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Mixture of entangled state can be separable state.
Theoretically we only directly have that mixture of separable state is separable state, and can say nothing about mixture of entangled state. We can have an example that mixture of entangled state to be separable state. The state set can be visualized asA Quantization-Friendly Separable Convolution for MobileNets
论文：《A Quantization-Friendly Separable Convolution for MobileNets》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1803.08607.pdf 这篇是高通在 2018 年发表的一篇论文，主要是针对在量化方面效果很差的 MobileNetV1 网络进行研究，探索其量化掉点很严重的原因（从浮点模型的 70.5%到量化模型经典网络结构总结--MobileNet系列
经典网络结构总结--MobileNet系列 MobileNet mobilenet是Google提出的。 优点：体积小，计算量小，适用于移动设备的卷积神经网络。 可以实现分类/目标检测/语义分割； 小型化： 卷积核分解，使用1xN和Nx1的卷积核替换NxN的卷积核。 采用bottleneck结构 ，以SqueezeNet为代表 以低精度浮点数Zero-Shot Hyperspectral Image Denoising With Separable Image Prior
1. 摘要 大量的高光谱数据收集起来比较困难，所以作者提出了一种自监督策略，可以从一张退化图像构建出训练数据来训练一个去噪网络而不需要任何干净数据。 另外，高光谱图像的光谱波段数一般比较多，计算负载较大，因此作者引入深度可分离卷积来实施去噪，既能捕获高光谱图像的结构先验又Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
核心贡献：从Inception的思想：剥离时序卷积和空域卷积 得到启发，提出了Xception（Extreme Inception），希望能彻底解耦二者。 其他贡献： 本文提供了关于Inception的一种解释。 讨论了与现有深度可分离卷积的区别，并指出其最大影响因素是两层卷积之间的非线性化。 在两个图像分类数据库Linearly Separable Data（转自ID：ecoflex）
Linearly Separable Data Multiple Linear Questions Constructing a Decision Tree First Split Coding A Decision Tree Decision Tree Parameters Data Impurity and EnXception翻译
论文：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 论文链接：https://arxiv.org/abs/1610.02357 算法详解： Xception是google继Inception后提出的对Inception v3的另一种改进，主要是采用depthwise separable convolution来替换原来Inception v3中的卷积操作。sbusurface scattering
http://www.iryoku.com 感觉Jorge有这个世界的全部。。。。 2012年那篇 那年他刚博士毕业。。。。 抄了他很多东西 。。。。抄了他这么多年。。。。。 言归正传 对sss我之前有些模糊的地方 之前有一篇 gdc skin的贴 今天更新一些2.0的认识 Subsurface scattering 上篇写过 但我很