Gan-based zero-shot learning 论文整理】的更多相关文章

1 Feature Generating Networks for Zero-Shot Learning Suffering from the extreme training data imbalance between seen and unseen classes, most ofexisting state-of-the- art approaches fail to achieve satisfactory results for the challenging generalized…
本文转自:http://www.jianshu.com/p/2acb804dd811 GAN论文整理 作者 FinlayLiu 已关注 2016.11.09 13:21 字数 1551 阅读 1263评论 0喜欢 7 原始GAN Goodfellow和Bengio等人发表在NIPS 2014年的文章Generative adversary network,是生成对抗网络的开创文章,论文思想启发自博弈论中的二人零和博弈.在二人零和博弈中,两位博弈方的利益之和为零或一个常数,即一方有所得,另一方必有…
Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…
Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…
Deep Learning论文笔记之(六)Multi-Stage多级架构分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不…
论文标题:Online Human Action Recognition Based on Incremental Learning of Weighted Covariance Descriptors 来源/作者机构情况: 卧龙岗大学(世界排名230~),第一次听说这个学校.竟然是在澳大利亚的一个学校.好吧,华人果然全球了 李老师是本硕都是浙大的,李老师个人链接如下: https://www.uow.edu.au/~wanqing/#UOWActionDatasets 解决问题/主要思想贡献:…
Meta Learning/ Learning to Learn/ One Shot Learning/ Lifelong Learning 2018-08-03 19:16:56 本文转自:https://github.com/floodsung/Meta-Learning-Papers 1 Legacy Papers [1] Nicolas Schweighofer and Kenji Doya. Meta-learning in reinforcement learning. Neural…
Multi-attention Network for One Shot Learning 2018-05-15 22:35:50  本文的贡献点在于: 1. 表明类别标签信息对 one shot learning 可以提供帮助,并且设计一种方法来挖掘该信息: 2. 提出一种 attention network 来产生 attention maps  for creating the image representation of an exemplar image in novel class…
Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…
Deep Learning论文笔记之(三)单层非监督学习网络分析 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,…
基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…
Spectral Norm Regularization for Improving the Generalizability of Deep Learning论文笔记 2018年12月03日 00:03:07 RRZS 阅读数 153更多 分类专栏: 深度学习 cv   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/beyondjv610/article/details/8472247…
论文地址:https://indico2.conference4me.psnc.pl/event/35/contributions/3364/attachments/777/815/Thu-1-10-4.pdf 一种基于深度学习的鲁棒级联回声消除算法 摘要 AEC是用来消除扬声器和麦克风之间的反馈.理想情况下,AEC是一个线性问题,可以通过自适应滤波来解决.然而,在实际应用中,有两个重要的问题严重影响AEC的性能,即1)双讲问题和2)主要由扬声器和/或功率放大器引起的非线性失真.针对这两个问题,…
论文名和编号 摘要/引言 相关背景和工作 论文方法/模型 实验(数据集)及 分析(一些具体数据) 未来工作/不足 是否有源码 问题 原因 解决思路 优势 基于表示学习的中文分词 编号:1001-9081(2016)10-2794-05 1.为提高中文分词的准确率和未登录词识别率. 1.分词后计算机才能得知中文词语的确切边界,进而理解文本中所包含的语义信息.中文分词是中文自然语言处理的一项基础性工作,是中文信息处理技术发展的技术瓶颈. 1.使用skip-gram模型将文本中的词映射为高维向量空间中…
参考 1. PBA_paper; 2. github; 3. Berkeley_blog; 4. pabbeel_berkeley_EECS_homepage; 完…
摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在…
https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…
原文再续,书接一上回.话说上一次我们讲到了Correlation Filter类 tracker的老祖宗MOSSE,那么接下来就让我们看看如何对其进一步地优化改良.这次要谈的论文是我们国内Zhang Kaihua团队在ECCV 2014上发表的STC tracker:Fast Visual Tracking via Dense Spatio-Temporal Context Learning.相信做跟踪的人对他们团队应该是比较熟悉的了,如Compressive Tracking就是他们的杰作之一…
博客地址:http://www.cnblogs.com/daniel-D/p/5602254.html 新浪微博:http://weibo.com/u/2786597434 欢迎多多交流~ Main Idea 这篇论文的工作是讲 RNN 应用到推荐系统中,想法在于把一个 session 点击一系列 item 的行为看做一个序列,用来训练一个 RNN 模型.在预测阶段,把 session 已知的点击序列作为输入,用 softmax 预测该session下一个最有可能点击的item.论文想法虽然很朴…
视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征…
0 引言        目前,互联网在社会中扮演的角色越来越重要.通过互联网为广大群众提供服务,也是互联网成功的关键.互联网服务架构目前大多数都是基于REST架构来完成的.REST从它诞生至今,可以说为互联网的繁荣做出了不可磨灭的贡献.REST架构到底是一种什么样的架构,而它为何有这种魔力,这里我们就来刨根问底,挖掘它的内在以及潜在意义. 1 绪论 1.1 软件架构        软件架构是一种软件运行时的抽象.软件运行的健壮性.扩展性.效率,软件使用的简洁性通常用来评判一种软件好坏的标志,也是…
1. Introduction In this work, inspired by metric learning based on deep neural features and memory augment neural networks, authors propose matching networks that map a small labelled support set and an unlabelled example to its label. Then they defi…
目录 简介 模型结构 Position Embeddings GLU or GRU Convolutional Block Structure Multi-step Attention Normalization Strategy Initialization 简介 写这篇博客主要是为了进一步了解如何将CNN当作Encoder结构来使用,同时这篇论文也是必看的论文之一.该论文证明了使用CNN作为特征抽取结构实现Seq2Seq,可以达到与 RNN 相接近甚至更好的效果,并且CNN的高并行能力能够大…
原论文出处:https://www.nature.com/articles/nature14539 by Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton Nature volume521, pages436–444 (28 May 2015) 译者:这篇论文性质为深度学习的综述,原本只是想做做笔记,但找到的翻译都不怎么通顺.既然要啃原文献,索性就做个翻译,尽力准确通畅.转载使用请注明本文出处,当然实在不注明我也并没有什么办法. 论文中大量使用貌似作者默认术…
一.工具介绍及运行实例 相信计算机视觉领域的同道中人都知道这个Computer Vision Resource网站, http://www.cvpapers.com/  网页部分截图如下: 可以看到有太多论文集,比如CVPR2013年就有472篇,自己写了一个小工具,用来筛选感兴趣的论文 运行界面如下: 输入论文集网址和自己感兴趣的领域点击提交即可,其中关键字可以输入多个(不区分大小写),然后程序会按相关度从高到底的顺序给出论文列表 提交后运行部分截图如下: 这样可以大大减少我们筛选的工作量,然…
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Kodirov_Semantic_Autoencoder_for_CVPR_2017_paper.pdf Semantic Autoencoder for Zero-Shot Learning,Elyor Kodirov Tao Xiang Shaogang Gong,Queen Mary University of London, UK,{e.kodirov, t.xiang, s.go…
PredNet --- Deep Predictive coding networks for video prediction and unsupervised learning   ICLR 2017  2017.03.12  Code and video examples can be found at: https://coxlab.github.io/prednet/ 摘要:基于监督训练的深度学习技术取得了非常大的成功,但是无监督问题仍然是一个未能解决的一大难题(从未标注的数据中学习到…
1. Parameter pruning and sharing 1.1 Quantization and Binarization Compressing deep convolutional networks using vector quantization Quantized convolutional neural networks for mobile devices Improving the speed of neural networks on cpus Deep learni…
论文地址:https://github.com/ChanChiChoi/awesome-ocr 下面是已经看过的论文: CTPN CRNN TextBoxes EAST FOTS PixelLink…
机器学习的定义:假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E,使其在T中任务获得了性能改善,我们则说关于任务类T和P,该程序对经验E进行了学习(Mitchell, 1997). 机器学习的研究内容:关于在计算机上从数据中产生模型的算法,即学习算法(learning algorithm). 1.名词定义 数据集 (Data set):数据的集合,其中每条数据都称为一条样本 (Sample)或示例 (Instance).即: 样本 (Sample) = 示例 (Instan…