CFAN：Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment

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Auto Encoder用于异常检测

对基于深度神经网络的Auto Encoder用于异常检测的一些思考 from:https://my.oschina.net/u/1778239/blog/1861724 一.前言现实中,大部分数据都是无标签的,人和动物多数情况下都是通过无监督学习获取概念,故而无监督学习拥有广阔的业务场景.举几个场景:网络流量是正常流量还是攻击流量.视频中的人的行为是否正常.运维中服务器状态是否异常等等.有监督学习的做法是给样本标出label,那么标label的过程肯定是基于某一些规则(图片除外),既然有了规则…

div高度自适应（总结：min-height:100px; height:auto;的用法）

对于div高度自适应问题,我总是用一句话:height:auto来解决. 但是很多时候我们需要的是当div内部有内容时,高度会随着内容的增加和增加,当div中没有内容时,div能够保持一个固定的高度. 具体可以用以下方法解决: height:auto !important; min-height:100px; height:100px; 详细讲解参见:总结:min-height:100px; height:auto;的用法…

论文笔记之：Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015 CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的…

吴恩达《深度学习》-第一门课 (Neural Networks and Deep Learning)-第三周：浅层神经网络(Shallow neural networks) -课程笔记

第三周:浅层神经网络(Shallow neural networks) 3.1 神经网络概述(Neural Network Overview) 使用符号$ ^{[…

CFAN：Coarse-to-Fine Auto-Encoder Networks (CFAN) for Real-Time Face Alignment

作者:嫩芽33出处:http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6801045.html 版权:本文版权归作者和博客园共有转载:欢迎转载,但未经作者同意,必须保留此段声明:必须在文章中给出原文连接:否则必究法律责任原始论文链接:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.702.1120&rep=rep1&type=pdf 框架: CFAN是将深度网络(自编码网络)作为回归器,利用级联回归coa…

NHibernate系列文章二十八：NHibernate Mapping之Auto Mapping（附程序下载）

摘要上一篇文章介绍了Fluent NHibernate基础知识.但是,Fluent NHibernate提供了一种更方便的Mapping方法称为Auto Mapping.只需在代码中定义一些Convention继承类,针对具体的属性.主键.关系.组件指定Mapping的规则,在实体类里定义简单的POCO对象就可以完成整个数据库的自动映射.Auto Mapping适合全新的系统开发,即是在系统设计时还没有数据库的时候.有点像Microsoft Entity Framework的Code Firs…

Deep Learning 8_深度学习UFLDL教程：Stacked Autocoders and Implement deep networks for digit classification_Exercise（斯坦福大学深度学习教程）

前言 1.理论知识:UFLDL教程.Deep learning:十六(deep networks) 2.实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T硬盘 3.实验内容:Exercise: Implement deep networks for digit classification.利用深度网络完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别.即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作为训练数据集,然后把它输入到栈式自编码器中,它的第一层自编码器…

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论文笔记之：Semi-Supervised Learning with Generative Adversarial Networks

论文笔记之：Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking

类型推导：函数模板与auto