战争热诚

摘要： 论文标题：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 论文作者：Mark Sandler Andrew Howard Menglong Zhu Andrey Zhmoginov Liang-Chieh Chen 论文地址：https: 阅读全文

摘要： 论文标题：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 论文作者：Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kaleniche 阅读全文

摘要： 完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文，捋一遍SENet，基本代码和图片都是来自网络，这里表示感谢，参考链接均在后文。下面开始。 阅读全文

摘要： 完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 奇异值分解（Singular Value Decomposition，后面简称 SVD）是在线性代数中一种重要的矩阵分解， 阅读全文

摘要： 完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 在整理这些知识点之前，我建议先看一下原论文，不然看我这个笔记，感觉想到哪里说哪里，如果看了论文，还有不懂的，正好这篇博客就是 阅读全文

摘要： 这里的几道题都是自己在学习Python中常遇到的几个问题，这里整理出来，防止自己忘记。 1，python中@property的用法 （学习于廖雪峰：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017502538658208） 在Python中 阅读全文

摘要： 论文标题：Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者：Jie Hu Li Shen Gang Sun 论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitatio 阅读全文

摘要： 完整代码及其数据，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文，捋一遍DenseNet，基本代码和图片都是来自网络，这里表示感谢，参考链接均在后文 阅读全文

摘要： 完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和异常数据。异常检测也是数据挖掘的一个方向， 阅读全文

摘要： 论文标题：Densely Connected Convolutional Networks 论文作者：Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten Kilian Q. Weinberger 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1608.06 阅读全文