随笔分类 - 博文阅读记载
摘要：出处：https://blog.csdn.net/weixin_42973678/article/details/107190663
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摘要：出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32926848
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摘要：出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/65793018 关键词： Flow Network: (1) 有向图 (2) 边有容量属性 (3) 有source节点s和sink节点t 割(cut)：割其实就是把节点分成两部分(S,T) ，而且 s 位于 S 中， t 位于T中。
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摘要：出处： https://zhuanlan.zhihu.com/p/81502804 关键词： 聚类： 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据划分成多个类别，使得类别内数据相似度较大而类别间的数据相似度较小。 谱聚类 无向图G(V,E,W) V:定点, E:边, W:边的权值矩阵 度
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摘要：出处：https://blog.csdn.net/lingpy/article/details/96468326 关键词： 文本模态特征集 图像模态特征集 相似性度量 子空间方法 不同模态样本对信息 深度学习方法 哈希变换方法 主题模型方法 深度学习的特征抽取能力 平均精度(Average Prec
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摘要：出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115273380 文章脉络： 多模态研究背景，多模态研究两种套路，在工业界中注意transfer learning 1、多模态研究背景 为什么进行多模态研究？ 世界是多元的，信息以各种模态出现，例如文字、图片、视频等等。为了对这些信息
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