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深度学习已经成为人工智能领域的一个重要研究方向，并在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域取得了巨大的进展。

本文为大家介绍一篇神经网络压缩方面相关的经典论文，由MIT 韩松团队发表于 ICLR 2020 的论文。

Out Of Memory, 一个炼丹师们熟悉得不能再熟悉的异常，其解决方法也很简单，减少输入图像的尺寸或者Batch Size就好了。

背景 One Hot Encoding和Word Embedding是自然语言处理中最流行的两种向量表示形式。

装饰器(Decorators)，是一种可用于修改其它函数功能的函数，有助于使Python代码更加简短。

随着短视频 APP、视频会议平台以及 VR/AR 等技术的发展，视频与图像已逐渐成为全球互联网流量的主要组成部分。

从简单的变分自编码器讲起，后续有时间再单独出一篇关于扩散模型的讨论，通过联系不同模型之间的关系，进一步提出关于未来研究的想法。

本文从局部-全局上下文语义入手，结合 CNN 和 Transformer 设计了一种轻量级实时语义分割网络——LETNet

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)在过去几年中被广泛地研究，其在图像生成、图像转换和超分辨率等领域取得了显著的进步。