零和博弈
摘要：零和博弈（zero-sum game），又称零和游戏，与非零和博弈相对，是博弈论的一个概念，属非合作博弈。指参与博弈的各方，在严格竞争下，一方的收益必然意味着另一方的损失，博弈各方的收益和损失相加总和永远为“零”，双方不存在合作的可能。 主要特点 编辑 主要特点 零和博弈的结果是一方吃掉另一方，一方
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posted @ 2019-02-28 23:39
02 2019 档案
非零和博弈
摘要：非零和博弈 非零和博弈是一种合作下的博弈，博弈中各方的收益或损失的总和不是零值，它区别于零和博弈。在经济学研究中比较有用。 在这种状况时，自己的所得并不与他人的损失的大小相等，连自己的幸福也未必建立在他人的痛苦之上，即使伤害他人也可能“损人不利己”，所以博弈双方存在 “双赢”的可能，进而达成合作。
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posted @ 2019-02-28 23:29
SSD
摘要：https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79444217 论文题目：SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文链接：论文链接 论文代码：Caffe代码点击此处 This results in a sig
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posted @ 2019-02-28 22:26
SPP-net
摘要：SPP-net原理解读 https://blog.csdn.net/v1_vivian/article/details/73275259 转载自：目标检测：SPP-net 地址https://blog.csdn.net/tinyzhao/article/details/53717136 上文说到R-
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posted @ 2019-02-28 17:05
R_CNN
摘要：https://blog.csdn.net/briblue/article/details/82012575 背景本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic segmentation》，翻译
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posted @ 2019-02-28 16:38
转载
摘要：<div id="article_content" class="article_content"><div class="markdown_views"><p> 对于喜欢逛博客的人来说，看别人的博客确实能够对自己有不小的提高，有时候看到特别好的博客想转载下载，但是不能一个字一个字的敲了，这时候我们
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posted @ 2019-02-27 21:07
python3菜鸟教程
摘要：http://www.runoob.com/python3/python3-class.html
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posted @ 2019-02-27 08:00
感受野
摘要：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410 感受野（receptive field）被称作是CNN中最重要的概念之一。为什么要研究感受野呐？主要是因为在学习SSD，Faster RCNN框架时，其中prior box和Ancho
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posted @ 2019-02-26 21:18
VGG
摘要：转自：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78967498 论文名字是《Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recongnition》 下载链接：http://vc
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posted @ 2019-02-26 21:13
Protobuf
摘要：https://www.jianshu.com/p/2265f56805fa https://www.jianshu.com/p/a24c88c0526a 何为 ProtoBuf 我们先来看看官方文档给出的定义和描述： protocol buffers 是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数
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posted @ 2019-02-25 16:07
Inception
摘要：http://baijiahao.baidu.com/s?id=1601882944953788623&wfr=spider&for=pc
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posted @ 2019-02-21 21:19
变分自编码器
摘要：https://spaces.ac.cn/archives/5253 过去虽然没有细看，但印象里一直觉得变分自编码器（Variational Auto-Encoder，VAE）是个好东西。于是趁着最近看概率图模型的三分钟热度，我决定也争取把VAE搞懂。于是乎照样翻了网上很多资料，无一例外发现都很含糊
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posted @ 2019-02-18 22:28
机器学习岗位面试问题汇总 之 深度学习
摘要：自己结合网络内容总结，欢迎指正欢迎补充。 最新更新：20170624—版本2（增加22-28） 1.模式识别、机器学习、深度学习的区别与联系 模式识别：过去、程序/机器做智能的事、决策树等 机器学习：热点领域、给数据+学习数据 深度学习：前言领域、强调模型 2.早年神经网络被淘汰的原因 耗时、局部最
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posted @ 2019-02-14 00:41
pandas
摘要：转载自：低调的mayday的《Pandas速查手册中文版》 http://blog.csdn.net/qq_33399185/article/details/60872853 原文： 本文翻译自文章：Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science，同时添加了
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posted @ 2019-02-13 17:19
CTC Loss原理
摘要：https://blog.csdn.net/left_think/article/details/76370453 1. 背景介绍 在传统的语音识别的模型中，我们对语音模型进行训练之前，往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作。这样就有两点不太好： 严格对齐要花费人力、时间。严格对齐之后，模型预测出的
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posted @ 2019-02-13 10:11
CTC 的工作原理
摘要：CTC 的工作原理 Fig. 1. How CTC combine a word (source: https://distill.pub/2017/ctc/) 这篇文章主要解释CTC 的工作原理。 Motivation CTC 的全称是Connectionist Temporal Classifi
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posted @ 2019-02-13 10:04
流形学习 (Manifold Learning)
摘要：流形学习 (manifold learning)zz from prfans............................... dodo：流形学习 (manifold learning)dodo流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法
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posted @ 2019-02-12 15:24
tf.nn.embedding_lookup
摘要：tf.nn.embedding_lookup记录 tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup（tensor, id）:tensor就是输入张量，id就是张量对应的索引，其他的参数不介绍。 例如： impor
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posted @ 2019-02-02 21:09
