卷积网络        卷积网络用三种结构来确保移位.尺度和旋转不变:局部感知野.权值共享和时间或空间降采样.典型的leNet-5如下图所示: C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连,这个5*5的区域被称为感知野.特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置.其他特征图使用不同的权值(卷积枋),因 此可以得到不同类型的局部特征.卷积层的一个重要思想是,如果图像产生了位移,特征图输出将会产生相同数量的位移.这也是卷积网络位移和形变不变的原理. 特征图检测完毕后,它们的确切位置就不那么重要了,重…

作者:Yann LeCun,Leon Botton, Yoshua Bengio,and Patrick Haffner 这篇论文内容较多,这里只对部分内容进行记录: 以下是对论文原文的翻译: 在传统的模式识别模型中,往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性,然后一个可训练的分类器对这些提取到的特征进行分类.在本论文的方案中,标准的全连接多层网络就相当于分类器,并且该方案尽可能多地依赖特征提取器本身的学习.在字符识别任务中,一个网络可以将几乎未经过处理的数据作为输入…

Stabilize an Unsupervised Feature Learning for LiDAR-based Place Recognition Peng Yin, Lingyun Xu, Zhe Liu, Lu Li, Hadi Salman, Yuqing He Abstract— Place recognition is one of the major challenges for the LiDAR-based effective localization and mappin…

读了一篇paper,MSRA的Wei Wu的一篇<Learning Query and Document Similarities from Click-through Bipartite Graph with Metadata>.是关于Ranking Relevence方面的文章.下面简单讲下我对这篇文章的理解,对这方面感兴趣的小伙伴们可以交流一下. 1. Abstract 这篇文章的重点在于使用query-doc的点击二部图,结合query/doc的meta数据(组织成multiple t…

强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多. 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全…

Collaborative Spatioitemporal Feature Learning for Video Action Recognition 摘要 时空特征提取在视频动作识别中是一个非常重要的部分.现有的神经网络模型要么是分别学习时间和空间特征(C2D),要么是不加控制地联合学习时间和空间特征(C3D). 作者提出了一个新颖的neural操作,它通过在可学习的参数上添加权重共享约束来将时空特征encode collaboratively. 特别地,作者沿着体积视频数据的三个正交视图进行…

https://www.gamedesigning.org/learn/game-based-learning/ I remember days gone by at elementary school when we would all file into the computer lab. We would all get a computer and boot up educational games like Math Blaster and Oregon Trail. Although…

源地址 arXiv:1712.07465: Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition 简介 识别图像中的多个标签是计算机视觉中的一项基本但具有挑战性的任务.针对现有方法计算成本高.不能有效利用空间上下文的问题,论文提出了循环迭代的结合注意力机制的强化学习框架,并进行了对应的熔断测试. 框架结构 输入部分 将图片放缩至W*H的大小,送入FCN(VGG16 ConvNet)产生特征图\…

论文标题:Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis 论文链接:http://arxiv.org/abs/1905.05812 文章同时使用视觉.语音.和文本(语言)信息进行情感分析,通过增加视觉和语音信号,补足了一些无法通过文本来进行判断的情况,例如下图中,第一句话需要图像才能判断为负面情绪,第二句话同时语音和图像才能判断为负面情绪. 一.模型架构 模型整体思路 1.首先,每一个模…

BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 目录 BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition 概 主要内容 采样方式 权重 Inference phase 代码 Zhu B., Cui Q., Wei X. and Chen Z…