前言 论文“Deep Boltzmann Machines”是Geoffrey Hinton和他的大牛学生Ruslan Salakhutdinov在论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”合作后的又一次联合发表的一篇有深远影响的论文,这篇论文第一次提出了DBM及其学习方法,对DBM原理.来源都做了详细讲解. 论文内容 前面介绍的都是BM原理及其训练,可以不用管它,下面直接从第3节开始…… 3.DBM 一般情况下,我们…
本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…
论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…
深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…
2016ICLR最佳论文 Deep Compression: Compression Deep Neural Networks With Pruning, Trained Quantization And Huffman Codin 主要针对神经网络模型巨大,在嵌入式机器中比较难运行的问题. abstruct 压缩网络包括三个阶段:pruning, trained quantization and Huffman coding,能将模型减小1/35~1/49,并且不影响精度.首先 只通过学习重要…
MSCN系数是无参考的空间域图像质量评估算法BRISQUE(No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain)中提出的,MSCN系数具有由于失真的存在而改变的特征统计特性,并且量化这些变化将使得可以预测影响图像的失真类型以及其感知质量.这篇论文的大致原理是从图像中提取MSCN系数,然后将MSCN系数拟合成非对称性广义高斯分布,提取拟合的高斯分布的特征,输入到支持向量机SVM中做回归,最终得到图像质量的评分. 这篇论文提供了源代…
ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法 ReLeQ:一种自动强化学习的神经网络深度量化方法ReLeQ: An Automatic Reinforcement Learning Approach for Deep Quantization of Neural Networks 量化作为压缩的一种重要手段被广泛应用,而位宽和准确率的矛盾也始终存在.目前解决的方法有如CLIP-Q中的贝叶斯优化器,确定位宽.另一个问题是量化值的选取,在LQ-Net中采取了交替训练的方式. 如果将量化…
1.多任务学习导引 多任务学习是机器学习中的一个分支,按1997年综述论文Multi-task Learning一文的定义:Multitask Learning (MTL) is an inductive transfer mechanism whose principle goal is to improve generalization performance. MTL improves generalization by leveraging the domain-specific inf…
