目录 摘要 1.引言 2.提出的方法 2.1 CentroidTripletloss 2.2 聚合表示 3.实验 3.1 数据集 3.2 应用细节 3.3 Fashion检索结果 3.4 行人再识别结果 3.5 内存使用和推理时间 4.总结 On the Unreasonable Effectiveness of Centroids in Image 图像中质心的不合理有效性 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/html/Won…

递归神经网络 人类并不是每时每刻都从头开始思考.正如你阅读这篇文章的时候,你是在理解前面词语的基础上来理解每个词.你不会丢弃所有已知的信息而从头开始思考.你的思想具有持续性. 传统的神经网络不能做到这点,而且这似乎也是它的主要缺陷.比如,你想对电影中每个点发生的事件类型进行分类.目前还不清楚传统神经网络如何利用之前事件的推理来得出后来事件. 递归神经网络能够解决这一问题.这些网络中具有循环结构,能够使信息持续保存. 递归神经网络具有循环结构 在上图中,一组神经网络A,接收参数,输出,循环A可以使…

@翻译:huangyongye 原文链接: Understanding LSTM Networks 前言:其实之前就已经用过 LSTM 了,是在深度学习框架 keras 上直接用的,但是到现在对LSTM详细的网络结构还是不了解,心里牵挂着难受呀!今天看了 tensorflow 文档上面推荐的这篇博文,看完这后,焕然大悟,对 LSTM 的结构理解基本上没有太大问题.此博文写得真真真好!!!为了帮助大家理解,也是怕日后自己对这些有遗忘的话可以迅速回想起来,所以打算对原文写个翻译.首先声明,由于本人水…

欢迎转载,但请务必注明原文出处及作者信息. @author: huangyongye @creat_date: 2017-03-09 前言: 根据我本人学习 TensorFlow 实现 LSTM 的经历,发现网上虽然也有不少教程,其中很多都是根据官方给出的例子,用多层 LSTM 来实现 PTBModel 语言模型,比如: tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 但是感觉这些例子还是太复杂了,所以这里写了个比较简单的版本,虽然不优雅,但是还是比较容易理解. 如果你想了解 LSTM 的原理的…

原文链接:http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29 Recurrent Neural Networks 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考.在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义.我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考.我们的思想拥有持久性. 传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大的弊端.例如,假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类.传统的神经网络应该很难来处…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 文章索引::"机器学习方法","深度学习方法","三十分钟理解"原创系列 2017年3 月,谷歌大脑负责人 Jeff Dean 在 UCSB 做了一场题为<通过大规模深度学习构建智能系统>的演讲[9].Jeff Dean 在演讲中提到,当前的做法是: 解决方案 = 机…

李飞飞徒弟Karpathy的著名博文The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks阐述了RNN(LSTM)的各种magic之处,并提供code实现简单的词生成. 原文地址;http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ Recurrent Neural Networks sequence Vanilla Neural Networks (and also Con…

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 91 简单说说RNN的原理?我们升学到高三准备高考时,此时的知识是由高二及高二之前所学的知识加上高三所学的知识合成得来,即我们的知识是由前序铺垫,是有记忆的,好比当电影字幕上出现:“我是”时,你会很自然的联想到:“我是中国人”.关于RNN,这里有课程详细讲RNN,包括RNN条件生成.attention,以及LSTM等等均有细致讲解:深度学习 [同…

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 1.简要介绍SVM 全称是support vector machine,中文名叫支持向量机.SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开. 扩展:这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理.推导,<支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)>.此外,这里有个视频也是关于SVM的推导:<纯白板手推SVM&g…

转载地址:https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92 1.循环神经网络 人类针对每个问题的思考,一般不会是完全的从头开始思考.正如当你阅读这篇译文的时候,你会根据已经阅读过的内容来对后面的内容进行理解,你不会把之前的东西都丢掉从头进行思考,你对内容的理解是贯穿的. 传统的神经网络做不到这一点,而这似乎是一个主要的缺点. 例如,假设您想对电影中的每个事件进行分类.我们无法想象传统神经网络如何能够利用前面的场景去干预后面的预测. 幸好循环神经网络解决了这个问题, 它…