【Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning】的更多相关文章

论文笔记：（NIPS2017）PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

目录 一. 存在的问题 1.提取局部特征的能力 2.点云密度不均问题 二.解决方案 1.改进特征提取方法: (1)采样层(sampling) (2)分组层(grouping) (3)特征提取层(feature learning) 2.解决点云密度不均问题: (1)多尺度分组(MSG) (2)多分辨率分组(MRG) 三.网络结构 四.实验 4.1欧式度量空间中的点云分类 4.2语义场景标注的点集分割 4.3非欧几里德度量空间中的点集分类 4.4特征可视化 五.总结及存在的问题 六.代码解读 Poi…

Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning

http://www.ipam.ucla.edu/programs/summer-schools/graduate-summer-school-deep-learning-feature-learning/?tab=schedule…

paper 124：【转载】无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

来源:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning b…

[论文阅读] A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition (Center Loss)

原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss. 1)同时学习每个类的深度特征的中心点 2)对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚 提出的center loss函数在CNN中可以训练并且很容易优化. 联合softmax loss和center loss,可以同时增加类间分散程度(inter-class dispension)与类内紧凑程度(intra-cl…

论文笔记：Deep feature learning with relative distance comparison for person re-identification

这篇论文是要解决 person re-identification 的问题.所谓 person re-identification,指的是在不同的场景下识别同一个人(如下图所示).这里的难点是,由于不同场景下的角度.背景亮度等等因素的差异,同一个人的图像变化非常大,因而不能使用一般的图像分类的方法.论文采用了一种相似性度量的方法来促使神经网络学习出图像的特征,并根据特征向量的欧式距离来确定相似性.除此之外,论文通过对网络的训练过程进行分析,提出了一种计算效率更高的模型训练方法. 论文方法 相似性…

转：无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning by A…

[转] 无监督特征学习——Unsupervised feature learning and deep learning

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7804962 无监督学习近年来很热,先后应用于computer vision, audio classification和 NLP等问题,通过机器进行无监督学习feature得到的结果,其accuracy大多明显优于其他方法进行training.本文将主要针对Andrew的unsupervised learning,结合他的视频:unsupervised feature learning…

UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)

UFLDL(Unsupervised Feature Learning and Deep Learning)Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程,内容深入浅出,有很强的实用性,学习起来,让人有种酣畅淋漓的感觉.邓侃博士于今年 2 月 20 日起,在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译,并于 4 月 8 日全部完成,非常感谢所有参与者的辛勤劳动.本系列文章主要是对这套教程资料的整理,部分内容加入了自己的一些理解和注释. 第一篇  稀疏自编…

Center Loss - A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition

URL:http://ydwen.github.io/papers/WenECCV16.pdf这篇论文主要的贡献就是提出了Center Loss的损失函数,利用Softmax Loss和Center Loss联合来监督训练,在扩大类间差异的同时缩写类内差异,提升模型的鲁棒性. 为了直观的说明softmax loss的影响,作者在对LeNet做了简单修改,把最后一个隐藏层输出维度改为2,然后将特征在二维平面可视化,下面两张图分别是MNIDST的train集和test集,可以发现类间差异比较明显,但…

图像分类之特征学习ECCV-2010 Tutorial: Feature Learning for Image Classification

ECCV-2010 Tutorial: Feature Learning for Image Classification Organizers Kai Yu (NEC Laboratories America, kyu@sv.nec-labs.com), Andrew Ng (Stanford University, ang@cs.stanford.edu) Place & Time: Creta Maris Hotel, Crete, Greece, 9:00 – 13:00, Septem…