论文可以在arxiv下载,老板一作,本人二作,也是我们实验室第一篇CCF A类论文,这个方法我们称为TFusion. 代码:https://github.com/ahangchen/TFusion 解决的目标是跨数据集的Person Reid 属于无监督学习 方法是多模态数据融合 + 迁移学习 实验效果上,超越了所有无监督Person reid方法,逼近有监督方法,在部分数据集上甚至超越有监督方法 本文为你解读CVPR2018 TFusion 转载请注明作者梦里茶 Task 行人重识别(Pers…

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. 请不要ctrl+c/ctrl+v作业. Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can spee…

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    …

1. 概述条件随机场(Conditional Random Field, CRF)是概率图模型(Probabilistic Graphical Model)与区分性分类( Discriminative Classification)的一种接合,能够用来对“结构预测”(structured prediction,e.g. 序列标注)问题进行建模. 如图1,论文 [1] 阐释了 CRF 与其他模型之间的关系. 图1. CRF 与 其他机器学习模型对比[src] 本文我们重点关注输入结点独立的“线性链…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1902.08102v1 [stat.ML] 21 Feb 2019 Abstract 我们通过递归估计回报分布的统计量,提供了一个统一的框架,用于设计和分析分布强化学习(DRL)算法.我们的主要见识在于,可以将DRL算法分解为一些统计量估计和一种方法的组合,该方法插补与该统计集一致的回报分布.有了这种新的理解,我们就能对现有DRL算法进行改进的分析,并基于对回报分布期望的估计来构造新的算法(EDRL).我们将EDRL与各…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.05941.pdf Contents: Abstract Introduction 1 Reinforcement learning with a network of spiking agents 2 Related Work 2.0.1 Hedonism 2.0.2 Learning by reinforcement in spiking neural network…

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Full version of a paper at the 8-th International Conference on Applications and Techniques in Information Security (ATIS 2017) [24]. Abstract 我们建立了一个隐私保护的深度学习系统,在这个系统中,许多学习参与者对组合后的数据集执行基于神经网络的深度学习,而实际上没有向中央服务器透露参与者的本地数…

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…