquetas / cifar-10 com mistura de entrada / cifar-10 com suavização de etiquetas e mistura de entrada
- Compressão profunda: compressão de redes neurais profundas com poda, quantização treinada e codificação de Huffman (ICLR 2016 Oral)
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- Normalização em lote: acelerando o treinamento profundo da rede, reduzindo a mudança internacional de covariáveis (PMLR 2015)
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Exemplos adversários e ataques de backdoor (exemplo hostil e ataque de backdoor)
- HopSkipJumpattack: um ataque baseado em decisão eficácia da consulta (S&P 2020)
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- Breaking Certified Defense: Exemplos Adversários semânticos com certificados de robustez falsificados (ICLR 2020)
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- Sign-OPT: um ataque adversário de etiqueta dura com eficiência de consulta (ICLR 2020)
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- Bert é realmente robusto? Uma forte linha de base para o ataque de linguagem natural à classificação e implicação de texto (aaai 2020 oral)
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- Ataque de caixa preta com eficiência de consulta: Uma abordagem baseada em otimização (ICLR 2019)
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- Aumentando ataques adversários com momento (CVPR 2018 Spotlight)
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- Sapos venenosos! Ataques direcionados de envenenamento de rótulos limpos em redes neurais (NIPS 2018)
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- Ataques adversários baseados em decisão: ataques confiáveis contra modelos de aprendizado de máquina de caixa preta (ICLR 2018)
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Última tese de revisão do conteúdo
- Explicando e aproveitando exemplos adversários (ICLR 2015)
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- Para avaliar a robustez das redes neurais (S&P 2017)
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- Rumo a modelos de aprendizado profundo resistentes a ataques adversários (ICLR 2018)
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- Exemplos adversários não são bugs, os recursos do Arre (NIPS 2019)
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- Robustez certificada para exemplos adversários com privacidade diferencial (S&P 2019)
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- Gradientes ofuscados fornecem uma falsa sensação de segurança (ICML 2018)
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- Construindo exemplos adversários não riitos com modelos Gereate (NIPS 2018)
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- Patch adversário (NIPS 2018)
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