【【论文阅读】Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition】的更多相关文章

【论文阅读】Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition

导读: 本文为论文<Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition>的阅读总结.目的是做大规模图像分类(>1000类),方法是混合多个小深度网络实现更多类的分类.本文从以下五个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文方法提出的背景和独特性. 方法:介绍论文使用的大体方法. 细节:介绍论文中方法涉及到的问题及解决方案. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 1.目标…

[论文阅读] Deep Residual Learning for Image Recognition(ResNet)

ResNet网络,本文获得2016 CVPR best paper,获得了ILSVRC2015的分类任务第一名. 本篇文章解决了深度神经网络中产生的退化问题(degradation problem).什么是退化问题呢?如下图: 上图所示,网络随着深度的增加(从20层增加到56层),训练误差和测试误差非但没有降低,反而变大了.然而这种问题的出现并不是因为过拟合(overfitting). 照理来说,如果我们有一个浅层的网络,然后我们可以构造一个这样的深层的网络:前面一部分的网络和浅层网络一模一样,…

论文阅读：Andromeda: Performance, Isolation, and Velocity at Scale in Cloud Network Virtualization （全文翻译用于资料整理和做PPT版本，之后会修改删除）

Abstract: This paper presents our design and experience with Andromeda,  Google Cloud Platform’s network virtualization  stack 本文介绍了我们使用Andromedia(google云平台的网络虚拟化堆栈)的设计和经验. 我们的生产部署提出了一些具有挑战性的要求,包括客户虚拟网络之间的性能隔离.可扩展性.大量虚拟主机的快速供应.与底层硬件基本无法区分的带宽和延迟,以及高功能…

论文阅读：MDNet: Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

前言 CVPR2016 来自Korea的POSTECH这个团队   大部分算法(例如HCF, DeepLMCF)只是用在大量数据上训练好的(pretrain)的一些网络如VGG作为特征提取器,这些做法证实利用CNN深度特征对跟踪结果有显著提升. 但是毕竟clssification 和 tracking是两个不同的课题 (predicting object class labels VS locating targets of arbitrary classes.) 所以作者设计了一个网络来做跟踪…

【论文笔记】Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

地址:https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf github:https://github.com/iduta/pyconv 目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络,通过堆叠3×3的卷积核和下采样层,会在减少图像的大小的同时增加感受野,使用小尺度的卷积核存在两个问题: 实际感受野的大小比理论上的感受野大小要小得多. 在没有获得足够的上下文信息之前就对输入图像进行下采样,会影响学习过程和网络的识别性能.由于感受野不足够大来捕获场景中不同的依赖,以至于有用的细…

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

【论文阅读】Deep Adversarial Subspace Clustering

导读: 本文为CVPR2018论文<Deep Adversarial Subspace Clustering>的阅读总结.目的是做聚类,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks).本文从以下四个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文密切相关的基础原理,DSC,GAN. 方法:介绍论文使用的方法和细节. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 论文方法…

【医学图像】3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读（转）

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu…

论文阅读：Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods 《人脸识别综述：从传统方法到深度学习》

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding

[论文阅读笔记] Structural Deep Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的表示学习方法大多采用浅层模型,这可能不能捕获具有高度非线性的网络结构,导致学习到一个局部最优的节点向量表示. (2) 主要贡献 Contribution: 提出一个半监督的深度模型SDNE,包含多个非线性层,同时优化一阶和二阶相似度的目标函数来保留原始网络的局部和全局网络结构,因此可能能够捕获高度非线性的网络结构. (3) 算法原理 简单…