【发布时间】：2014-05-21 03:01:07
【问题描述】：
我正在尝试检验关于经过训练的“深度”网络的统计数据的假设。近年来发表了很多令人印象深刻的结果（最近是基于多层神经网络的最先进的状态检测）。事实证明，要找到描述这些文章中使用的“最终”网络的代码非常困难。
有谁知道训练有素的网络取得了非常有竞争力的结果的体面来源？我现在对训练有素的网络布局特别感兴趣，而不是重新生成它们的代码。
【问题讨论】：
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这些网络中有许多是受保护的学术作品，不会被发表——而且它们很少是简单的网络结构。这些网络具有特定的“手工编码”结构，因此需要大量编码。
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谢谢。我知道这些网络的拓扑结构可能非常精致而且不是很规则，但是无论网络如何手工编码，它最终都只是一个连接节点列表的（长）权重列表。回复：受保护的学术作品。我希望一些在该领域工作的学者意识到分享结果有利于我们的共同事业，并促进他们的个人利益，因为它允许协作结果。我意识到完全发表结果的情况很少见，但肯定不是闻所未闻。
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你可以在android的某个奇怪的文件夹下找到语音识别网络文件。但是您需要对其二进制格式进行逆向工程。
标签： machine-learning neural-network deep-learning