摘要：
STN、DCN 、MORAN简单总结 题外话 最近没啥时间写blog了，陆续接了一些活在干，但是对OCR开始感兴趣起来了，看了一篇MORAN和一篇DCN，让我感觉和我之前做的一些工作是很接近的，感觉大家都是在从不同角度去让CNN学习一种对形变更鲁棒的表示，简单总结一下。 STN、DCN和MORAN 阅读全文
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整数规划之割平面法 How and why? 说明 本文并不是一篇教程，只是把学习过程中的不解的地方做记录，解释为什么使用割平面法时添加的约束方程是那个样子的。 割平面法 割平面法的大致思路是通过先求解非整数规划也就是普通线性规划的最优解，对于非整数解通过添加约束条件来使得可行域变小，再重新解加了约 阅读全文
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MaxFlow最大流算法的简单笔记 概念 Forward Graph: 用于存储已经分配出去的流量。 Residual Graph: 用于存储当前时刻最大能够分配的流量和最大可以退回的流量。这个东西是个核心。 Residual Graph是我学习中最疑惑的一个东西，感觉老师并没有讲清楚，他到底是一个 阅读全文
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连续Hopfield网络解TSP问题 上篇讲的是离散型Hopfield网络用于联想记忆，这篇接上篇讲利用连续型Hopfield网络解TSP问题。 模型 连续型Hopfield网络与离散型Hopfield网络结构是一致的，唯一区别就是节点取值连续和在时间上也连续。 连续型的Hopfield网络一般用一 阅读全文
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Hebb 学习规则和Hopfield网络 Hebb学习规则 Hebb学习规则是Donald Hebb在1949年提出的一种学习规则，用来描述神经元的行为是如何影响神经元之间的连接的，通俗的说，就是如果相链接的两个神经元同时被激活，显然我们可以认为这两个神经元之间的关系应该比较近，因此将这两个神经元之 阅读全文
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RBF神经网络初探 径向基函数 径向基函数是一种函数的取值仅仅与输入的中心点有关的函数，具有这种性质的函数就称为径向基函数。 比如，高斯函数是一种径向基函数，其输出值的大小与距离中心点的距离有关，距离中心点越远，函数值越小，距离中心点越近，函数值越大。 RBF神经网络的结构 RBF神经网络一般具有两 阅读全文
[论文理解] Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery
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Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery Intro 本文提出利用GAN来做异常检测，大致思想为，先使用正常方式训练生成器G，训练完成后固定G的参数，给定 阅读全文
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How much position information do convolutional neural network encode? Intro 文章是ICML2020的一个工作，探究了CNN到底有没有编码位置信息，这些位置信息在哪些神经元中被编码、这些位置信息又是如何被暴露给神经网络学习的。 阅读全文
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Convolution with even sized kernels and symmetric padding Intro 本文探究了偶数kernel size的卷积对网络的影响，结果表明偶数卷积在结果上并不如奇数卷积。文章从实验与原理上得出结论，偶数卷积之所以结果更差，是因为偶数卷积会使得fe 阅读全文
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Destruction and Construction Learning for Fine grained Image Recognition Intro 本文提出一种细粒度图像分类的方法，即将原图像拼图一样shuffle成不同的block，丢进一个分类器，当然，直接这样训练会引入shuffle带 阅读全文