这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理，虽然文献老了点，不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的。该作者是剑桥的研究认知科学的。翻译如有不对之处，还望告知，我好及时改正，谢谢指正！ 这个文档是为了讨论CNN的推导和执行步骤的，并加上 ...

近两年来，有关Transformer的文章可谓是井喷式爆发，许多研究员都在设计各种任务上的Transformer模型。然而，Attention作为Transformer的核心模块，真的比卷积强吗？今天的这篇文章或许能带给你新视角，微软亚洲研究院的研究员们从Local Attention和Dynamic Depth-wise ...

本文将分享来自 麻省理工学院在读博士生唐昊天和刘志健等人在 ECCV 2020的工作。文章关注的焦点是 如何自动设计用于自动驾驶的高效三维场景理解模型，并提出了一种新的三维点云计算模块稀疏点云-栅格卷积 (SPVConv) 和3D神经网络结构自动搜索 (3D-NAS)。本文中 ...