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蓝色泡泡兔
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2015年3月17日
Deep Learning 论文笔记 (3): Deep Learning Face Attributes in the Wild
摘要: 这是Xiaogang Wang和Xiaoou Tang组的一篇technical report,作者是优秀的学弟Ziwei Liu。通常人脸识别里面先要对人脸图像进行检测和对齐,然后在相应的地方提取特征,但是在自然场景中,由于背景混乱,人脸检测和对齐会受到影响,进而影响特征提取和最后的识别效果。这篇...
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posted @ 2015-03-17 22:25 蓝色泡泡兔
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2015年3月10日
Deep Learning 论文笔记 (2): Neural network regularization via robust weight factorization
摘要: under review as a conference paper at ICLR 2015.Motivation:本文提出来一种regularization的方法,叫做FaMe (Factored Mean training). The proposed FaMe model aims to a...
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posted @ 2015-03-10 17:56 蓝色泡泡兔
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Deep Learning 论文笔记 (1): Making dropout invariant to transformations of activation functions and inputs
摘要: 这是2014年nips workshop的一篇paper。这个paper号称他们提出了invariant dropout,可以对inputs和activation units的additive shift transform(我理解的其实就是加additive noise)具有不变性。通常如果在每一...
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posted @ 2015-03-10 15:32 蓝色泡泡兔
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2015年3月4日
Matlab(2): 保存多张图像和变量
摘要: 最近批量跑实验的时候,实验给了不同的设置,希望每一种设置的情况下,都能够保存实验结果图片和一些中间变量,并且不同的设置给不同的命名。举一个最简单的例子:for i = 1: 1: 9 ...... x(i) = 1; y = 2*x(i); figure(); plot(...); .....
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posted @ 2015-03-04 13:58 蓝色泡泡兔
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2015年2月26日
Matlab(1): 随机函数rand使用的技巧
摘要: 由于我的算法中的参数初始值是在一定范围内随机给的,老板说要多跑几次计算结果的均值和方差以减小随机性带来的影响,我跑了十遍发现结果怎么都一样,原来是rand出了问题。1. MATLAB中的rand产生的是0到1(不包括1)的随机数,rand函数生成的是伪随机数,是由种子递推出来的,相同的种子,生成相同...
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posted @ 2015-02-26 12:14 蓝色泡泡兔
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2015年1月30日
Machine Learning推荐教材
摘要: Source:http://www.openlab.co/forums/thread/413856/11. 机器学习作者: (美)Tom Mitchell出版社: 机械工业出版社评语 : 现在看来,这本书也许是过时了。但在那个年代,这是开天辟地的一本书。第一章就清楚定义了什么是ML:本质是在给定的搜...
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posted @ 2015-01-30 22:58 蓝色泡泡兔
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2013年6月18日
HEVC学习(1)——Intra Prediction
摘要: 在网上看到一篇学习HEVC帧内预测的文章http://blog.csdn.net/hevc_cjl/article/details/8175721于是对应去看了一下文章中提到的相关文件的相关章节。以前没有学习过视频编码的东西,也没有接触过H.264,就直接来HEVC了,看得云里雾里不知道从何下手。_...
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posted @ 2013-06-18 13:42 蓝色泡泡兔
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