一.摘要 主要研究问题基于本地化差分隐私的k-分布,之前最佳的算法要求的是线性通信代价(k),而服务器计算时间的n*k,n表示所有的用户样本. 作者提出的HR不要求共享随机性,并且每个用户输入的数据都是对称的,对于所有的隐私预算ε ,每个用户的通信代价为logk+2,服务器计算时间为O(n+k). 文中的编码和解码主要基于哈达玛矩阵,统计性能包括行之间的最大汉明距离,算法高效实现使用了Fast Walsh-Hadamard变换,从而获得计算增益. 二.引言 1.效用值 我们即希望保护用户的个人隐…

安装环境:ubuntu16.04+cuda9+cudnn7+tensorflow+pycharm 1)前期搭建过程主要是按照这篇博文,对于版本选择,安装步骤都讲得很详细,亲测有效! https://blog.csdn.net/qq_35976351/article/details/79325476 2)pycharm的安装很简单,这里没有通过命令行安装,直接去官网下载,参考这篇博文 https://blog.csdn.net/zhuanshu666/article/details/7355488…

学习进度: 014 | 精读AlphaGo Zero论文…

MTCNN pytorch版本的实现 TropComplique/mtcnn-pytorch https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch MTCNN实现流程 https://blog.csdn.net/autocyz/article/details/82799529 MTCNN 论文预测部分的 PyTorch 实现 https://github.com/foamliu/MTCNN faciallab/FaceDetector https://gi…

转子http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/71076261 前言 入职之后,逐渐转到深度学习方向.很早就打算写深度学习相关博客了,但是由于各种原因被搁置了. 这段时间刚好有空,就把以前的笔记整理总结了一下,温故而知新,以前有些不是特别清楚的概念,通过这次的复习豁然开朗了,也希望自己的分享能够帮助其他人更好地理解CNN. 目前的博客计划如下: LeNet论文翻译与解读 AlexNet论文翻译与解读 VGGNet,Inception,R…

虽然国内必须FQ才能登录YouTube,但想必大家都知道这个网站.基本上算是世界范围内视频领域的最大的网站了,坐拥10亿量级的用户,网站内的视频推荐自然是一个非常重要的功能.本文就focus在YouTube视频推荐的DNN算法,文中不但详细介绍了Youtube推荐算法和架构细节,还给了不少practical lessons and insights,很值得精读一番.下图便是YouTube APP视频推荐的一个例子. 在推荐系统领域,特别是YouTube的所在视频推荐领域,主要面临三个挑战: 规模…

原论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1.pdf 笔记版论文链接:https://gitee.com/shaoxuxu/DeepLearning_PaperNotes/blob/master/YOLOv1-PaperNotes.pdf 你只需要看一次:统一的.实时的目标检测 1. 简介 (1)主要作者简介: Joseph Redmon:YOLOv1.YOLOv2.YOLOv3.DarkN…

深度学习在推荐系统的应用(二)中AFM的简单回顾 AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始论文 Attentional Factorization Machines:Learning the Weight of Feature Interactions via Attention Networks 模型架构 模型原理 \[ ŷ_{AFM}(x)=ω_0+∑_{i=1}^{n}ω_{i}x_{i}+p^T∑^{n}_{i=1}∑^{n}_{j=i+…

State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesize object locations. Advances like SPPnet [7] and Fast R-CNN [5] have reduced the running time of these detection networks, exposing region proposal computati…

结果展示 其中绿线是我绘制的图像划分网格. 这里的loss是我训练的 0.77 ,由于损失函数是我自己写的,所以可能跟大家的不太一样,这个不重要,重要的是学习思路. 重点提示 yolov1是一个目标检测的算法,他是一阶段的检测算法. 一阶段(one-stage):检测物体的同时进行分类.(代表论文:yolov1 - yolov5) 二阶段(two-stage):先检测出物体,再进行分类.(代表论文:rcnn,fast-rcnn) 重点要理解yolov1的数据特征标注方式. 只有理解了数据特征的标…