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posted @ 2016-10-21 22:19 AHU-WangXiao 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-16 15:44 AHU-WangXiao 阅读(3470) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-16 14:18 AHU-WangXiao 阅读(1410) 评论(2) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-16 12:34 AHU-WangXiao 阅读(1039) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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, 阅读全文
posted @ 2016-10-15 21:58 AHU-WangXiao 阅读(3126) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-14 13:15 AHU-WangXiao 阅读(2839) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-13 16:27 AHU-WangXiao 阅读(1486) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-12 20:48 AHU-WangXiao 阅读(1213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-10 00:29 AHU-WangXiao 阅读(607) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-10 00:27 AHU-WangXiao 阅读(1381) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-09 11:28 AHU-WangXiao 阅读(872) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Graph-powered Machine Learning at Google Graph-powered Machine Learning at Google Graph-powered Machine Learning at Google Graph-powered Machine Learn 阅读全文
posted @ 2016-10-09 10:19 AHU-WangXiao 阅读(577) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-08 00:22 AHU-WangXiao 阅读(760) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-06 23:49 AHU-WangXiao 阅读(1921) 评论(1) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-06 10:28 AHU-WangXiao 阅读(11287) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-05 00:31 AHU-WangXiao 阅读(1574) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-03 21:25 AHU-WangXiao 阅读(4394) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-03 17:06 AHU-WangXiao 阅读(910) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-03 15:34 AHU-WangXiao 阅读(3711) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-02 16:55 AHU-WangXiao 阅读(8014) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-01 21:29 AHU-WangXiao 阅读(1150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-01 16:10 AHU-WangXiao 阅读(649) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-01 16:09 AHU-WangXiao 阅读(482) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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 阅读全文
posted @ 2016-10-01 15:06 AHU-WangXiao 阅读(3257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 何为机器学习 2016-09-23 FabUnion 在过去的几年中,Uber无人车,Google阿尔法狗,量化交易,LinkedIn精准的好友推送又或是我们建筑孩子们熟悉的Grasshopper中的Galapagos。机器学习(Machine Leraning)正在切实地改变着我们的生活、学习与工 阅读全文
posted @ 2016-09-30 23:51 AHU-WangXiao 阅读(876) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Person Re-Identification by Multi-Channel Parts-Based CNN with Improved Triplet Loss Function CVPR 2016 摘要:跨摄像机的行人再识别仍然是一个具有挑战的问题,特别是摄像机之间没有重叠的观测区域。本文 阅读全文
posted @ 2016-09-29 22:59 AHU-WangXiao 阅读(4597) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise d 阅读全文
posted @ 2016-09-29 20:02 AHU-WangXiao 阅读(12168) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: Kevin Zakka's Blog About About Nuts and Bolts of Applying Deep Learning Sep 26, 2016 This weekend was very hectic (catching up on courses and studying 阅读全文
posted @ 2016-09-28 18:24 AHU-WangXiao 阅读(505) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2016-09-27 17:20 AHU-WangXiao 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Multiple Feature Fusion via Weighted Entropy for Visual Tracking ICCV 2015 本文主要考虑的是一个多特征融合的问题.如何有效的进行加权融合,是一个需要解决的问题.本文提出一种新的 data-adaptive visual tra 阅读全文
posted @ 2016-09-27 16:41 AHU-WangXiao 阅读(778) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Stephen Smith's Blog All things Sage 300… The Road to TensorFlow – Part 7: Finally Some Code leave a comment » Introduction Well after a long journey 阅读全文
posted @ 2016-09-25 12:19 AHU-WangXiao 阅读(690) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2016-09-23 23:53 AHU-WangXiao 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 TensorFlow深度学习,一篇文章就够了 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6 2016/09/22 · IT技术 · TensorFlow, 深度学习 分享到:6 原文出处: 我爱计算机 (@tobe 阅读全文
posted @ 2016-09-23 23:43 AHU-WangXiao 阅读(29851) 评论(2) 推荐(5) 编辑
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posted @ 2016-09-23 20:35 AHU-WangXiao 阅读(7) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Fully-Convolutional Siamese Network for Object Tracking Updated on 2018-11-19 10:17:29 Paper: http://www.robots.ox.ac.uk/~vedaldi/assets/pubs/bertinet 阅读全文
posted @ 2016-09-22 18:27 AHU-WangXiao 阅读(13465) 评论(3) 推荐(2) 编辑
摘要: 关于 Local feature 和 Global feature 的组合 1.全局上下文建模: 阅读全文
posted @ 2016-09-21 20:55 AHU-WangXiao 阅读(721) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请学术界、工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术、产品和活动信息! 近年来,随着深度 阅读全文
posted @ 2016-09-21 20:36 AHU-WangXiao 阅读(5038) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 本文转自:http://www.jianshu.com/p/e112012a4b2d 字数2259 阅读3168 评论8 喜欢11 cs224d-Day 6: 快速入门 Tensorflow 本文是学习这个视频课程系列的笔记,课程链接是 youtube 阅读全文
posted @ 2016-09-21 18:49 AHU-WangXiao 阅读(28926) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: TensorFlow 入门 本文转自:http://www.jianshu.com/p/6766fbcd43b9 字数3303 阅读904 评论3 喜欢5 CS224d-Day 2: 在 Day 1 里,先了解了一下 NLP 和 DP 的主要概念,对它们有了一个大体的印象,用向量去表示研究对象,用神 阅读全文
posted @ 2016-09-21 18:48 AHU-WangXiao 阅读(2478) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 阿尔法狗是怎么用机器学习做决策的 雷锋网 作者: 混沌巡洋舰 2016-09-18 18:05:23 查看源网址 阅读数:26 雷锋网 作者: 混沌巡洋舰 2016-09-18 18:05:23 查看源网址 阅读数:26 雷锋网注:本文作者许铁, 法国巴黎高师物理硕士 ,以色列理工大学(以色列85% 阅读全文
posted @ 2016-09-21 18:45 AHU-WangXiao 阅读(1007) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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