各神经网络文献出处整理(附下载链接)
常见神经网络出处及下载链接
- 一、CNN及其变体
- 二、RNN及其变体
- 三、Transformer及其变体
- 四、生成对抗网络GAN及其变体
- 五、特殊网络
- 总览
整理下这些年主要的神经网络文献，包括了三大特征提取器（CNN/RNN/Transformer）、GAN等一些混合模型。不定期补充更新
一、CNN及其变体
| 序号 | 网络结构 | 文献出处 | 年份 |
|---|---|---|---|
| 1 | LeNet-5(CNN起源) | Generalization and Network Design Strategies | 1989 |
| 2 | AlexNet | ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks | 2012 |
| 3 | VGGNet | VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION | 2014 |
| 4 | Inception | Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision | 2016 |
| 5 | ResNet | Deep Residual Learning for Image Recognition | 2016 |
| 6 | DenseNet | Densely Connected Convolutional Networks | 2017 |
二、RNN及其变体
| 序号 | 网络结构 | 文献出处 | 年份 |
|---|---|---|---|
| 1 | RNN(起源) | Learning representations by back-propagating errors | 1986 |
| 2 | LSTM | Long short-term memory | 1997 |
| 3 | BiLSTM | Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures | 2005 |
| 4 | GRU | Learning Phrase Representations Using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation | 2014 |
三、Transformer及其变体
| 序号 | 网络结构 | 文献出处 | 年份 |
|---|---|---|---|
| 1 | Transformer(起源) | Attention is all you need | 2017 |
| 2 | Vision Transformer (ViT) | An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale | 2020 |
| 3 | Pooling-based Vision Transformer (PiT) | Rethinking spatial dimensions of vision transformers | 2021 |
四、生成对抗网络GAN及其变体
| 序号 | 网络结构 | 文献出处 | 年份 |
|---|---|---|---|
| 1 | GAN(起源) | Generative Adversarial Networks | 2014 |
| 2 | CGAN | Conditional Generative Adversarial Nets | 2014 |
| 3 | InfoGAN | Infogan: Interpretable representation learning by information maximizing generative adversarial nets | 2016 |
五、特殊网络
这里包括了混合模型以及特殊的图卷积网络GCN，虽然GCN借鉴了CNN的思想，但是从结构上和计算方式上，差异还是挺大的。所以单独在这里列出。
| 序号 | 网络结构 | 文献出处 | 年份 |
|---|---|---|---|
| 1 | CLDNN | Convolutional, Long Short-Term Memory, fully connected Deep Neural Networks | 2015 |
| 2 | GCN(图卷积) | Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks | 2016 |
总览
| 序号 | 网络结构 | 文献出处 | 年份 |
|---|---|---|---|
| 1 | RNN(序列模型起源) | Learning representations by back-propagating errors | 1986 |
| 2 | CNN(卷积网络起源) | Generalization and Network Design Strategies | 1989 |
| 3 | LSTM | Long short-term memory | 1997 |
| 4 | BiLSTM | Framewise phoneme classification with bidirectional LSTM and other neural network architectures | 2005 |
| 5 | AlexNet | ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks | 2012 |
| 6 | VGGNet | VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION | 2014 |
| 7 | GRU | Learning Phrase Representations Using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation | 2014 |
| 8 | GAN | Generative Adversarial Networks | 2014 |
| 9 | CGAN | Conditional Generative Adversarial Nets | 2014 |
| 10 | CLDNN | Convolutional, Long Short-Term Memory, fully connected Deep Neural Networks | 2015 |
| 11 | Inception | Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision | 2016 |
| 12 | ResNet | Deep Residual Learning for Image Recognition | 2016 |
| 13 | GCN(图卷积) | Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks | 2016 |
| 14 | InfoGAN | Infogan: Interpretable representation learning by information maximizing generative adversarial nets | 2016 |
| 15 | DenseNet | Densely Connected Convolutional Networks | 2017 |
| 16 | Transformer(起源) | Attention is all you need | 2017 |
| 17 | Vision Transformer (ViT) | An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale | 2020 |
| 18 | Pooling-based Vision Transformer (PiT) | Rethinking spatial dimensions of vision transformers | 2021 |
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