Резюме (1137110), страница 5

Файл №1137110 Резюме (Вероятностный метод для адаптивного времени вычислений в нейронных сетях) 5 страницаРезюме (1137110) страница 52019-05-20СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

35, no. 8. — P. 1798–1828.2.Lowe D. G. Object recognition from local scale-invariant features // Conferenceon Computer Vision and Pattern Recognition. — 1999. — Vol. 2. — P. 1150–1157.3.Dalal N., Triggs B. Histograms of oriented gradients for human detection // Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. — 2005. — Vol. 1. —P.

886–893.4.Murty K. S. R., Yegnanarayana B. Combining evidence from residual phase andMFCC features for speaker recognition // IEEE signal processing letters. —2006. — Vol. 13, no. 1. — P. 52–55.5.Furui S. 50 years of progress in speech and speaker recognition research // ECTITransactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT).

— 2005. —Vol. 1, no. 2. — P. 64–74.6.ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2016 (ILSVRC2016) Results / http : / / image - net . org / challenges / LSVRC / 2016 /results. — 2016.7.LeCun Y., Bengio Y., Hinton G. Deep learning // Nature. — 2015. — Vol. 521,no. 7553. — P. 436–444.8.LeCun Y., Boser B., Denker J. S., Henderson D., Howard R. E., Hubbard W.,Jackel L. D. Backpropagation applied to handwritten zip code recognition // Neural computation.

— 1989. — Vol. 1, no. 4. — P. 541–551.9.Hochreiter S., Schmidhuber J. Long short-term memory // Neural computation. — 1997. — Vol. 9, no. 8. — P. 1735–1780.10.Shazeer N., Mirhoseini A., Maziarz K., Davis A., Le Q., Hinton G., Dean J. Outrageously large neural networks: The sparsely-gated mixture-of-experts layer //International Conference on Learning Representations. — 2017.11. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G. E. Imagenet classification with deep convolutional neural networks // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2012.12.He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition //Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

— 2016.13.Yosinski J., Clune J., Nguyen A., Fuchs T., Lipson H. Understanding neural networks through deep visualization // ICML Deep Learning Workshop. — 2015.14.Nguyen A., Dosovitskiy A., Yosinski J., Brox T., Clune J. Synthesizing the preferred inputs for neurons in neural networks via deep generator networks // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2016. — P. 3387–3395.2015.Rensink R.

A. The dynamic representation of scenes // Visual cognition. —2000. — Vol. 7, no. 1–3.16.Larochelle H., Hinton G. E. Learning to combine foveal glimpses with a thirdorder Boltzmann machine // Advances in Neural Information Processing Systems.

— 2010.17.Mnih V., Heess N., Graves A., [et al.]. Recurrent models of visual attention //Advances in Neural Information Processing Systems. — 2014.18.Ba J., Mnih V., Kavukcuoglu K. Multiple object recognition with visual attention // International Conference on Learning Representations.

— 2015.19.Jaderberg M., Simonyan K., Zisserman A., Kavukcuoglu K. Spatial transformernetworks // Advances in Neural Information Processing Systems. — 2015.20.Xu K., Ba J., Kiros R., Cho K., Courville A., Salakhutdinov R., Zemel R. S., Bengio Y. Show, attend and tell: Neural image caption generation with visual attention // International Conference on Machine Learning. — 2015.21.Sharma S., Kiros R., Salakhutdinov R. Action Recognition using Visual Attention // International Conference on Learning Representations Workshop. —2016.22.Bengio E., Bacon P.-L., Pineau J., Precup D.

Conditional Computation in NeuralNetworks for faster models // International Conference on Learning Representations Workshop. — 2016.23.Williams R. J. Simple statistical gradient-following algorithms for connectionistreinforcement learning // Machine learning.

— 1992.24.Graves A. Adaptive Computation Time for Recurrent Neural Networks //arXiv. — 2016.25.Graham B. Fractional Max-Pooling // arXiv. — 2014.26.Ren S., He K., Girshick R., Sun J. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks // Advances in Neural Information ProcessingSystems. — 2015.27.Staines J., Barber D. Variational Optimization // arXiv. — 2012.28.Staines J., Barber D. Optimization by Variational Bounding // ESANN. — 2013.21.

Характеристики

Список файлов диссертации

Вероятностный метод для адаптивного времени вычислений в нейронных сетях
Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6382
Авторов
на СтудИзбе
308
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее