随笔分类 -  Paper Reading

摘要:基本就是第一层concatenate,第二层不concatenate. 相关论文: Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks Geometric deep learning on graphs and manif 阅读全文
posted @ 2018-04-08 15:48 Shiyu_Huang 阅读(1133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:github: https://github.com/nsavinov/SPTM 阅读全文
posted @ 2018-03-16 14:08 Shiyu_Huang 阅读(363) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:related work包含比较多,对SLAM和最近神经网络对于定位的工作介绍比较多。 阅读全文
posted @ 2018-03-16 13:31 Shiyu_Huang 阅读(595) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用贝叶斯滤波器定义状态,用rl帮助定位。 这个方法需要对地图和角度进行离散化,当地图很大,角度较精细时,输出会很大,所以不太可能用到大地图,高精度角度的任务上。 阅读全文
posted @ 2018-03-16 12:41 Shiyu_Huang 阅读(510) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:用双向lstm对序列图片做相机定位。 阅读全文
posted @ 2018-03-16 10:18 Shiyu_Huang 阅读(747) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:用卷积神经网络对相机位置和角度进行回归。 阅读全文
posted @ 2018-03-15 09:48 Shiyu_Huang 阅读(1584) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:作者用action, reward, state等当做lalbel,进行有监督训练。 阅读全文
posted @ 2018-03-12 17:37 Shiyu_Huang 阅读(620) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一篇用deep neural network做POMDP的论文 阅读全文
posted @ 2018-03-12 17:23 Shiyu_Huang 阅读(608) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:任务是地图里面导航,让agent从起始点到达指定位置。 用了supervised learning + reinforcement learning + lstm 用supervised learning当做辅助训练,加速rl训练,用lstm当做memory。实验表明depth constructi 阅读全文
posted @ 2018-03-12 14:55 Shiyu_Huang 阅读(591) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:论文不同点: (1)用两套网络分别实现移动和射击。 (2)使用LSTM来处理不完全信息。 疑问: (1)为什么对于射击使用RNN,对导航却没有使用RNN。一般来说,当我们看见视野里面有敌人的时候,我们可以立即进行射击,似乎不太需要长久的历史信息,再官方给出的视频中,我也没发现RNN有什么好处。另一方 阅读全文
posted @ 2018-02-26 14:53 Shiyu_Huang 阅读(534) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:FAIR Paris分部的论文,NIPS2016 Workshop. Motivation是让predict出来的结果和真实label在高层感觉上有一致性. 基本思想就是用GAN来区分segmentation网络给出的结果和真实lable给出的结果。但是VOC2012上的效果并不好,作者也不敢放代码 阅读全文
posted @ 2018-02-01 15:31 Shiyu_Huang 阅读(642) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Paper link: https://arxiv.org/abs/1703.00573 Blog link: http://www.offconvex.org/2017/03/30/GANs2/ Github: https://github.com/PrincetonML/MIX-plus-GAN 阅读全文
posted @ 2017-10-27 14:53 Shiyu_Huang 阅读(695) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Stadie, Bradly C., Sergey Levine, and Pieter Abbeel. "Incentivizing exploration in reinforcement learning with deep predictive models." arXiv preprint 阅读全文
posted @ 2017-08-13 19:00 Shiyu_Huang 阅读(412) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Zahavy, Tom, Nir Ben-Zrihem, and Shie Mannor. "Graying the black box: Understanding DQNs." International Conference on Machine Learning. 2016. 这篇论文想要做 阅读全文
posted @ 2017-08-13 14:56 Shiyu_Huang 阅读(370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Heinrich, Johannes, and David Silver. "Deep reinforcement learning from self-play in imperfect-information games." arXiv preprint arXiv:1603.01121(201 阅读全文
posted @ 2017-08-11 21:08 Shiyu_Huang 阅读(755) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Mnih, Volodymyr, et al. "Asynchronous methods for deep reinforcement learning." International Conference on Machine Learning. 2016. DeepMind rl系列文章之一。 阅读全文
posted @ 2017-08-10 17:36 Shiyu_Huang 阅读(574) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Dosovitskiy, Alexey, and Vladlen Koltun. "Learning to act by predicting the future." arXiv preprint arXiv:1611.01779 (2016). vizdoom比赛track2的冠军。 要点: 1 阅读全文
posted @ 2017-06-22 11:01 Shiyu_Huang 阅读(470) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Huang, Po-Sen, et al. "Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data." Proceedings of the 22nd ACM international con 阅读全文
posted @ 2017-06-14 16:03 Shiyu_Huang 阅读(1826) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:Silver, David, et al. "Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search." Nature 529.7587 (2016): 484-489. 推荐PPT:https://wenku.baidu 阅读全文
posted @ 2017-06-12 19:49 Shiyu_Huang 阅读(1480) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:比特币历史: 2008年,比特币论文诞生 2009年1月,第一批比特币诞生 2011年4月,比特币价格第一次达到了1美元 2011年6月,涨到30美元,然后开始跌 2013年1月,4美元 2013年11月末,价格到达1200美元(恐怖!!!),然后开始跌 2017年1月,1000美元 2017年12 阅读全文
posted @ 2017-05-13 10:08 Shiyu_Huang 阅读(1813) 评论(0) 推荐(0) 编辑