简介:这是一篇17年的CVPR,作者提出使用现有的人脸识别深度神经网络Resnet101来得到一个具有鲁棒性的人脸模型. 原文链接:https://www.researchgate.net/publication/311668561_Regressing_Robust_and_Discriminative_3D_Morphable_Models_with_a_very_Deep_Neural_Network 摘要 主要说了两个部分:第一部分,三维人脸模型还没有广泛应用到人脸识别等领域,主要原因是…
PROBLEM: OmniAnomaly multivariate time series anomaly detection + unsupervised 主体思想: input: multivariate time series to RNN ------> capture the normal patterns -----> reconstruct input data by the representations ------> use the reconstruction pr…
基于贝叶斯的深度神经网络自适应及其在鲁棒自动语音识别中的应用     直接贝叶斯DNN自适应 使用高斯先验对DNN进行MAP自适应 为何贝叶斯在模型自适应中很有用? 因为自适应问题可以视为后验估计问题: 能够克服灾难性遗忘问题 在实现通用智能时,神经网络需要学习并记住多个任务,任务顺序无标注,任务会不可预期地切换,同种任务可能在很长一段时间内不会复现.当对当前任务B进行学习时,对先前任务A的知识会突然地丢失,这种现象被称为灾难性遗忘(catastrophic forgetting). DNN的M…
论文原址:https://pdfs.semanticscholar.org/eeb7/c037e6685923c76cafc0a14c5e4b00bcf475.pdf 摘要 本文研究了利用深度神经网络及逆行自动语音识别(ASR)的语音模型,其输入是直接输入窗口形语音波(WSW).本文首先证明了,网络要实现自动化需要具有于梅尔频谱相类似的特征,(梅尔频谱是啥?参考,https://blog.csdn.net/qq_28006327/article/details/59129110),本文研究了挖掘…
摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中…
Robust and Fast 3D Scan Alignment Using Mutual Information 使用互信息进行稳健快速的三维扫描对准 https://arxiv.org/pdf/1709.06948.pdf Nikhil Mehta, James R. McBride and Gaurav Pandey Abstract—This paper presents a mutual information (MI) based algorithm for the estimat…
0. Overview What is language models? A time series prediction problem. It assigns a probility to a sequence of words,and the total prob of all the sequence equal one. Many Natural Language Processing can be structured as (conditional) language modell…
目录 概 主要内容 深度 宽度 代码 Huang H., Wang Y., Erfani S., Gu Q., Bailey J. and Ma X. Exploring architectural ingredients of adversarially robust deep neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2021 概 本文是对现有的残差网络结构的探索, grid s…
目录 概 主要内容 LSGD Box 初始化 Box for Resnet 代码 Cyr E C, Gulian M, Patel R G, et al. Robust Training and Initialization of Deep Neural Networks: An Adaptive Basis Viewpoint.[J]. arXiv: Learning, 2019. @article{cyr2019robust, title={Robust Training and Initi…
https://arxiv.org/pdf/1705.10513.pdf 论文阅读笔记: https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9694277.html https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/78080161 IRGAN 可以利用GAN的思想,把两种检索模型结合起来,克服它们的缺点.如下图所示. 以生成式检索模型作为生成器,输入query,我们选取相关的document,构成数据对,作为生成数据.…