10 2017 档案
摘要：Multi-Agent Actor-Critic for Mixed Cooperative-Competitive Environments 2017-10-25 16:38:23 【Project Page】https://blog.openai.com/learning-to-cooperat
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摘要：论文笔记： Dual Deep Network for Visual Tracking 2017-10-17 21:57:08 先来看文章的流程吧 。。。 可以看到，作者所总结的三个点在于： 1. 文章将 边界和形状信息结合到深度网络中。底层 feature 和 高层 feature 结合起来，得到
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摘要：Adam Kosiorek About About Attention in Neural Networks and How to Use It this blog comes from: http://akosiorek.github.io/ml/2017/10/14/visual-attenti
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摘要：深度学习课程笔记（六）Error Variance and Bias: 本文主要是讲解方差和偏差： error 主要来自于这两个方面。有可能是： 高方差，低偏差； 高偏差，低方差； 高方差，高偏差； 低方差，低偏差 这是理想情况 随着模型复杂度的上升，那么，bias 会逐渐降低的。
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摘要：深度学习课程笔记（五）Ensemble 2017.10.06 材料来自： 首先提到的是 Bagging 的方法： 我们可以利用这里的 Bagging 的方法，结合多个强分类器，来提升总的结果。例如： 通过这种求平均的方法，可以得到更加接近 真实值的输出。 我们可以对训练数据集进行随机采样，构建四个子
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摘要：深度学习课程笔记（四）Gradient Descent 梯度下降算法 2017.10.06 材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 我们知道在神经网络中，我们需要求解的是一个最小化的问题，即：最小化 loss func
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摘要：深度学习课程笔记（三）Backpropagation 反向传播算法 2017.10.06 材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 反向传播算法这里是用到 chain rule（链式法则）的，如下图所示： 这个应该没什么
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摘要：深度学习课程笔记（二）Classification： Probility Generative Model 2017.10.05 相关材料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 本节主要讲解分类问题： classifica
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摘要：深度学习课程笔记（一）CNN 解析篇 相关资料来自：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html 首先提到 Why CNN for Image ? 综合上述三个特点，我们可以看到图像识别有如下的特色： 分割线 以上就是整体上来感受下深
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