中文名:桑吉弗 阿罗拉 个人主页:https://www.cs.princeton.edu/~arora/ 生日:1968年一月 祖籍:印度 本科:1990年麻省理工大学毕业 博士:1994年加州伯克利大学毕业 工作:普林斯顿大学教授 研究领域:复杂度理论,近似算法,理论机器学习…

About Contact Subscribe   Back-propagation, an introduction Sanjeev Arora and Tengyu Ma  •  Dec 20, 2016  •  20 minute read Given the sheer number of backpropagation tutorials on the internet, is there really need for another? One of us (Sanjeev) rec…

本文来自<BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.是google的工作. 作者提出一个新的均衡执行方法,该方法与从Wasserstein距离导出的loss相结合,用于训练基于自动编码器的GAN.该方法在训练中会平衡生成器和判别器.另外,它提供一个新的近似收敛测度,快而且稳定,且结果质量高.同时作者提出一种控制图像多样性和可视化质量之间权衡的方法.作者专注于图像生成任务,即使在更高分辨率下也…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf 代码连接:https://github.com/titu1994/Inception-v4(包含v1,v2,v4)  摘要 本文提出了一个深层的卷积网络结构-Inception,该结构的主要特点是提高了网络内部计算资源的利用率.在预估计算资源消耗量不变的情况下增加网络的深度及宽度.为了进行有效的优化,结构决策基于Hebbian原理及多尺寸处理操作.本文思想的一个经典实现是GoogLeNet,网络的深度为22层,该网…

1 - V1 google团队在模型上,更多考虑的是实用性,也就是如何能让强大的深度学习模型能够用在嵌入式或者移动设备上.传统的想增强模型的方法无非就是深度和宽度,而如果简单的增加深度和宽度,那么带来的更大参数要训练和需要更强大的计算资源去计算.所以,google团队要做的就是如何在保证模型准确度的情况下减少模型参数. 解决模型复杂和计算资源两个问题的基本方法是:将全连接转换成稀疏连接的结构,甚至在卷积层中都希望有稀疏链接的结构.除了说这是模仿生物结构的一方面,这样的好处还有更加支持了arora…

GoogLeNet系列解读 2016年02月25日 15:56:29 shuzfan 阅读数:75639更多 个人分类: 深度学习基础    版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 本文介绍的是著名的网络结构GoogLeNet及其延伸版本,目的是试图领会其中的思想而不是单纯关注结构. GoogLeNet Incepetion V1 Motivation Architectural…

GANs and Divergence Minimization 2018-12-22 09:38:27     This blog is copied from: https://colinraffel.com/blog/gans-and-divergence-minimization.html      This post discusses a perspective on GANs which is not new but I think is often overlooked. I'l…

awesome-text-summarization 2018-07-19 10:45:13 A curated list of resources dedicated to text summarization Contents Corpus Opinosis dataset contains 51 articles. Each article is about a product’s feature, like iPod’s Battery Life, etc. and is a colle…

https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learning   How do I learn mathematics for machine learning? Promoted by Time Doctor Software for productivity tracking. Time tracking and productivity improvement software with screenshots…

转载:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394 GoogLeNet主要贡献提出了Inception结构: Architectural Details Inception 结构的主要思路是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构. 作者首先提出下图这样的基本结构:  对上图做以下说明: 1 . 采用不同大小的卷积核意味着不同大小的感受野,最后拼接意味着不同尺度特征的融合: 2 . 之所以卷积核大小采用1.3和5,主要是为了方便对齐.设…