的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
論文: 本文主要貢獻: 提出了一種新的采樣策略,使網絡在少數的epoch迭代中,接觸百萬量級的訓練樣本 基於局部圖像塊匹配問題,強調度量描述子的相對距離 在中間特征圖上加入額外的監督 描述符的緊實性。 基於CNN的局部圖像塊匹配方法可以分為兩類:一是,作為二分類問題,不存在明確的特征描述子概念,好處是准確率相對第二類高很多,但可移植性能差 二是,CNN輸出學習的圖像塊描述子,沒有度量學習層,好處是 ...
2018-11-22 18:07 0 1587 推薦指數:
的識別效果。 這篇論文的主要思想是通過學習兩個deep network來構建face attrib ...
之前提到,深度神經網絡在訓練中容易遇到梯度消失/爆炸的問題,這個問題產生的根源詳見之前的讀書筆記。在 Batch Normalization 中,我們將輸入數據由激活函數的收斂區調整到梯度較大的區域,在一定程度上緩解了這種問題。不過,當網絡的層數急劇增加時,BP 算法中導數的累乘效應還是很容易 ...
Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法過高的估計在特定條件下的動作值。實際上,之前是不知道是否這樣的過高估計是 common ...
Active Object Localization with Deep Reinforcement Learning ICCV 2015 最近Deep Reinforcement Learning算是火了一把,在Google Deep Mind的主頁上,更是許多關於此 ...
論文地址:Deep Residual Learning for Image Recognition ResNet——MSRA何凱明團隊的Residual Networks,在2015年ImageNet上大放異彩,在ImageNet的classification、detection ...
Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要:本文的貢獻點主要是在 DQN 網絡結構上,將卷積神經網絡提出的特征,分為兩路走,即:the state ...
Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 《Computer Science》, 2013 Abstract: 本文提出了一種深度學習方法,利用強化學習的方法,直接從高維的感知輸入中學習控制策略。模型是一個卷積神經網絡 ...
本篇文章發表在ICLR2020上,對動態圖的進行連接預測和結點分類。TGN中,作者除利用傳統的圖神經網絡捕捉非歐式結構生成embedding外,還利用動態圖所中時序信息。 T ...