目录 1. 动机详述和方法简介 2. 相关工作 3. 方法 3.1 Formulation 3.2 实现 3.3 弱监督学习 4. 实验 4.1 基本实验 4.2 深入实验 [算法和公式很simple,甚至有点naive,但文章的写作不错] 为了让小网络具有大能力,我们通常使用蒸馏.这篇文章提出了一种新方法:深度相互学习(deep mutual learning, DML).与蒸馏法不同,相互学习中存在多个学生共同学习,并且每个学生之间要互相学习.实验还发现了一个惊人的结果:我们不需要piror…

文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning…

论文地址: https://arxiv.org/abs/1706.00384 论文简介 该论文探讨了一种与模型蒸馏(model distillation)相关却不同的模型---即相互学习(mutual learning). 蒸馏从一个强大的大型预训练教师网络开始,并向未经训练的小型学生网络进行单向知识转移. 相反,在相互学习中,我们从一群未经训练的学生网络开始,他们同时学习一起解决任务. 具体来说,每个学生网络都有两个的损失函数:一种传统的监督性损失函数,以及一种模仿性的损失函数(mimicry…

目录 1. 故事 2. 残差学习网络 2.1 残差块 2.2 ResNet 2.3 细节 3. 实验 3.1 短连接网络与plain网络 3.2 Projection解决短连接维度不匹配问题 3.3 更深的bottleneck结构 ResNet的意义已经不需要我在这里赘述.该文发表在2016 CVPR,至今(2019.10)已有3万+引用.由于ResNet已经成为大多数论文的baseline,因此我们着重看其训练细节.测试细节以及bottleneck等思想. 核心: We explicitly…

Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation 2018-11-03 09:58:58 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Xuecheng_Nie_Mutual_Learning_to_ECCV_2018_paper.pdf Code: https://github.com/NieXC/pytorch-mula Rela…

Robust Deep Multi-modal Learning Based on Gated Information Fusion Network 2018-07-27 14:25:26 Paper:https://arxiv.org/pdf/1807.06233.pdf  Related Papers:   1. Infrared and visible image fusion methods and applications: A survey Paper 2. Chenglong Li…

来源:NIPS 2013 作者:DeepMind 理解基础: 增强学习基本知识 深度学习 特别是卷积神经网络的基本知识 创新点:第一个将深度学习模型与增强学习结合在一起从而成功地直接从高维的输入学习控制策略 详细是将卷积神经网络和Q Learning结合在一起.卷积神经网络的输入是原始图像数据(作为状态)输出则为每一个动作相应的价值Value Function来预计未来的反馈Reward 实验成果:使用同一个网络学习玩Atari 2600 游戏.在測试的7个游戏中6个超过了以往的方法而且好几个超…

Playing FPS games with deep reinforcement learning 博文转自:https://blog.acolyer.org/2016/11/23/playing-fps-games-with-deep-reinforcement-learning/ When I wrote up 'Asynchronous methods for deep learning' last month, I made a throwaway remark that after…

1. 知乎上关于DQN入门的系列文章 1.1 DQN 从入门到放弃 DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习 DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程 DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法 DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进 DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF 12/29/2016 看完1和2: 1.2 Deep Reinforcement Learning 深度增…

Byte Tank Posts Archive Deep Reinforcement Learning: Playing a Racing Game OCT 6TH, 2016 Agent playing Out Run, session 201609171218_175epsNo time limit, no traffic, 2X time lapse Above is the built deep Q-network (DQN) agent playing Out Run, trained…