10 2016 档案
摘要：Generative Adversarial Text to Image Synthesis ICML 2016 摘要：本文将文本和图像练习起来，根据文本生成图像，结合 CNN 和 GAN 来有效的进行无监督学习。 Attribute Representation: 是一个非常具有意思的方向。由图像
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摘要：Conditional Generative Adversarial Nets arXiv 2014 本文是 GANs 的拓展，在产生 和 判别时，考虑到额外的条件 y，以进行更加“激烈”的对抗，从而达到更好的结果。 众所周知，GANs 是一个 minmax 的过程： 而本文通过引入 条件 y，从而
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摘要：Progressive Neural Network Google DeepMind 摘要：学习去解决任务的复杂序列 结合 transfer (迁移)，并且避免 catastrophic forgetting （灾难性遗忘） 对于达到 human-level intelligence 仍然是一个关键
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摘要：Let’s make a DQN 系列 Let’s make a DQN: Theory September 27, 2016DQN This article is part of series Let’s make a DQN. 1. Theory2. Implementation3. Debug
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摘要：Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network 2016.10.23 摘要：本文针对传统超分辨方法中存在的结果过于平滑的问题，提出了结合最新的对抗网络的方法，得到了不错的效果。并
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摘要：一张图解AlphaGo原理及弱点 2016-03-23 郑宇，张钧波 CKDD 作者简介： 郑宇，博士, Editor-in-Chief of ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology， ACM数据挖掘中国分会秘书长。 张钧波，博士
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摘要：Deep Generative Image Models using a Laplacian Pyramid of Adversarial Networks NIPS 2015 摘要：本文提出一种 generative parametric model 能够产生高质量自然图像。我们的方法利用 Lap
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摘要：【重磅】无监督学习生成式对抗网络突破，OpenAI 5大项目落地 【新智元导读】“生成对抗网络是切片面包发明以来最令人激动的事情！”LeCun前不久在Quroa答问时毫不加掩饰对生成对抗网络的喜爱，他认为这是深度学习近期最值得期待、也最有可能取得突破的领域。生成对抗学习是无监督学习的一种，该理论由
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摘要：注意力机制（Attention Mechanism）在自然语言处理中的应用 本文转自：http://www.cnblogs.com/robert-dlut/p/5952032.html 近年来，深度学习的研究越来越深入，在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力（attention）机制的神经
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摘要：UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS ICLR 2016 摘要：近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比，
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摘要：Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory Nature 2016 updated on 2018-07-21 15:30:31 Paper：http://www.nature.com/nature/jou
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摘要：关于 Graph Convolutional Networks 资料收集 Updated on 2018-08-07 10:11:09 The blog collect some related files on graph convolutional network, including: Blo
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摘要：坚持完成这套学习手册，你就可以去 Google 面试了 系统 指针 value Google 面试 阅读6138 本文为掘金投稿，译文出自：掘金翻译计划 原文地址：Google Interview University 原文作者：John Washam 译者：Aleen，Newton，bobmayu
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摘要：深度｜神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者：Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与：chenxiaoqing、范娜Fiona、杨超、微胖、汪汪、赵巍 导读：这是《神经网络和深度学习简史》第一部
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摘要：HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HO
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摘要：Large Scale Distributed Semi-Supervised Learning Using Streaming Approximation Google 2016.10.06 官方 Blog 链接：https://research.googleblog.com/2016/10/gr
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摘要：Graph-powered Machine Learning at Google Graph-powered Machine Learning at Google Graph-powered Machine Learning at Google Graph-powered Machine Learn
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摘要：Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time lim
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摘要：深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文《深度学习主机攒机小记》，这台GTX1080主机准备好之后，就是配置深度学习环境了，这里选择了比较熟悉Ubuntu系统，不过是最新的16.04版本，另外在N
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摘要：几种范数的解释 l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm from Rorasa's blog l0-Norm, l1-Norm, l2-Norm, … , l-infinity Norm from Rorasa's blog l0-Norm, l
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摘要：A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation ECCV 2016 摘要：本文提出了一种 CNN cascade （CNN 级联）结构，根据一系列的定位（landmarks or keypoints），得到特定的 pose 信
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摘要：Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs 摘要：DQN 的两个缺陷，分别是：limited memory 和 rely on being able to perceive the complete game screen at e
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摘要：Main Menu Fortune.com Main Menu Fortune.com Fortune.com Fortune.com E-mail Tweet Facebook Linkedin Share icons By Roger Parloff Illustration by Justin
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摘要：Deep Attention Recurrent Q-Network 5vision groups 摘要：本文将 DQN 引入了 Attention 机制，使得学习更具有方向性和指导性。（前段时间做一个工作打算就这么干，谁想到，这么快就被这几个孩子给实现了，自愧不如啊( ⊙ o ⊙ )） 引言：我们
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摘要：Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning ICML 2016 Best Paper 摘要：本文的贡献点主要是在 DQN 网络结构上，将卷积神经网络提出的特征，分为两路走，即：the state value functi
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摘要：FastML Machine learning made easy RSS Home Contents Popular Links Backgrounds About Deep learning architecture diagrams 2016-09-30 Like a wild stream
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摘要：Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Adit Deshpande CS Undergrad at
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摘要：Nice R Code Punning code better since 2013 RSS Blog Archives Guides Modules About Markov Chain Monte Carlo 10 JUNE 2013 This topic doesn’t have much t
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摘要：Hierarchical Convolutional Features for Visual Tracking ICCV 2015 摘要：跟卢湖川老师的那个文章一样，本文也是利用深度学习各个 layer 之间提取出来的不同特征进行跟踪。因为各个层次提出来的 feature 具有不同的特征。并且将各个
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