0 - 背景 这篇文章想要解决的问题是预测一个区域短时间内的降水变化，在它之前的工作（2015年之前）还很少有采用机器学习的方法来做相关预测。由于预测的输入是时序雷达图等具有空间和时间关系的数据，因此文中提出了convolutional LSTM (ConvLSTM)模型，用这个模型可以捕获数据 ...

TCN基本结构 时域卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）由Shaojie Bai et al.在2018年提出的，可以用于时序数据处理，详细内容请看论文。 1.因果卷积（Causal Convolution） 因果卷积如上图所示。对于上一层t ...

前面Andrew Ng的讲义基本看完了。Andrew讲的真是通俗易懂，只是不过瘾啊，讲的太少了。趁着看完那章convolution and pooling， 自己又去翻了翻CNN的相关东西。 当时看 ...

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 简介 这是我看的第一篇模型压缩方面的论文，应该也算比较出名的一篇吧，因为很早就对模型压缩比较感兴趣，所以抽了个时间看了一篇，代码也自己实现了一下，觉得还是挺容易 ...

循环神经网络(RNN) 人们的每次思考并不都是从零开始的。比如说你在阅读这篇文章时，你基于对前面的文字的理解来理解你目前阅读到的文字，而不是每读到一个文字时，都抛弃掉前面的思考，从头开始。你的记忆是有持久性的。 传统的神经网络并不能如此，这似乎是一个主要的缺点。例如，假设你在看一场电影，你想 ...

网络表示学习相关资料 网络表示学习（network representation learning，NRL）,也被称为图嵌入方法（graph embedding method，GEM）是这两年兴起的工作，目前很热，许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行 ...

　　全连接神经网络（Fully connected neural network）处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多。参数增多除了导致计算速度减慢，还很容易导致过拟合问题。所以需要一个更合理的神经网络结构来有效地减少神经网络中参数的数目。而卷积神经网络（Convolutional ...

地址：https://arxiv.org/pdf/2007.00992.pdf github：https://github.com/clovaai/rexnet ...