Towards understanding residual neural networks

Towards understanding residual neural networks

Thesis: M. Eng., Massachusetts Institute of Technology, Department of Electrical Engineering and Computer Science, 2019

Chi tiết về thư mục
Tác giả chính:	Zeng, Brandon.
Tác giả khác:	Aleksander Ma̧dry.
Định dạng:	Luận văn
Ngôn ngữ:	eng
Được phát hành:	Massachusetts Institute of Technology 2019
Những chủ đề:	Electrical Engineering and Computer Science.
Truy cập trực tuyến:	https://hdl.handle.net/1721.1/123067

Những quyển sách tương tự

Clinical event prediction and understanding with deep neural networks
Bằng: Suresh, Harini(Harini S.)
Được phát hành: (2018)

Towards practical neural network meta-modeling
Bằng: Baker, Bowen
Được phát hành: (2018)

Neural attentions for natural language understanding and modeling
Bằng: Luo, Hongyin.
Được phát hành: (2019)

Toward visual understanding of everyday object
Bằng: Lim, Joseph J. (Joseph Jaewhan)
Được phát hành: (2016)

StreetScenes : towards scene understanding in still images
Bằng: Bileschi, Stanley Michael, 1978-
Được phát hành: (2007)

Understanding resilience in large networks
Bằng: Sarkar, Tuhin
Được phát hành: (2017)

Gaze estimation using residual neural network
Bằng: Wong, En Teng
Được phát hành: (2018)

Neural bus networks
Bằng: Sloan, Cooper Stokes
Được phát hành: (2018)

Large-scale acoustic scene analysis with deep residual networks
Bằng: Ford, Logan H.
Được phát hành: (2019)

Towards multi-domain speech understanding with flexible and dynamic vocabulary
Bằng: Chung, Grace Yuet-Chee
Được phát hành: (2005)

On foveation of deep neural networks
Bằng: Srivastava, Sanjana.
Được phát hành: (2019)

Information extraction with neural networks
Bằng: Lee, Ji Young, Ph. D. Massachusetts Institute of Technology
Được phát hành: (2017)

Neural networks and neurophysiological signals
Bằng: Sarda, Srikant, 1977-
Được phát hành: (2005)

Techniques in enhancing computation and understanding of convolutional neural networks
Bằng: Abdiyeva, Kamila
Được phát hành: (2021)

Few-shot visual understanding with deep neural networks
Bằng: Zhang, Chi
Được phát hành: (2022)

Organic LEDs for optoelectronic neural networks
Bằng: Mars, Risha R
Được phát hành: (2013)

Secure inference of quantized neural networks
Bằng: Mehta, Haripriya(Haripriya P.)
Được phát hành: (2020)

Learning dynamics in feedforward neural networks
Bằng: Shah, Jagesh V. (Jagesh Vijaykumar)
Được phát hành: (2007)

Motivation detection using EEG signal analysis by residual-in-residual convolutional neural network
Bằng: Chattopadhyay, Soham, et al.
Được phát hành: (2022)

Towards dissecting neural ensembles : development of genetic profiling and targeting approaches
Bằng: Li, Yinqing, Ph. D. Massachusetts Institute of Technology
Được phát hành: (2016)

Understanding what a captioning network doesn't know
Bằng: Yip, Richard B.,M. Eng.Massachusetts Institute of Technology.
Được phát hành: (2019)

Greedy layerwise training of convolutional neural networks
Bằng: Trinh, Loc Quang.
Được phát hành: (2019)

On the relation between neural network size and performance
Bằng: Rosenfeld, Jonathan S.(Jonathan Shmuel)
Được phát hành: (2019)

Comparing learned representations of deep neural networks
Bằng: Miglani, Vivek N.
Được phát hành: (2019)

Enhancing adversarial robustness of deep neural networks
Bằng: Zhang, Jeffrey,M. Eng.Massachusetts Institute of Technology.
Được phát hành: (2019)

Aircraft position prediction using neural networks
Bằng: Doshi, Anuja
Được phát hành: (2006)

Sequential short-text classification with neural networks
Bằng: Dernoncourt, Franck
Được phát hành: (2017)

Food adulteration detection using neural networks
Bằng: Gu, Youyang
Được phát hành: (2016)

Structure and geometry in sequence-processing neural networks
Bằng: Del Río Fernández, Miguel Ángel.
Được phát hành: (2021)

Exploring neural network architectures for acoustic modeling
Bằng: Zhang, Yu, Ph. D. Massachusetts Institute of Technology. Department of Electrical Engineering and Computer Science
Được phát hành: (2018)

An entropy-based approach to network attack classification with deep neural network
Bằng: Do, Emily H.
Được phát hành: (2020)

Towards practical policies for network control
Bằng: Rai, Anurag,1985-
Được phát hành: (2019)

Understanding information seeking behavior through network traffic analysis
Bằng: Weaver, Cyrus-Charles
Được phát hành: (2009)

Understanding and improving Web page load times on modern networks
Bằng: Netravali, Ravi Arun
Được phát hành: (2015)

Toward sustainable networking : coded storage and high-traffic networks
Bằng: Ferner, Ulric John
Được phát hành: (2014)

Interpretable neural networks via alignment and dpstribution Propagation
Bằng: Malalur, Paresh(Paresh G.)
Được phát hành: (2019)

Strongly-transferring memorized examples in deep neural networks
Bằng: Venigalla, Abhinav S.
Được phát hành: (2019)

Message passing neural networks for molecular property prediction
Bằng: Swanson, Kyle(Kyle W.)
Được phát hành: (2019)

Attojoule scale computation of large optical neural networks
Bằng: Sludds, Alexander(Alexander J.)
Được phát hành: (2019)

Scalability and interpretability of graph neural networks for small molecules
Bằng: Sangha, Manjot.
Được phát hành: (2019)