前言: 这是我的退役贴,之前发到了空间里,突然想到也要在博客里发一篇,虽然我很弱,但是要离开了还是有些感触,写出来和大家分享一下,希望不要见笑.回来看看,这里也好久没有更新了,这一年确实有些懈怠,解题报告都不再写了,现在想想还有些后悔,写总结确实是个好习惯. 正文: 省赛结束了,结果不算好也不算坏,我之前的给自己的预期目标是上年我们没拿到的铜牌,原因是我认为自己仅仅只有拿到铜牌的实力,所以一直以来的这段时间我没有全力以赴的投入到训练之中,和sr.zs他们的拼命准备形成了鲜明对比.训练的时候我就在…

​GAN应用集中在图像生成,NLP.Robt Learning也有拓展.类似于NLP中的Actor-Critic. https://arxiv.org/pdf/1610.01945.pdf . Generative Adversarial Nets.构建两个网络,一个G生成网络,一个D区分网络.训练,G网络loss log(1-D(G(z))),D网络loss -(log(D(x))+log(1-D(G(z))),不是Cross Entropy.数据输入,G网络输入noise.D输入混合G输出数…

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器:支持向量机还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(convex quadratic programming)的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 支持向量机学习模型:线性可分支持向量机(linear support vec…

导读: 本文为CVPR2018论文<Deep Adversarial Subspace Clustering>的阅读总结.目的是做聚类,方法是DASC=DSC(Deep Subspace Clustering)+GAN(Generative Adversarial Networks).本文从以下四个方面来对论文做个简要整理: 背景:简要介绍与本文密切相关的基础原理,DSC,GAN. 方法:介绍论文使用的方法和细节. 实验:实验结果和简要分析. 总结:论文主要特色和个人体会. 一.背景 论文方法…

第6章 COCO API 的使用 COCO 数据库是由微软发布的一个大型图像数据集,该数据集专为对象检测.分割.人体关键点检测.语义分割和字幕生成而设计.如果你要了解 COCO 数据库的一些细节,你可以参考: MS COCO 数据集主页:http://mscoco.org/ 我改写的 COCO API 网址:https://github.com/Xinering/cocoapi 数据下载: http://mscoco.org/dataset/#download COCO API1 提供了 Mat…

link Reidentification by Relative Distance Comparison Challenge: large visual appearance changes caused by variations in view angle, lighting, background clutter, and occlusion 之前的大部分算法寻找独特的视觉特征.但寻找在数据规模大.现实条件不同的数据集中能够保持鲁棒性的视觉特征仍然十分困难. 在不同条件下,有些特征比其他…

原文文献 Social BiGAT : Kosaraju V, Sadeghian A, Martín-Martín R, et al. Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks[C]//Advances in Neural Information Processing Systems. 2019: 137-146. Cycle GAN : Zhu…

目录 引 主要内容 代码 Mirza M, Osindero S. Conditional Generative Adversarial Nets.[J]. arXiv: Learning, 2014. @article{mirza2014conditional, title={Conditional Generative Adversarial Nets.}, author={Mirza, Mehdi and Osindero, Simon}, journal={arXiv: Learning…

Your environment has been set up for using Node.js 8.5.0 (x64) and npm. C:\Users\horn1>cd C:\Users\horn1\Desktop\python\42-torrentParser C:\Users\horn1\Desktop\python\42-torrentParser>python torrentParser.py 文件名=./6.torrent 文件结构: announce:b'http://t…

Description 小$W$非常喜欢社会主义,这天他开始研究它的优越性. 他发现它们国家十分乐于修建特色的社会主义道路.具体的说,$Z$国有$n$座城市,由$m$条有向边连接,城市从$1$编号. 特色的地方在于,时不时会有一些$LD$下来在城市间视察,视察时他会从城市$b_i$开始,最终到$e_i$结束.每次视察都会走过一些路,这些路自然会被$LD$所注意. 更具体地, $LD$会重修自己走过的路.每条边重修需要的费用也不相同. 而如果视察结束后, $LD$不在一开始自己所在的城市$b_i$…