最近看了Deep Learning中關於目標檢測的一些內容,其中大部分的內容都是Coursera上吳恩達卷積神經網絡的課程,沒看過的可以看一下,講的很好,通俗易懂,只是在編程 作業中關於網絡訓練以及具體的細節沒有體現,可能是網絡太復雜,不太好訓練。。於是想看一下原作者的論文,看看有沒有實現 ...
最優化傳輸問題的簡單理解可以參照:https: blog.csdn.net zsfcg article details 上文中給的Sinkhorn算法實現和下面的數學形式不是直接對應的,這里推薦https: github.com magicleap SuperGluePretrainedNetwork項目中的實現,和下面提到的數學形式完全對應。 理解了問題,我們來看Sinkhorn算法部分,這里只 ...
2021-10-26 22:08 0 2654 推薦指數:
最近看了Deep Learning中關於目標檢測的一些內容,其中大部分的內容都是Coursera上吳恩達卷積神經網絡的課程,沒看過的可以看一下,講的很好,通俗易懂,只是在編程 作業中關於網絡訓練以及具體的細節沒有體現,可能是網絡太復雜,不太好訓練。。於是想看一下原作者的論文,看看有沒有實現 ...
Louvain Introduce Louvain算法是社區發現領域中經典的基於模塊度最優化的方法,且是目前市場上最常用的社區發現算法。社區發現旨在發現圖結構中存在的類簇(而非傳統的向量空間)。 Algorithm Theory 模塊度(modularity) 要想理解 ...
Abstract 推薦系統可以看作用戶和物品的匹配問題,不過user以及item兩者的語義空間差異太大,直接匹配不太符合實際。主流的改進CF的方法有兩類:基於表示學習的CF方法以及基於函數學習的 ...
0.Abstract 本文提出了一種從排名中學習的無參考圖像質量評估方法(RankIQA)。為了解決IQA數據集大小有限的問題,本文訓練了一個孿生網絡,通過使用合成的已知相對圖像質量排名的數據集 ...
《 Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs》 Odena A, Olah C, Shlens J. Cond ...
Modeling Task Relationships in Multi-task Learning with Multi-gate Mixture-of-Experts 論文鏈接 論文筆記 摘要 為什么提出? 多任務學習旨在構建單個模型來同時學習多個目標和任務 ...
其實ResNet這篇論文看了很多次了,也是近幾年最火的算法模型之一,一直沒整理出來(其實不是要到用可能也不會整理吧,懶字頭上一把刀啊,主要是是為了將resnet作為encoder嵌入到unet架構中,自己復現模型然后在數據集上進行測試所以才決定進行整理),今天把它按照理解盡可能詳細的解釋清楚 ...
**Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors ** arXiv preprint arXiv ...