针对机器翻译，提出 RNN encoder decoder. encoder与decoder是两个RNN，它们放在一起进行参数学习，最大化条件似然函数。 网络结构： 注意输入语句与输出语句长度不一定相同。 在encoder端，t时刻的隐藏状态h表示为 t 时刻的h 以及t时刻的输入x的函数，直到输入走完，最后一个hidden state h认为是这个句子的一个summary，记为上下文c。 在d ...
2017-12-23 16:36 0 1368 推荐指数：
Learning Attribute-Specific Representations for Visual Tracking AAAI-2019 Paper：http://faculty.ucmerced.edu/mhyang/papers/aaai2019_tracking.pdf ...
Abstract 从Bert到Transformer到Attention，想要了解这一套体系的内部机制，便从将Attention机制运用到NLP问题中的第一篇论文开始阅读。 Neural Machine Translation（NMT） 旨在建一个单个神经网络，这个网络可以共同调整以最大化模型 ...
Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection 2017-04-11 19:40:22 Motivation： 本文主要是考虑了在光照极端恶劣的情况下，如何充分的利用 ...
Code Address：https://github.com/junyanz/CycleGAN. Abstract 引出Image Translating的概念（greyscale to col ...
读论文 Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate 这个论文是在NLP中第一个使用attention机制的论文。他们把attention机制用到了神经网络机器翻译（NMT）上。NMT其实就是一个典型 ...
SecureML：A system for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning 1 摘要及介绍 1.1 模型的大致架构 首先，主要模型中主要有客户端和两台服务器，假设这两台服务器不会恶意合作。 整个训练过程大致分为在线和离线两个阶段 ...
paper: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇语义分割工作，结合每一类的类别语义信息给每个像素加权，再和原始的pixel ...
出处 CVPR2017 Motivation 尝试用条件GAN网络来做image translation，让网络自己学习图片到图片的映射函数，而不需要人工定制特征。 Introduction 作者从不同种类的语言翻译类比，提出了Image translation的概念，并希望在给定足够 ...
