【论文笔记之：DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation】的更多相关文章

论文笔记之：DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation

DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation 2017-06-12  21:29:06   引言部分: 本文提出一种对偶学习模式的 GAN 网络结构来进行 image to image translation.现有的图像之间转换的方法,大部分都是需要图像对的方法,但是实际上有的场景下,很难得到这样的图像对.如何利用多个 domain 之间的关系,不需要图像对就可以进行图像之间的转换,那将会是一个很 cool…

论文笔记之：UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS  ICLR 2016  摘要:近年来 CNN 在监督学习领域的巨大成功 和 无监督学习领域的无人问津形成了鲜明的对比,本文旨在链接上这两者之间的缺口.提出了一种 deep convolutional generative adversarial networks (DCGANs),that have certai…

论文笔记(2)：A fast learning algorithm for deep belief nets.

论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets.这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习了好几天才了解了相关的背景,慢慢的思路也开始清晰起来.DBN算法就是Wake-Sleep算法+RBM,但是论文对Wake-Sleep算法解释特别少.可能还要学习Wake-Sleep和RBM相关的的知识才能慢慢理解,今天…

【论文笔记】DeepOrigin: End-to-End Deep Learning for Detection of New Malware Families

DeepOrigin: End-to-End Deep Learning for Detection of New Malware Families 标签(空格分隔): 论文 论文基本信息 会议: IEEE(2018 International Joint Conference on Neural Networks [IJCNN]A类会议) 单位:公司Deep Instinct Ltd(以色列的一家网络安全公司) 方法概述 数据:训练集7759 + 测试集2163=9922个恶意样本文件,测试集…

论文笔记 - An Explanation of In-context Learning as Implicit Bayesian Inference

这位更是重量级.这篇论文对于概率论学的一塌糊涂的我简直是灾难. 由于 prompt 的分布与预训练的分布不匹配(预训练的语料是自然语言,而 prompt 是由人为挑选的几个样本拼接而成,是不自然的自然语言),作者设预训练的分布为 $p$ 而 prompt 的分布设为 $p_{prompt}$,因此作者认为这两种分布的不符可能是造成 inference 效果不佳的重要原因($S_n$ 为 context): $$argmax_{y}\;p(y|S_n,\;x_{test})\;\neq argma…

论文笔记之： Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…

论文笔记之：Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning

Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning Google DeepMind Abstract 主流的 Q-learning 算法过高的估计在特定条件下的动作值.实际上,之前是不知道是否这样的过高估计是 common的,是否对性能有害,以及是否能从主体上进行组织.本文就回答了上述的问题,特别的,本文指出最近的 DQN 算法,的确存在在玩 Atari 2600 时会 suffer from substantial overestimation…

SfMLearner论文笔记——Unsupervised Learning of Depth and Ego-Motion from Video

1. Abstract 提出了一种无监督单目深度估计和相机运动估计的框架 利用视觉合成作为监督信息,使用端到端的方式学习 网络分为两部分(严格意义上是三个) 单目深度估计 多视图姿态估计 解释性网络(论文后面提到训练了第三个网络) 2. Introduction 计算机几何视觉难以重建真实的场景模型 由于非刚性.遮挡.纹理缺失等情况的存在 人类在很短的时刻可以推断自我运动以及三维场景的结构,为什么? 一个假设就是人类在移动中通过观察大量的场景,已经进化出一个对真实世界丰富的.具有结构层次的理解力…

Deep Learning论文笔记之（八）Deep Learning最新综述

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（三）单层非监督学习网络分析

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,…