[toc] 作者对residual network进行了改进：加入了gating network，基于上一层的激活值，得到一个二进制的决策0或1，从而继续推断或跳过下一个block。作者还提出了对应的训练方法，集成有监督学习和强化学习，从而克服了skipping不可差分的问题。 1. 概括 难点：s ...
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2019-11-25 23:25:51
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单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 什么是线性回归？线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法(取自 百度百科)。 例如：现在有一堆散乱的点，想找出一个一元一次方程来让这些点的分布误差最小(就 ...
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2019-11-25 15:34:48
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原始residual论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 1. 训练深度神经网络的难处： 梯度爆炸/梯度消失 batchnorm等一系列方法较好的解决了这个问题 加深网络，模型退化（degradation） 2. residual着重要解 ...
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2019-11-24 15:56:01
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背景：跟上一讲一样，识别手写数字，给一组数据集ex4data1.mat，，每个样例都为灰度化为20*20像素，也就是每个样例的维度为400，加载这组数据后，我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例)，5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据)。现在让你拟合出一个模型，使得这个模型能很好 ...
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2019-11-24 15:32:25
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很好的一篇文章，不愧是reid大组中山大学Weishi-Zheng老师的工作 文章的基本出发点很有意思：用source domain的feature做作为参考，衡量target domain images是否相似，从而构成正负样本进行contrasive learning和domain adapti ...
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2019-11-23 21:57:49
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原文链接 https://github.com/ntumlta2019/hw1#import-package 代码： # import package import sys import numpy as np import pandas as pd import csv # read in tra ...
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2019-11-23 21:43:17
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综述类 名称 出版单位 行人重识别相关综述 (多篇) 基于视频的行人重识别 名称 出版单位 Video-Based Person Re-Identi?cation by Simultaneously Learning Intra-Video and Inter-Video Distance Metr ...
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2019-11-23 16:07:54
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论文题目：FlowNet: Learning Optical Flow with Convolutional Networks 论文连接：https://arxiv.org/abs/1504.06852 光流是对图像中物体运动信息的估计，在视频处理中有着十分重要的应用，传统的光流估计主要是通过一些匹 ...
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2019-11-22 12:04:19
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1:数据源 Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集 实验目的: 实现 统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化 gitee地址: https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree ...
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2019-11-21 22:35:01
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循环神经网络 机器学习 深度学习入门 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲 ...
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2019-11-20 16:40:32
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