2014年以来高被引论文
来源:互联网 发布:全球社交软件排名 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 11:59
开门见山:
1.论文:Dropout :一种防止神经网络过拟合的简单方法
(Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting,N Srivastava, G Hinton, A Krizhevsky, I Sutskever, R Salakhutdinov (2014) )
摘要:其关键思想是在神经网络的训练过程中随机丢弃单元(连接它们的连接点)。这样能防止单元适应过度,显著减少过拟合,并相对其它正则化方法有中大改进。
2.论文:用于图像识别的深度残差学习
3.论文:批标准化:通过减少内部协移加速神经网络训练
4.论文:通过卷积神经网络进行大规模视频分类
5.论文:Microsoft COCO:语境中的通用对象
6.论文:使用场景数据库学习场景识别中的深层特征
7.论文:生成对抗网络
8.论文:通过内核相关滤波器实现高速跟踪
9.论文:多标签学习算法综述
10.论文:深层神经特征的可传递性
11.论文:我们需要数百种分类器来解决真实世界的分类问题吗?
12.论文:知识库:一种概率知识融合的网络规模方法
摘要:我们引入了一个网络规模的概率知识库,它将网页内容提取(通过文本分析、表格数据、页面结构和人工注释获得)与来自现存知识库中的先验知识相结合,以构建新的知识库。我们部署监督学习方法去融合不同的数据源。该知识库比先前发布的任何结构化知识库大得多,并且具有概率推理系统,该概率推理系统能计算事实准确性的校准概率。
13.论文:用于高维数据的可扩展最近邻算法
14.论文:回顾超限学习机的发展趋势
15.论文:一份关于概念漂移适应性的调查
16.论文:深度卷积激活特征的多尺度无序池化
17.论文:同时检测和分割
18.论文:一份关于特征选择方法的调查
19.论文:用回归树集成方法在一毫秒内实现人脸校准
20.论文:关于作为混合系统的多分类器系统的调查
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