论文名：GoingDeeperwithConvolutions深入了解卷积了解GoogleNet研究问题：研究方法:主要结论：模型:问题：行文结构梳理：

以下内容是结合原文和参考翻译的一些总结。摘要：谷歌在ImageNet大规模视觉识别挑战赛2014（ILSVRC14）上提出了一种新网络，就是Inception。这个架构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率。通过精心的手工设计，我们在增加了网络深度和广度的同时保持了计算预算不变。为了优化质量，

发表时间：2017（DeepReinforcementLearningSymposium,NIPS2017）文章要点：这篇文章主要研究了replaybuffer大小对Q-learning的影响，得出的结论是大的buffer会损害performance，因为采样的样本会更加stale。基于此，文章提出了一个简单的改进combinedexperiencereplay(CER)，就是每次

目录概符号说明Laplaciansmoothing代码LiQ.,HanZ.andWuX.Deeperinsightsintographconvolutionalnetworksforsemi-supervisedlearning.AAAI,2018.概本文分析了GCN的实际上就是一种Smoothing,但是如果层数过多就会导致over-smoothing.符号说明\(\mat

题目大意：给出一个递归函数，问这个递归函数最多能递归几层解题思路：二分枚举递归层数，然后依此建边如果给出的c[i]为0时，那么x[a[i]]和x[b[i]]中的其中一个要为真，连边即为!a[i]->b[i],!b[i]->a[i]如果给出的c[i]为1时，那么x[a[i]]和x[b[i]]两个要么都为真，要么都为假，连边即为a[i]->b[i

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！TheThirty-FifthAAAIConferenceonArtificialIntelligence(AAAI-21) Abstract脉冲神经网络（SNN）在时空

原题链接：​​http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3715​​题意：有一个递归代码：go(intdep,intn,intm)begin   outputthevalueofdep.   ifdep

题目：GoingDeeperwithEmbeddedFPGAPlatformforConvolutionalNeuralNetwork日期&会议：Proceedingsofthe2016ACM/SIGDAInternationalSymposiumonField-Prog

AccessingobjectvaluesandarraymembersisMUCHmorepowerfulinthetypeworldthanitisintheruntimeworld.Passingaunion...RETURNSaunion!interfac