一.摘要: 本文模型 LRML(潜在相关度量学习)是一种新的度量学习方法的推荐.[旨在学习用户和项目之间的相关关系,而不是简单的用户和项目之间的push和pull关系,push和pull主要针对LMNN算法] 为了做到这一点,本文采用了一个增强的存储器模块,并通过这些记忆块来构建用户和项目潜在的关系. 二.引言: (1)MF的总体思想如下:用户和项目被表示为一个矩阵,然后被分解为潜在的组件,这些组件也可以被解释为使用内部产品来建模用户和项目之间的关系.但其内积违反了三角不等式,故CML被提出.…

Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking  ECCV 2018Updated on 2018-08-05 16:36:30 Paper: arXiv version Code: https://github.com/skyoung/MemTrack (Tensorflow Implementation) [Note]This paper is developed based on Siamese Network and DNC(Na…

Deep Metric Learning via Lifted Structured Feature Embedding CVPR 2016 摘要:本文提出一种距离度量的方法,充分的发挥 training batches 的优势,by lifting the vector of pairwise distances within the batch to the matrix of pairwise distances. 刚开始看这个摘要,有点懵逼,不怕,后面会知道这段英文是啥意思的. 引言部分…

MatchNet: Unifying Feature and Metric Learning for Patch-Based Matching CVPR  2015 本来都写到一半了,突然笔记本死机了,泪崩!好吧,重新写!本文提出了一种联合的学习patch表示的一个深度网络 和 鲁棒的特征比较的网络结构.与传统的像SIFT特征点利用欧氏距离进行距离计算的方式不同,本文是利用全连接层,通过学习到的距离度量来表示两个描述符的相似性. 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于pat…

A Statistical View of Deep Learning (III): Memory and Kernels Memory, the ways in which we remember and recall past experiences and data to reason about future events, is a term used frequently in current literature. All models in machine learning co…

配置和运行 MatchNet CVPR 2015 GitHub: https://github.com/hanxf/matchnet 最近一个同学在配置,测试这个网络,但是总是遇到各种问题. 我也尝试了一下,结果也是一堆问题. 这里记录一下. 问题1.  ImportError: No module named leveldb wangxiao@AHU:~/Downloads/matchnet-master$ ./run_gen_data.sh Traceback (most recent ca…

DML学习原文链接:http://blog.csdn.net/lzt1983/article/details/7884553 一篇metric learning(DML)的综述文章,对DML的意义.方法论和经典论文做一个介绍,同时对我的研究经历和思考做一个总结.可惜一直没有把握自己能够写好,因此拖到现在. 先列举一些DML的参考资源,以后有时间再详细谈谈. 1. Wikipedia 2. CMU的Liu Yang总结的关于DML的综述页面.对DML的经典算法进行了分类总结,其中她总结的论文非常有…

摘自:https://blog.csdn.net/me_yundou/article/details/80459341 具体看上面链接 一.摘要: 这篇文章主要介绍的是作者识别(author identification)问题.作者识别问题是指基于某个T时间之前的所有论文(paper)和它们的作者(author),以及所属机构(organization),或者发表会议(venue)这些已知的历史数据之间的关系,构建一个模型(learning model),然后对T时间之后发表的匿名的论文(ano…

一.摘要: 文章的核心思想:是如何把Metric learning 和 CF结合起来从而达到更好的推荐效果. 提出了CML(Collaborative Metric Learning),其学习一个联合度量空间,不仅编码用户的偏好,而且编码用户-用户和项目-项目的相似性. 假设用户和物品可以放到低维空间,并且可以使用满足不等式性质的欧式距离来度量他们之间的距离. 将ML和CF结合的原因是: 传统的CF都使用了点积来衡量用户向量和项目向量的距离.即点积值越大就代表两个向量相近.但这篇文章认为点积计算…

由于在读文献期间多次遇见KISSME,都引自这篇CVPR,所以详细学习一下. Introduction 度量学习在机器学习领域有很大作用,其中一类是马氏度量学习(Mahalanobis metric learning). 什么是马氏距离?参考该篇文章[传送门] KISS含义为:keep it simple and straightforward Learning a Mahalanobis Metric 对于两个数据点 xi.xj,基于马氏距离的相似度为: 如果两个数据属于同一类,记为 yij…