近年来人工智能越来越火，好像本科毕设不搞人工智能都很丢人似的。但是普通本科生对于这个领域的了解显然很少，基本也就是做做数据搜集、数据标注、工程实现、调调参的工作。...
激活函数是神经网络中一个至关重要的概念，决定了某个神经元是否被激活，判断该神经元获得的信息是否有用，并决定该保留还是该去掉此神经元。
本篇文章是对论文“Wu Z , Pan S , Chen F , et al. A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks[J]. 2019.“”的翻译与笔记
论文名称：Improved Robust ASR for Social Robots in Public Spaces
这是卷积神经网络学习路线的第16篇文章，介绍ICLR 2017的SqueezeNet。近些年来深层卷积网络的主要方向集中于提高网络的准确率。而对于相同的正确率，更小的CNN架构可以提供如下优势：（1）在分布式训练中，与服务器通信需求更小...
这篇文章概述了过去十年来最有影响力的一些论文。我希望通过简洁明了的摘要来提供深度学习领域不同方向的起点，并且提供了相当多的参考资料。
Keras是由 Python 编写的神经网络库，专注于深度学习，运行在 TensorFlow 或 Theano 之上。TensorFlow和Theano是当前比较流行的两大深度学习库，但是对初学者来说相对有些复杂。Keras 使用简单，结构清晰，底层计算平台可基于 ...
BAM全程是bottlenect attention module，与CBAM很相似的起名，还是CBAM的团队完成的作品。
深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强...
这是卷积的第十二篇文章，主要为大家介绍一下DenseNet，值得一提的是DenseNet的作者也是上一篇卷积神经网络学习路线（十一）| Stochastic Depth（随机深度网络）论文的作者，即清华的黄高。相比于里程碑式创新的ResNet来讲，DenseNet...
