论文在第二部分先提出了贪婪算法框架,如下截图所示: 接着根据原子选择的方法不同,提出了SWOMP(分段弱正交匹配追踪)算法,以下部分为转载<压缩感知重构算法之分段弱正交匹配追踪(SWOMP)> 分段弱正交匹配追踪(StagewiseWeak OMP)可以说是StOMP的一种改进算法,它们的唯一不同是选择原子时的门限设置,这可以降低对测量矩阵的要求.我们称这里的原子选择方式为“弱选择”(Weak Selection),详见文献[1]的第3部分“III. STAGEWISE WEAK ELEMEN…

之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算,为了降低计算复杂度和减少内存,这篇论文梯度追踪,属于贪婪算法中一种.主要为三种:梯度(gradient).共轭梯度(conjugate gradient).近似共轭梯度(an approximation to the conjugate gradient),看师兄之前做压缩感知的更新点就是使用近似共轭梯度方法代替了StOMP中的最小二乘的步骤. 首先说明一下论文中的符号表示: Γn表示第n次迭代过程中所选择的原子的索引 ΦΓn…

看了一篇IEEE Trans上的关于CS图像重构的OMP算法的文章,大部分..看不懂,之前在看博客的时候对流程中的一些标号看不太懂,看完论文之后对流程有了一定的了解,所以在这里解释一下流程,其余的如果以后有用到的话再学习看看. 文章中有这么一段话: 这句话的意思是说,压缩感知中的信号重构和稀疏近似,也就是稀疏分解的原理其实是一样的.在CS恢复中∵s只有m个非零项,所以观测向量v是字典Phi中m列的线性组合.在稀疏分解说我们说v在字典Phi中有m个展开项. 接着说说论文中的OMP算法流程: 之前学…

论文介绍:Unified Adaptive Relevance Distinguishable Attention Network for Image-Text Matching (统一的自适应相关性可区分注意力网络)IEEE Trans. MultiMedia 主要优势: 1)首次提出一种自适应的相关性区分注意力学习框架.在对比学习的相对概念下,通过将注意力阈值也统一到学习过程,实现一种相互提升的优化方式,能够在学习更具备对齐区分性的特征嵌入同时,获取最优的注意力区分阈值. 2)通过自适应学习…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积…

Faster R-CNN在Fast R-CNN的基础上的改进就是不再使用选择性搜索方法来提取框,效率慢,而是使用RPN网络来取代选择性搜索方法,不仅提高了速度,精确度也更高了 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 依靠于区域推荐算法(region proposal algorithms)去假定目标位置的最优的目标检测网络.之前的工作如SPPnet和Fast RCNN都减少了检测…

特别声明:本文来源于掘金,"预留"发表的[Apache Calcite 论文学习笔记](https://juejin.im/post/5d2ed6a96fb9a07eea32a6ff) 最近在关注大数据处理的技术和开源产品的实现,发现很多项目中都提到了一个叫 Apache Calcite 的东西.同样的东西一两次见不足为奇,可再三被数据处理领域的各个不同时期的产品提到就必须引起注意了.为此也搜了些资料,关于这个东西的介绍2018 年发表在 SIGMOD 的一篇论文我觉得是拿来入门最合适…

K-SVD可以看做K-means的一种泛化形式,K-means算法总每个信号量只能用一个原子来近似表示,而K-SVD中每个信号是用多个原子的线性组合来表示的.    K-SVD算法总体来说可以分成两步,首先给定一个初始字典,对信号进行稀疏表示,得到系数矩阵.第二步根据得到的系数矩阵和观测向量来不断更新字典. 设D∈R n×K,包含了K个信号原子列向量的原型{dj}j=1K,y∈R n的信号可以表示成为这些原子的稀疏线性结合.也就是说y=Dx,其中x∈RK表示信号y的稀疏系数.论文中采用的是2范数…

https://www.computer.org/cms/Computer.org/transactions/templates/ https://www.computer.org/web/tpami/author…

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题.我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦.我们展示了其通过在解耦和重构质量之间提供一个更好的权衡(trade-off)来实现优于β-VAE的效果.而且我们着重强调了通常使用的解耦度量方法的问题,并引入一种不受这些问题影响的新度量方法. 1. Introduction 学习能够揭示数据语义意思的可解释(interpretable)表示…

Classifification of Hyperspectral and LiDAR Data Using Coupled CNNs 来源:IEEE TGRS 2020 下载:https://arxiv.org/abs/2002.01144 Abstract 本篇论文的主要工作就是基于信息融合的分类任务. 在这篇论文中,作者通过使用两个耦合的CNN,提出一种融合高光谱和LiDAR数据的框架.设计一个CNN从高光谱数据中了解光谱空间特征,另一个则用于捕获来自LiDAR数据.它们都由三个卷积层组成…

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct…

论文题目: WIKIQA: A Challenge Dataset for Open-Domain Question Answering 论文代码运行: 首先按照readme中的提示安装需要的部分 遇到的问题: theano的一些问题,主要是API改动 下面是解决方法 首先安装 https://stackoverflow.com/questions/39501152/importerror-no-module-named-downsample 代码改动如下所示: 论文内容: 摘要: 介绍本文主要…

先附上论文链接  https://pdos.csail.mit.edu/6.824/papers/raft-extended.pdf 最近在自学MIT的6.824分布式课程,找到两个比较好的github:MIT课程<Distributed Systems >学习和翻译 和 https://github.com/chaozh/MIT-6.824-2017 6.824的Lab 2 就是实现Raft算法.Raft是一种分布式一致性算法,提供了和paxos相同的功能和性能,但比paxos要容易理解很多…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…

[Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation] Abstract     论文的方法结合了两个关键的观察:1.可以通过hight-capacity CNN来进行bottom-up 区域提名以定位和划分对象:2.如果训练集不足,那监督预训练是个有用的方法,再经过fine-tuning,可以有很好的性能提升.R-CNN: Regions with CNN features. 整体结构…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.04247.pdf CTR预估我们知道在比较多的应用场景下都有使用.如:搜索排序.推荐系统等都有广泛的应用.并且CTR具有极其重要的 地位,特别相对广告推荐领域来说更加如此,竞价广告需要通过ctr给出相应的价格,并由此获得广告曝光的机会.而ctr的大小决定了出价的高低,直接会影响到该广告是否能得到曝光机会.这里涉及到计算广告相关的知识,暂时就不展开讲了.这里主要介绍一下DeepFM该算法的基本原理和网络框架. 论文总体来看还是相对比…

papers地址:https://arxiv.org/pdf/1708.05027.pdf 借用论文开头,目前很多的算法任务都是需要使用category feature,而一般对于category feature处理的方式是经过one hot编码,然后我们有些情况下,category feature 对应取值较多时,如:ID等,one hot 编码后,数据会变得非常的稀疏,不仅给算法带来空间上的复杂度,算法收敛也存在一定的挑战. 为了能解决one hot 编码带来的数据稀疏性的问题,我们往往能想…

MapReduce和区块链有什么相同的地方? 我的天哪,他俩还有相同的地方呢.我书读的少,你别骗我. 他俩还真有相同点,绝不忽悠. 他俩都有一个高大上的名字. 区块链就是一个分布式数据库,并不是什么神秘的东西. MR也一样,只不过是一种分而治之的编程思想.官方的定义是:MapReduce是一个实现了处理和生成大数据集的编程模型. 先说一下我从论文里学到的东西吧: MR的执行过程,知道了MR慢在哪里 怎么容错的,有什么限制 MR与GFS的联系 分片函数怎么玩 怎么样撸代码能让MR跑的更快 MR自己…

SAMP:稀疏度自适应匹配追踪 实际应用中信号通常是可压缩的而不一定为稀疏的,而且稀疏信号的稀疏度我们通常也会不了解的.论文中提到过高或者过低估计了信号的稀疏度,都会对信号的重构造成影响.如果过低估计了稀疏度,会影响重构的质量:而过高估计稀疏度会对算法的准确性和鲁棒性造成影响. 论文在第2部分review了现有的压缩感知重构方法的框架.如下所示: 在一部分中论文提出了两种方式:自上而下.自下而上.对这两个词还不是很理解,对论文的第2部分进行翻译如下: 在第k次迭代中,rk代表残差,Fk代表估计信…

最近课程作业让阅读了这篇经典的论文,写篇学习笔记. 主要是对论文前半部分Lasso思想的理解,后面实验以及参数估计部分没有怎么写,中间有错误希望能提醒一下,新手原谅一下. 1.整体思路 作者提出了一种收缩和选择方法Lasso,这是一种可以用于线性回归的新的估计方法.它具有子集选择和岭回归的各自的优点.像子集选择一样可以给出具有解释力的模型,又能像岭回归一样具有可导的特性,比较稳定.同时避免了子集选择不可导,部分变化引起整体巨大变化这一不稳定的缺点.以及岭回归不能很好的收缩到0的缺点. 2.对文章…

来源:IEEE Sensors Journal Year: 2016, Volume: 16, Issue: 20 Pages: 7545 - 7557, DOI: 10.1109/JSEN.2016.2601327     目的: 减少能量损耗,延长网络生命周期 了解基本思路     圆:传感器节点  框:Mobile Sink   (大致原则是:距离越小,能耗越小.后面给出能耗的计算公式) A节点肯定直接与Ms相连: B节点到MS的距离大于BA的距离,所有选择A节点作为自己转发数据的下一个节…

Abstract 在这篇论文中,我们提出了自注意生成对抗网络(SAGAN),它是用于图像生成任务的允许注意力驱动的.长距离依赖的建模.传统的卷积GANs只根据低分辨率图上的空间局部点生成高分辨率细节.在SAGAN中,可以使用来自所有特征位置的线索生成细节.此外,判别器可以检查图像中较远部分的细节特征是否一致.此外,最近的研究表明,生成器条件会影响GAN的性能.利用这一观点,我们将光谱归一化应用到GAN生成器上,发现这改善了训练的动态.提出的SAGAN比以前的研究的效果更好,在ImageNet数据…

intractable棘手的,难处理的  posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 approximate inference近似推理  multivariate Gaussian多元高斯  diagonal对角 maximum likelihood极大似然 参考:https://blog.csdn.net/yao52119471/article/details/84893634 VAE论文所在讲的问题是: 我们现在就是想要训练…

Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 使用多任务级联卷积网络连接人脸检测和对齐 摘要-因为可能有着多种姿势.照明和遮挡(various poses, illuminations and occlusions),在非限制环境下的人脸检测和对齐是很有挑战性的.目前的研究显示了深度学习方法能够在这两个任务上获得优异的性能.在该论文中,我们提出了一个深度级联多任务框架,用来探…

DEX: Deep EXpectation of apparent age from a single image 这个论文我们使用深度学习解决了在静态人脸图像中面部年龄的估计.我们的卷积神经网络使用了VGG-16结构,并在用于图像分类的ImageNet的数据集上预训练.除此之外,由于面部年龄的注释图像数量的限制,我们探究了微调带有可用年龄的爬取的网络人脸图片的好处.我们从IMDB和Wikipedia上爬取了0.5百万张名人的图片,并公布出来.这是目前为止最大的用于年龄检测的数据集.我们提出了将…

在论文是在Faster R-CNN的基础上的改进 ,实现的效果有: 目标检测:能够在输入图像中绘制出目标的边界框,预测目标位置 目标分类:判别出该划定边界的目标的类别是什么,如人.车.猫和狗等类别 像素级目标分割:(这就是其比Faster R-CNN多出的一个功能)能够在像素层面上对目标进行区分,将目标和背景区分开来,并使用不同的颜色进行标记 如Faster R-CNN的检测结果为: 而mask R-CNN的检测结果为: 可见mask R-CNN还能够将框中具体的目标部分使用同种颜色标记出来 m…

SSD: Single Shot MultiBox Detector——目标检测 参考https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 目标检测算法可分为两种类型:one-stage和two-stage,两者的区别在于前者是直接基于网络提取到的特征和预定义的框(anchor)进行目标预测:后者是先通过网络提取到的特征和预定义的框学习得到候选框(region of interest,RoI),然后基于候选框的特征进行目标检测 one…