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Deep Learning 最优化方法之RMSProp
本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的RMSProp方法 主要参考Deep Learning 一书 整个优化系列文章列表 xff1a Deep Learning 之 最优化方法 Deep Learning 最优化方法之S
Deep
Learning
RMSProp
最优化方法之
Deep Learning 最优化方法之Momentum(动量)
本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的Momentum xff08 动量 xff09 方法 主要参考Deep Learning 一书 整个优化系列文章列表 xff1a Deep Learning 之 最优化方法 Deep
Deep
Learning
Momentum
最优化方法之
《论文阅读01》Learning multiview 3D point cloud registration
目录 一 论文 二 论文概要 三 论文详述 一 论文 研究领域 xff1a 点云配准论文 xff1a Learning multiview 3D point cloud registrationCVPR 2020论文链接 二 论文概要 该论
Learning
multiview
Point
Cloud
registration
English learning method ---我谈音标学习
最近在想这样一个问题 xff1a 每个地方都有自己的方言 xff0c 有些方言我们完全听不懂 xff0c 但是他们当地人却可以交流的很好 xff1b 而非本地人说方言 xff0c 就要模仿他们的腔调 xff0c 模仿的多了说出来的味也就像了
English
Learning
Method
我谈音标学习
深度学习(Deep Learning)
知识关键点 1 人工智能 深度学习的发展历程 2 深度学习框架 3 神经网络训练方法 4 卷积神经网络 xff0c 卷积核 池化 通道 激活函数 5 循环神经网络 xff0c 长短时记忆 LSTM 门控循环单元 GRU 6 参数初始化方法
Deep
Learning
深度学习
An Introduction to Deep Learning for the PhysicalLayer
An Introduction to Deep Learning for the PhysicalLayer I INTRODUCTION 这段主要讲了文章的主要工作 将发射机 通道和接收器作为一个自动编码器 xff0c 对于给定的损失函数
Introduction
Deep
Learning
for
The
Meta-Learning: Learning to Learn Fast
Meta Learning Learning to Learn Fast 元学习 学习如何学习 译 原文 本文与原文基本没有区别 xff0c 仅供个人学习记录 电子笔记本 前言 xff1a 元学习解决 xff1a 遇到没有见过的任务 xff
Meta
Learning
Learn
Fast
Three scenarios for continual learning
Three scenarios for continual learning Standard artificial neural networks suffer from the well known issue of catastrop
three
scenarios
for
continual
Learning
Multi-Center Federated Learning
Multi Center Federated Learning Motivation 现有的联合学习方法通常采用单个全局模型来通过汇总其梯度来捕获所有用户的共享知识 xff0c 而不管其数据分布之间的差异如何 但是 xff0c 由于用户行为
Multi
center
Federated
Learning
Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)模型介绍及算法详解
整理自 xff1a Frank Tian 回答 首先 xff0c 我们先从Meta Learning的概念说起 原始的机器学习的流程被认为是下面这这样的 xff1a 也就是我们根据我们先验知识设计网络架构和参数初始化方法 xff0c 从Tr
model
Agnostic
Meta
Learning
MAML
论文笔记 | Learning Deep Features for Discriminative Localization
作者 Bolei Zhou Aditya Khosla Agata Lapedriza Aude Oliva Antonio Torralba Bolei Zhou Abstract 受到NIN 的启发 xff0c 将global aver
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey 论文阅读笔记
本文是论文的阅读笔记 Paper A Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision A Survey Author Naveed Akhtar cor n
Threat
Adversarial
Attacks
Deep
Learning
MAML: meta learning 论文分析
https zhuanlan zhihu com p 57864886 一 Meta Learning 简述 Meta Learning xff08 即元学习 xff09 是最近比较火的研究方向 xff0c 其思想是learning to
MAML
Meta
Learning
论文分析
论文阅读笔记《Joint Graph Learning and Matching for Semantic Feature Correspondence》
核心思想 本文提出一种联合图学习和图匹配的算法 xff08 GLAM xff09 xff0c 将图的构建和匹配过程整合到一个端到端的注意力网络中 相比于其他启发式的建图方法 xff0c 如Delaunay三角法 KNN方法或完全图 xff0
joint
Graph
Learning
and
matching
2021论文解读:Learning To Count Everything
此文着眼于仅用少量标注样本完成物体计数的任务 1 研究近况 1 1 小样本 当前的小样本学习研究主要集中在分类任务上 xff0c 例如图片 xff08 物体 xff09 分类 文本分类 较少触及检测 分割等任务的 xff0c 因为小样本学习
2021
Learning
count
Everything
论文解读
2017论文阅读:Learning a Rotation Invariant Detector with Rotatable Bounding Box
文章代码已开源 文章目录 文章贡献1 Rotatable bounding box2 Rotation invariant detection2 1 模型结构总览2 2 模型训练2 3 实现的细节 3 实验 amp 结果 文章贡献 提出了一
2017
Learning
Rotation
Invariant
Detector
浅谈联邦学习Federated Learning
最近人工智能 大数据领域的公众号疯狂给我推送 联邦学习 相关的文章 xff0c 使得本来并不好奇的我 xff0c 有了一丝丝揭开它神秘面纱的冲动 公众号的每篇推文写得都很好 xff0c 但同时也十分学术 xff0c 作为刚上路的我 xff0
Federated
Learning
浅谈联邦学习
[论文解读]Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: A Survey
Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision A Survey 文章目录 Threat of Adversarial Attacks on Deep Le
Threat
Adversarial
Attacks
Deep
Learning
Deep Learning Notes: Chapter 1 Introduction
前言 最近开始读 Deep Learning 一书 这让我有了一个边读书边写笔记的动机 xff1a 能够让人很轻松流畅的把握住这本书的脉络 xff0c 从而读懂这本书的核心内容 由于终究是英文表达更地道 xff0c 因此该笔记都是节选自书中
Deep
Learning
Notes
chapter
Introduction
【论文阅读】Learning Deep Features for Discriminative Localization
Abstract 研究了全局平均池化 global average pooling GAP xff0c 分析了它如何仅仅使用图像级标签训练就能使CNN具有出色的定位能力 localization ability 作者发现 xff0c 尽管G
Learning
Deep
Features
for
Discriminative
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