上海科技大学的文章，上海科技大学有个组一直在做这方面的工作，好文章挺多的还有数据集。 ABSTRACT 本文解决了视频中的异常检测问题，由于异常是无界的，所以异常检测是一项极具挑战性的任务。我们通过利用卷积神经网络(CNN或ConvNet)对每一帧进行外观编码，并利用卷积长期记忆(ConvLSTM)来记忆与运动信息相对应的所有过去的帧来完成这项任务。然后将ConvNet和ConvLSTM与

题目链接：uva 11637 - Garbage Remembering Exam 题目大意：大白数里有很详细的题意。 解题思路：对于有序的序列来说，考虑每个位置为有效性的概率。C(2∗k

Abstract 提出了ResRep，一种无损通道修剪的新方法，它通过减少卷积层的宽度（输出通道数）来缩小CNN的尺寸。 建议将CNN重新参数化为记忆部分和遗忘部分，前者学习保持性能，后者学习修剪。通过对前者使用常规 SGD 进行训练，对后者使用带有惩罚梯度的新颖更新规则进行训练，实现了结构化稀疏性，然后等效地将记忆和遗忘部分合并到层数更窄的原始架构中。 github仓库 1 Introdu