深度学习文献阅读笔记(2)
来源:互联网 发布:软件改变生活 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 06:56
12、深度学习的昨天、今天和明天(中文,期刊,2013年,知网)
记录了Hinton提出的两个重要观点:一是多隐层神经网络具有优异的特征学习能力,而是深度网络在训练上的难度可通过“逐层初始化”有效克服。详细描述了及机器学习的两次浪潮:浅层学习和深度学习,并指出深度学习研发面临的重大问题,属于一篇技术总结性文章。
13、基于卷积神经网络的植物叶片分类(中文,期刊,2014年,知网)、
主要讲述CNN的发展历史。
14、改进的深度卷积网络及在碎纸片拼接中的应用(中文,期刊,2014年,知网)
提出将卷积网络与自动编码器相结合的卷积自动编码器思想,属于对CNN卷积核的改进,并且应用于碎纸片拼接,老方法新问题。
15、卷积神经网络在喷码字符识别中的应用(中文,期刊,2015年,知网)
激活函数采用Relu单元,CNN学习方法采用随机对角LM算法,并且应用于喷码字符识别,老方法新问题。
16、基于卷积神经网络的手势识别初探(中文,期刊,2015年,知网)
对CNN的应用领域描述相对详细。
17、基于卷积神经网络的人脸性别识别(中文,期刊,2015年,知网)
激活函数采用Relu单元,对CNN的应用领域以及权值共享的细节信息描述得相对全面。
18、一种基于卷积神经网络的性别识别方法(中文,期刊,2014年,知网)
一般
19、深度学习的结构及算法综述(Preview on structures and algorithms of deep learning)(英文,会议论文,2014年,IEEE检索)
指出“CNN是目前第一个真正成功的深度网络结构”。
20、基于卷积神经网络的图像分类(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)(英文,期刊,2012年,谷歌学术)
这篇文章详细说明了CNN在2012年的ImageNet大赛中一鸣惊人的实力,有CNN的权威专家撰写,基本上属于CNN方面文章中必须参考的文献,多说无益,非常非常重要。
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