变分深度嵌入(Variational Deep Embedding, VaDE) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博文主要是对论文“Variational Deep Embedding: An Unsupervised and Generative Approach to Clustering”的整理总结,阅读这篇博文的前提条件是:了解高斯混合模型用于聚类的算法,了解变分推断与变分自编码器.在知道高斯混合模型(GMM)与变分自编…

Junyuan Xie, Ross B. Girshick, Ali Farhadi2015, ICML1243 Citations, 45 ReferencesCode:DownloadPaper:Download Abstract 在本文中,我们提出了 Deep Embedded Clustering(DEC),一种使用深度神经网络同时学习 feature representations 和 cluster assignments 的方法.DEC学习从数据空间到低维特征空间的映射,并在其中迭…

2 DynGEM: Deep Embedding Method for Dynamic Graphs link:https://arxiv.org/abs/1805.11273v1 Abstract 首先这个嵌入是基于deep autoencoder的 该论文提出了三个主要优势: (1)随着时间的推移,该方法嵌入是稳定的 (2)能处理不断增长的动态图 (3)它比在动态图的每个快照上使用静态嵌入方法具有更好的运行时间 Conclusion DynGEM使用动态扩展的深度自动编码器来捕获高度非线性的…

在过去的几个月中,我一直在收集自然语言处理(NLP)以及如何将NLP和深度学习(Deep Learning)应用到聊天机器人(Chatbots)方面的最好的资料. 时不时地我会发现一个出色的资源,因此我很快就开始把这些资源编制成列表. 不久,我就发现自己开始与bot开发人员和bot社区的其他人共享这份清单以及一些非常有用的文章了. 在这个过程中,我的名单变成了一个指南,经过一些好友的敦促和鼓励,我决定和大家分享这个指南,或许是一个精简的版本 - 由于长度的原因. 这个指南主要基于Denny Br…

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧:而这样一种技术在将来无疑是前景无限的.那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢? 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式(声音.图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种…

这里介绍一种深度残差网(deep residual networks)的训练过程: 1.通过下面的地址下载基于python的训练代码: https://github.com/dnlcrl/deep-residual-networks-pyfunt 2.这些训练代码需要和pydataset包.下面介绍这两个包的安装方法. (1)pyfunt需要安装. 用命令:pip install git+git://github.com/dnlcrl/PyFunt.git  进行下载安计.        安装时…

Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.…

深度学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0 深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法. 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法.观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边.特定形状的区域等.而使用某些特…

QNX的深度嵌入过程   1.1           QNX目标系统嵌入 利用QNX的模块性和和可裁剪性,其嵌入过程一般是: 构建Buildfile -> 编译buildfile生成系统映象文件 -> 启动目标系统 ->嵌入式系统软件设计. 其中的关键是构建Buildfile[19].通常一个嵌入式系统需要一个可启动的操作系统映象文件(OS Image).对于基于QNX的嵌入式一个应用系统,就是根据所选择的CPU类型以及应用程序所需要的操作系统模块来定制嵌入式系统.构建Buildfile…

Unsupervised deep embedding for clustering analysis 偶然发现这篇发在ICML2016的论文,它主要的关注点在于unsupervised deep embedding.据我所了解的,Unsupervised 学习是deep learning的一个难点,毕竟deep network这种非常复杂的非线性映射,暂时的未知因素太多,可能在原来的domain有clustering的特征数据经过nonlinear映射之后,就变得不再clustering了.…