论文地址：https: papers.nips.cc paper connectionist temporal classification with maximum entropy regularization.pdf https: zhuanlan.zhihu.com p CTC的问题： 容易陷入局部最优 尖峰分布 作者认为peak distribution是一种过拟合的表现， However ...
2020-08-30 22:33 0 458 推荐指数：
CTC解决什么问题 CTC，Connectionist Temporal Classification，用来解决输入序列和输出序列难以一一对应的问题。 举例来说，在语音识别中，我们希望音频中的音素和翻译后的字符可以一一对应，这是训练时一个很天然的想法。但是要对齐是一件很困难的事，如下图所示（图 ...
(原创文章，转载请注明出处哦~) 简单介绍CTC算法 CTC是序列标注问题中的一种损失函数。 传统序列标注算法需要每一时刻输入与输出符号完全对齐。而CTC扩展了标签集合，添加空元素。 在使用扩 ...
本篇文章发表在ICLR2020上，对动态图的进行连接预测和结点分类。TGN中，作者除利用传统的图神经网络捕捉非欧式结构生成embedding外，还利用动态图所中时序信息。 T ...
SST: Single-Stream Temporal Action Proposals 2017-06-11 14:28:00 本文提出一种 时间维度上的 proposal 方法，进行行为的识别。本文方法具有如下的几个特点： 1. 可以处理 long video ...
Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想： 2. 代码实现（Pytorch）：https://github.com ...
SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS Thomas N. Kipf、MaxWelling Published as a conference paper at ICLR 2017 论文笔记 ...
一、摘要 了解CNN必读的一篇论文，有些东西还是可以了解的。 二、结构 1、 Relu的好处： 1、在训练时间上，比tanh和sigmod快，而且BP的时候求导也很容易 2、因为是非饱和函数，所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制 ...
论文笔记：Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning Paper: Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised ...
