追踪DNN论文的最新进展-DNN_Paper_Readings: MATLAB公路代码识别应用

matlab识别公路代码DNN_Paper_Readings 已读 无需显式细分的全字符级神经机器翻译 字符-字符翻译 编码器：使用卷积和池化层来减少输入长度，并先通过双向GRU传递到公路网。 线性时间的神经机器翻译（ByteNet） 字符-字符转换 编码器：完全膨胀的卷积和残差块 解码器：掩蔽的卷积卷积（避免查看未来的帧） WaveNet：原始音频的生成模型 音频生成，TTS语音合成 编码器：因果卷积（具有扩展的卷积+残留块）。 Google的多语言神经机器翻译系统：启用零射翻译关键：培训期间可能不存在翻译语言对。 深度残留网络中的身份映射 具有身份映射的原始Resnet扩展，用于连接和添加激活之后。 可能超过1000层。 具有随机深度的深层网络 在训练过程中随机丢弃整个图层（例如droppout） 可能超过1000层 紧密连接的卷积网络（DenseNet） Resnet的扩展，将每一层与其之前的所有层连接在一起。 表2：是所有相关技术，其层数和最终性能的非常好的摘要。 听，听和拼写 从音频信号到英文字符输出 使用类似金字塔的RNN压缩输入长度（音频帧太长），并传递给注意机制 与最新