Advertisement

深度学习论文与实践技术综述

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本综述全面探讨了深度学习领域的最新进展,涵盖了多种模型架构、算法优化及应用案例,并提供了实践经验分享和技术挑战分析。 真正的即插即用!盘点11种CNN网络设计中的精巧通用“小”插件;一文看尽27篇CVPR 2021年二维目标检测论文综述,详解50多种多模态图像融合方法;概览CVPR 2021最新18篇口头报告论文;如何入门多视角人脸正面化生成?超详细最新综述不容错过!万字长文细说工业缺陷检测技术与应用;结构重参数化技术综述,进可暴力提性能,退可无损做压缩;深入浅出学习多视角3D目标识别的最新进展;盘点CVPR二十年最具影响力的10篇论文;一文看尽6篇CVPR 2021伪装目标检测及旋转目标检测研究;概览6篇CVPR 2021二维异常检测领域的前沿工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本综述全面探讨了深度学习领域的最新进展,涵盖了多种模型架构、算法优化及应用案例,并提供了实践经验分享和技术挑战分析。 真正的即插即用!盘点11种CNN网络设计中的精巧通用“小”插件;一文看尽27篇CVPR 2021年二维目标检测论文综述,详解50多种多模态图像融合方法;概览CVPR 2021最新18篇口头报告论文;如何入门多视角人脸正面化生成?超详细最新综述不容错过!万字长文细说工业缺陷检测技术与应用;结构重参数化技术综述,进可暴力提性能,退可无损做压缩;深入浅出学习多视角3D目标识别的最新进展;盘点CVPR二十年最具影响力的10篇论文;一文看尽6篇CVPR 2021伪装目标检测及旋转目标检测研究;概览6篇CVPR 2021二维异常检测领域的前沿工作。
  • 多任务
    优质
    本文为一篇综述性论文,全面探讨了深度多任务学习领域的最新进展和挑战,总结了多种模型架构及其应用实例,并展望未来研究方向。 尽管在深度学习领域取得了最近的进展,大多数方法仍然采用类似“筒仓”的解决方案,即专注于孤立地为每个单独的任务训练一个独立的神经网络。然而,在许多现实问题中需要多模态方法,因此需要能够处理多个任务的模型。多任务学习(MTL)旨在通过利用跨不同任务的信息来提高模型的泛化能力。
  • 《自动驾驶中的
    优质
    本文为读者提供了关于自动驾驶领域中深度学习技术的全面概述,涵盖算法、应用及未来趋势。适合研究者和工程师阅读。 自动驾驶是人工智能应用中最活跃的领域之一。几乎在同一时期,深度学习领域的几位先驱取得了突破性进展,并因此获得了2019年ACM图灵奖。这三位被称为“深度学习之父”的学者分别是Hinton、Bengio和LeCun。以下是关于采用深度学习方法的自动驾驶技术的一篇综述。
  • :增量
    优质
    本综述探讨了增量学习和深度学习的相关理论和技术,分析其在处理大规模、动态数据集中的应用及挑战,展望未来研究方向。 本段落是一篇综述文章,共30页,并参考了249篇文献。该文全面调研了深度类别增量学习的最新进展,并从三大方面进行总结:以数据为中心、以模型为中心以及算法驱动的方法。同时,在图像分类任务中对16种方法进行了统一评估。 在封闭世界中的许多视觉任务上,如CNN和视觉Transformer等深度模型取得了令人瞩目的成就。然而,随着我们所处的世界不断变化,新的类别会不时出现并需要学习系统持续地获取新知识。例如,机器人需要理解新增的指令或意见监控系统应每天分析新兴的话题。 类增量学习(CIL)使学习者能够逐步整合新类别的信息,并在所有已知分类中构建通用分类器。然而,在直接用新的类别实例训练模型时,会遇到一个严重问题——即模型可能会灾难性地忘记先前的类别特征,导致性能急剧下降。为解决这一问题,机器学习领域已经开展了大量研究工作。 本段落全面综述了深度类增量学习的最新进展,并从数据驱动、以模型为中心和算法导向三个方面总结这些方法。同时,在基准图像分类任务中对16种方法进行了严格的统一评估,以便经验性地揭示不同算法的特点。
  • 《关于最优化的
    优质
    本文为一篇深度学习领域最优化问题的研究综述,系统回顾了该领域的关键进展、现存挑战及未来方向。 神经网络在多个应用领域展现了巨大的潜力,并成为当前最热门的研究方向之一。其训练过程主要通过求解一个复杂的非线性优化问题来实现,而传统的优化理论难以直接应用于这一难题中。
  • 逆向强化研究
    优质
    本文为一篇深度逆向强化学习领域的综述性论文,系统地总结了该领域的主要研究成果、方法论及其应用,并探讨未来的研究方向。 深度逆向强化学习是机器学习领域的一个新兴研究热点,它旨在解决深度强化学习回报函数难以获取的问题,并提出了一种通过专家示例轨迹来重构回报函数的方法。首先介绍了三种经典的深度强化学习算法;接着详细阐述了传统的逆向强化学习方法,包括学徒学习、最大边际规划、结构化分类和概率模型形式化的技术路径;然后对当前的深度逆向强化学习前沿方向进行了综述,涵盖基于最大边际法的深度逆向强化学习、结合深度Q网络的方法以及利用最大熵模型的技术。此外还探讨了非专家示例轨迹下的逆向强化学习方法。最后总结了该领域在算法设计、理论研究和实际应用方面面临的挑战及未来的发展方向。
  • .sparse性」首篇全面
    优质
    这篇开创性的论文为深度学习领域中sparse性问题提供了首个全面的综述,涵盖了理论基础、应用实例及未来研究方向。 深度学习日益增加的能源消耗和性能成本推动了社区通过选择性修剪网络组件来减小神经网络规模的做法。这与生物学上的稀疏连接现象相似:即使经过修剪后的稀疏网络无法超越原有的密集型网络,也能达到同样的推广效果。
  • 模型压缩加速——聚焦模型压缩和
    优质
    本文全面回顾了深度学习模型压缩与加速领域的主要方法和技术进展,重点关注模型压缩策略及其对提高计算效率的影响。 深度学习模型压缩与加速是当前AI领域中的一个重要研究方向,在资源受限的设备上实现高效部署尤为关键。这篇论文探讨了通过多种技术来减小模型大小并提升运行速度,以适应不同的计算环境。本段落将详细讨论这些关键技术。 首先,理解深度学习模型复杂性至关重要:随着神经网络结构变得越来越深,参数数量迅速增加,导致计算和存储需求大幅上升。这对移动设备和边缘计算环境来说是不可接受的,因此模型压缩显得尤为重要。 1. **权重量化**:一种常见的压缩方法是将连续浮点权重转换为有限离散值。例如,8位量化可以将32位浮点数转化为8位整数,显著减少内存占用。尽管这可能牺牲一定的精度,但通过优化策略仍可尽可能保持模型性能。 2. **二值化和ternary化**:更极端的量化形式包括限制权重为1或0(二值化)以及两个非零值(ternary化)。虽然这种方法可能导致精度下降,但在某些情况下仍然能维持可接受的表现水平。 3. **剪枝**:通过移除对整体性能影响较小的连接或节点来减小模型大小。这包括结构化剪枝和非结构化剪枝等多种形式。 4. **知识蒸馏**:这是一种将大模型(教师)的知识转移到小型模型(学生)中的技术,以提高学生的预测能力并保持较低计算成本的同时实现类似性能。 5. **低秩分解**:通过将权重矩阵表示为两个较小矩阵的乘积来减少参数数量。这包括奇异值分解(SVD)等方法。 6. **结构设计优化**:开发更高效的网络架构,如MobileNet和EfficientNet,利用深度可分离卷积、通道注意力机制等方式以较少参数实现类似甚至更好的性能表现。 7. **模型融合**:通过集成多个小型模型的预测结果来提高整体性能并降低计算成本。 8. **动态模型调整**:根据输入数据或任务复杂度动态调节模型大小,例如在Inception-ResNet-v2中采用分支自适应策略。 9. **硬件优化**:针对特定硬件平台(如GPU、TPU等)进行定制化优化以最大化性能和效率。 10. **量化感知训练**:同时进行量化过程中的模型训练可以减少精度损失,从而提高最终模型的质量。 综上所述,深度学习模型压缩与加速涉及多种技术的综合运用。这些方法结合应用可以在保证模型性能的同时显著降低计算资源需求,并对推动AI在实际场景下的广泛应用具有重要意义。通过深入研究和开发这些策略,我们可以更好地应对各种挑战并实现更广泛高效的AI部署。
  • 机器模型
    优质
    本文全面回顾并分析了机器学习及深度学习领域的核心概念、算法和最新进展,旨在为研究者提供理论指导和技术参考。 机器学习和深度学习模型汇总:CNN 包括 Alexnet、vggnet、Google Inception Net 和 resnet。