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【优化】共轭函数(Conjugate Function)超简说明 共轭函数是最优化问题中非常重要的概念，常用来在原问题和对偶问题之间进行转换。 本文主要参考S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization中3.3节。 定义 对于原函数 其中， 特别注意 阅读全文
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【优化】对偶上升法(Dual Ascent)超简说明 本文从便于理解的角度介绍对偶上升法，略去大部分数学推导，目的是帮助大家看懂论文中的相关部分。 阅读本文前，请先参看这篇博客《共轭函数超简说明》。 1</sup> 也称为拉格朗日对偶函数(Lagrange dual function)。 拉格朗日量 阅读全文
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【平价数据】Creatism：Google的自动风光摄影师 Fang, Hui, and M. Zhang. “Creatism: A deep-learning photographer capable of creating professional work.” (2017). 这篇论文借助有 阅读全文
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【平价数据】GAN用于半监督学习 Salimans, Tim, et al. “Improved techniques for training gans.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 概述 GAN的发明者Ian 阅读全文
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【平价数据】SimGAN：活用合成数据和无监督数据 Shrivastava, Ashish, et al. “Learning from simulated and unsupervised images through adversarial training.” IEEE Conference 阅读全文
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【推荐系统】Factorization Machine Factorization Machine（FM）[1](#fn1)是现代推荐系统的基础算法之一。本文介绍FM的模型思想、计算与优化方法。 FM模型 问题 输入： 回归： 在实际问题中， 举例 一个电影推荐系统，系统中有 对于每一条记录，按照如 阅读全文
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【教程】旷视的两个有趣的东西 第一个是旷视和北大在2017-2019年搞的联合课程 github：https://github.com/zsc/megvii-pku-dl-course- B站视频：https://www.bilibili.com/video/av88056282 讲课的不单有耳熟能 阅读全文
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【时间序列】时间序列分割聚类算法TICC Hallac, David, et al. “Toeplitz Inverse Covariance-Based Clustering of Multivariate Time Series Data.” KDD. (2017). 本文是2017年KDD最佳 阅读全文
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【深度学习】DeepMind关系推理网络 Santoro, Adam, et al. “A simple neural network module for relational reasoning.” arXiv preprint arXiv:1706.01427 (2017). 简介 本文用一个 阅读全文
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【深度学习】One Model to Learn Them All详解 Kaiser, Lukasz, et al. “One Model To Learn Them All.” arXiv preprint arXiv:1706.05137 (2017). 概述 Google于2017年6月16日 阅读全文