最近坚持读书,虽然大多数读的都是一些闲书,传记.历史或者散文之类的书籍,但是也读了点专业书.闲书是散时间读的,放车里,有时间就拿起来读读,专业书则更多的靠得是专注.因为我给自己的规定是一定时间内读完几本书. deep learning这本书读到第四章了,耐心读完前面,觉得其实我还是蛮有收获的,作者主要是从机器学习的角度来解释说明数学概念,其实对我这种功利心很强的人,读 数学书老想着会对我理解算法有什么帮助,读的过程中还是很顺利的. 本来我是想着练习自己的英语写作能力,边读边背诵呢,但是我还是坚持…

文章目录 源代码github地址 摘要 2CLSTM 过程 1. 词嵌入 2. 2LSTM处理 3. CNN学习LSGCNN学习LSG 4. Softmax分类 源代码github地址 https://github.com/sunxiangguo/2CLSTM 但是没有开放数据集, 所以需要自己填数据集 摘要 这篇文章说他们认为文本的结构也是一个包含人物性格的重要特征,所以他们使用了一个名叫2CLSTM的模型,由一个双向的LSTM(Long Short Term Memory networks)…

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

入门基础阅读:http://www.cnblogs.com/avril/archive/2013/02/08/2909344.html 书籍推荐:http://blog.chinaunix.net/uid-10314004-id-3594337.html Deep Learning Main Ideas : http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial Deep Learning博客笔记:http://blog.cs…

 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…

Reading List List of reading lists and survey papers: Books Deep Learning, Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville, MIT Press, In preparation. Review Papers Representation Learning: A Review and New Perspectives, Yoshua Bengio, Aaron Courville…

中文译文:深度学习.自然语言处理和表征方法 http://blog.jobbole.com/77709/ 英文原文:Deep Learning, NLP, and Representations http://colah.github.io/posts/2014-07-NLP-RNNs-Representations/ 总结: 这篇文章中主要提到了单层神经网络,单词嵌入(word embeddings),表征这几个概念,结合具体的实例,写的是通俗易懂,在引用参考文献的位置都给出了对应的链接,一些…

1. 论文概述 论文首次将深度学习同图匹配(Graph matching)结合,设计了end-to-end网络去学习图匹配过程. 1.1 网络学习的目标(输出) 是两个图(Graph)之间的相似度矩阵. 1.2 网络的输入 拿其中的 imageNet 的鸟举例如下图,使用的是另一篇论文使用的数据集.数据特点:①鸟的姿态几乎一致②每个鸟选取15个关键点.这样就默认不同二图中相对应的点(如下图不同颜色的点)是 一 一 匹配的,即当作ground-truth.具体如何将image输入得到graph,下…

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…