参考 1. PBA_paper; 2. github; 3. Berkeley_blog; 4. pabbeel_berkeley_EECS_homepage; 完…

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1505.04366 tensorflow代码:https://github.com/fabianbormann/Tensorflow-DeconvNet-Segmentation 基于DenconvNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-DeconvNet 摘要 通过学习一个反卷积网络来实现分割算法, 本文卷积部分基于改进的VGG-16,反卷积网络部分由反卷积层和…

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for MobileDevices…

14 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf%3Fref%3Dhttps://githubhelp.com&hl=zh-TW&sa=X&ei=oVakYtvtIo74yASQ1Jj4AQ&scisig=AAGBfm0bNv…

机器人学习操纵综述:挑战,表示形式和算法 1.介绍 因此,研究人员专注于机器人应如何学习操纵周围世界的问题. 这项研究的范围很广,从学习个人操作技巧到人类演示,再到学习适用于高级计划的操作任务的抽象描述,再到通过与对象交互来发现对象的功能,以及介于两者之间的许多目标. 我们自己的工作中的一些示例如图2所示. 我们在本文中的目标是双重的. 首先,我们描述了机器人操纵学习问题的形式化问题,该问题将现有研究综合到一个统一的框架中. 第二,我们旨在描述迄今为止在机器人学习中进行的研究的代表性子集. 通过…

[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 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 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

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: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…