文章目录 代码地址 1. 摘要 2. 方法综述 2.1 输入信息预处理 2.2 文档层面的格式特征提取 2.3 数据过滤 2.4 单词层面上的特征提取 2.5分类 3. 分类网络结构 3.1 步骤 3.2 层次 每个层的具体细节在论文里给出, 虽然比较简洁, 需要结合代码来查看. 代码地址 https://github.com/SenticNet/personality-detection 1. 摘要 这篇文章讲的是基于深度学习, 通过提取文本特征,得到一个人的五大性格的倾向(是/否). 具体来…
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional…
[论文标题]Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives ( ACM Computing Surveys · July 2017) [论文作者] SHUAI ZHANG, University of New South WalesLINA YAO, University of New South WalesAIXIN SUN, Nanyang Technological UniversityYI TAY…
(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333) 传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡献有以下三点: > 对基于深度学习技术的推荐模型进行系统评价,并提出一种分类和组织当前工作的分类方案. > 提供现有技术的概述和总结 > 我们讨论挑战和开放性问题,并确定本研究中的新趋势和未…
论文地址:面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码:没开源,鼓励大家去向作者要呀,作者是中国人,在语音增强领域 深耕多年 引用格式:Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech enhancem…
目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…
Motivation: The lack of transparency of the deep  learning models creates key barriers to establishing trusts to the model or effectively troubleshooting classification errors Common methods on non-security applications: forward propagation / back pr…
论文题目<Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview> 论文作者:Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang,Yushi Chen, Pedram Ghamisi,Jón Atli Benediktsson 论文发表年份:2019 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 一.高光谱简述 高光谱成像是一项重要的…
识别葡萄的一种虫害,比较了传统SIFT和深度学习分类,最后还做了目标检测 分类用的 MobileNet,目标检测 RetinaNet MobileNet 是将传统深度可分离卷积分成了两步,深度卷积和逐点卷积,性能基本不受影响情况下,降低计算量和参数量 RetinaNet 主要提出 focal loss,用于处理目标检测时正负样本不均衡问题,FL的作用如下 网络结构就是 FPN + sub-network + FL FPN是图像金字塔网络,对不同scale的图像进行融合和预测,主要用于目标检测,原…
第二周:神经网络的编程基础 (Basics of Neural Network programming) 2.1.二分类(Binary Classification) 二分类问题的目标就是习得一个分类器,它以图片的特征向量(RGB值的矩阵,最后延展成一维矩阵x,如下)作为输入,然后预测输出结果…
1.基本信息 题目:使用马尔科夫场实现基于超像素的RGB-D图像分割: 作者所属:Ferdowsi University of Mashhad(Iron) 发表:2015 International Symposium on Artificial Intelligence and Signal Processing (AISP) 关键词:微软Kinect传感器:RGB-D图像分割:MRF:法向量 2.摘要 针对问题:能量最小化: 使用场景:室内场景标签问题(分割.分类等): 主要数据:微软Kin…
Understanding Memory in Deep Learning Systems: The Neuroscience, Psychology and Technology Perspectives 2018-08-05 18:50:06 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/understanding-memory-in-deep-learning-systems-the-neuroscience-psycho…
(Deep) Neural Networks (Deep Learning) , NLP and Text Mining 最近翻了一下关于Deep Learning 或者 普通的Neural Network在NLP以及Text Mining方面应用的文章,包括Word2Vec等,然后将key idea提取出来罗列在了一起,有兴趣的可以下载看看: http://pan.baidu.com/s/1sjNQEfz 我没有把一些我自己的想法放到里面,大家各抒己见,多多交流. 下面简单概括一些其中的几篇p…
DEEP LEARNING IS THE FUTURE: Q&A WITH NAVEEN RAO OF NERVANA SYSTEMS CME Group was one of several companies taking part in a $20.5 million funding round for the San Diego startup, Nervana Systems. The company specializes in a biologically inspired for…
目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…
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,…
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…
A sample network anomaly detection project Suppose we wanted to detect network anomalies with the understanding that an anomaly might point to hardware failure, application failure, or an intrusion. What our model will show us The RNN will train on a…
文章链接:https://arxiv.org/pdf/1509.06451.pdf 1.关于人脸检测的一些小小总结(Face Detection by Literature) (1)Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Network Train face classifier with face (> 0.5 overlap) and background (<0.5 overlap) images. Comput…
1.结构图 Introduction Feature extraction, deformation handling, occlusion handling, and classification are four important components in pedestrian detection. Existing methods learn or design these components either individually or sequentially. The inte…
From Facial Parts Responses to Face Detection: A Deep Learning Approach ICCV 2015 从以上两张图就可以感受到本文所提方法的强大效果.Ok,那么我们不禁想问: 怎么做的?…
Pedestrian Detection aided by Deep Learning Semantic Tasks CVPR 2015 本文考虑将语义任务(即:行人属性和场景属性)和行人检测相结合,以语义信息协助进行行人检测.先来看一下大致的检测结果(TA-CNN为本文检测结果): 可以看出,由于有了属性信息的协助,其行人检测的精确度有了较大的提升.具体网络架构如下图所示: 首先从各个数据集上进行行人数据集的收集和整理,即:从Caltech上收集行人正样本和负样本,然后从其他数据集上收集 ha…
Deep Reinforcement Learning Based Trading Application at JP Morgan Chase https://medium.com/@ranko.mosic/reinforcement-learning-based-trading-application-at-jp-morgan-chase-f829b8ec54f2 FT released a story today about the new application that will op…
目录 Single Shot Detectors for Object Detection Deep learning-based object detection with OpenCV   这篇文章只是基于OpenCV使用SSD算法执行目标检测:不涉及到SSD的理论原理.不涉及训练过程:也就是说仅仅使用训练好的模型文件基于OpenCV做测试:包括图片和视频:   只用作笔记,原教程地址:Object detection with deep learning and OpenCV Single…
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…
最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…
转自:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers Awesome - Most Cited Deep Learning Papers A curated list of the most cited deep learning papers (since 2010) I believe that there exist classic deep learning papers which are worth reading re…
Machine and Deep Learning with Python Education Tutorials and courses Supervised learning superstitions cheat sheet Introduction to Deep Learning with Python How to implement a neural network How to build and run your first deep learning network Neur…
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.…
My deep learning reading list 主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的.包括几本综述文章,将近100篇论文,各位山头们的Presentation.全部都可以在google上找到.BTW:由于我对视觉尤其是检测识别比较感兴趣,所以关于DL的应用主要都是跟Vision相关的.在其他方面比如语音或者NLP,很少或者几乎没有.个人非常看好CNN和Sparse Autoencoder,这个list也反映了我的偏好,仅供参考. Review Book Lis…