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原 Re-ID&#xff1a;AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 论文解析 2017年12月15日 00:33:44 小威威__ 阅读数&#xff1a;3501 <span class"tags-box artic-tag-box"><span class"label">标签&…
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《Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification》阅读笔记与实现

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Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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序&#xff1a;在ISVRC2015 on ImageNet2012 classification dataset 上&#xff0c;取得了4.94%的 top-5 test error&#xff0c;这是第一次超越了人的识别了率&#xff08;5.1%&#xff09;. 文章提出了两个内容: (1) Parametric Rectified Linear Unit (PReLU) :使模型以接…
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AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification 详解

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在该文章的两大创新点&#xff1a;一个是PReLU,一个是权值初始化的方法。下面我们分别一一来看。 PReLU(paramter ReLU) 所谓的PRelu&#xff0c;即在 ReLU激活函数的基础上加入了一个参数&#xff0c;看一个图就明白了&#xff1a; 右边的图上多了一个参数吧&#xff0c;在负半…
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【论文笔记之 Conv-TasNet】Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

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本文对 Yi Luo 于 2019 年在 IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing 上发表的论文进行简单地翻译。如有表述不当之处欢迎批评指正。欢迎任何形式的转载&#xff0c;但请务必注明出处。 论文链接&#xff1a;https://ieeexplore.ieee.org/stamp/sta…
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[Kaiming]Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification

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