本文分享论文『ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision』，由 UO&UIUC 提出 ConvMLP：一个用于视觉识别的层次卷积MLP，且是一个轻量级、阶段级、具备卷积层和MLP的设计。ConvMLP在ImageNet-1k、2.4G MACs和9...
不要问“为什么要说又”了。这位大爷是圈内有名的老暴脾气。他发了一篇博客，回顾了上世纪90年代以来，神经网络领域高引用数的论文，以及这些论文的成果和他本人和他的实验室之间的渊源。...
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/399648912
【1】 Computing Graph Descriptors on Edge Streams标题：基于边缘流的图描述子计算链接：https://arxiv.org/abs/2109.01494
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。...
2021年6月，来自中科院上海药物所的蒋华良、郑明月等人在Drug Discovery Today发表综述，从分子打分、分子生成和优化、合成规划3个方面，介绍了GNN在从头药物设计中的应用，并探讨了该领域的当前挑战和未来方向。...
在具有有限计算能力和存储器资源的移动设备上运行卷积神经网络（CNN）模型的日益增长的需求促进了对有效模型设计的研究。近年来已经提出了许多有效的架构，例如：MobileNet，ShuffleNet和NASNet-A。...
LeNet-5 诞生于1994年，是最早的深层卷积神经网络之一，推动了深度学习的发展。从1988年开始，在多次成功的迭代后，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet-5。最初被用于手写数字识别，当年美国大多数银行就是用它...
本文分享一篇 ICCV2021 论文:『Rethinking Spatial Dimensions of Vision Transformers』。
