Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making 2019-07-31 20:33:37 Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Multi-Shot_Pedestrian_Re-Identification_CVPR_2018_paper.pdf Code: https://github.com/TuSimpl…

本文转载自:链接 Highlights Three different methods for parallel gradient boosting decision trees. My algorithm and implementation is competitve with (and in many cases better than) the implementation in OpenCV and XGBoost (A parallel GBDT library with 750+…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

ICLR 2013 International Conference on Learning Representations May 02 - 04, 2013, Scottsdale, Arizona, USA ICLR 2013 Workshop Track Accepted for Oral Presentation Zero-Shot Learning Through Cross-Modal Transfer Richard Socher, Milind Ganjoo, Hamsa Sr…

Name                                             Disclosure Date  Rank    Description ----                                             ---------------  ----    -----------    aix/hashdump                                                      normal  A…

网易公开课,第16课 notes,12 前面的supervised learning,对于一个指定的x可以明确告诉你,正确的y是什么 但某些sequential decision making问题,比如下棋或直升机自动驾驶 无法确切知道,下一步怎么样是正确的,因为这是一个连续和序列化的决策,比如直到最终直升机crash或下棋输了,你才知道之前的选择是不好的,但中间那么多步决策,到底是哪部分出了问题,可见这是个比较复杂的问题 强化学习,基本思路就是,既然不知道怎样是正确的,那就随便try,然后根据…

Representation learning : 表征学习,端到端的学习 pre-specified  预先指定的 demonstrate  论证;证明,证实;显示,展示;演示,说明 attempt  vt.尝试;试图 n. 进攻;尝试,冲击 distilled  adj.由蒸馏得来的 v.蒸馏( distil的过去式和过去分词 );从…提取精华 relevant  adj.有关的,中肯的;相关联的;确切的;有重大意义[作用]的,实质性的 phrase structures  短语结构 for…

课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时…

Applications of Reinforcement Learning in Real World 2018-08-05 18:58:04 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/applications-of-reinforcement-learning-in-real-world-1a94955bcd12 There is no reasoning, no process of inference or comp…

SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient  AAAI-2017 Introduction :  产生序列模拟数据来模仿 real data 是无监督学习中非常重要的课题之一.最近, RNN/LSTM 框架在文本生成上取得了非常好的效果,最常见的训练方法是:给定上一个 token,推测当前 token 的最大化似然概率.但是最大似然方法容易受到 “exposure bias” 的干扰:the model ge…

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language…

Hierarchical Object Detection with Deep Reinforcement Learning NIPS 2016 WorkShop  Paper : https://arxiv.org/pdf/1611.03718v1.pdf Project Page : https://github.com/imatge-upc/detection-2016-nipsws  摘要: 我们提出一种基于深度强化学习的等级物体检测方法 (Hierarchical Object  De…

The manuscript of Deep Reinforcement Learning is available now! It makes significant improvements to Deep Reinforcement Learning: An Overview, which has received 100+ citations, by extending its latest version more than one year ago from 70 pages to…

2015年~2017年SIGIR,SIGKDD,ICML三大会议的Recsys论文: [转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/shenxiaolin/p/8321722.html] SIGIR-2015 [Title]WEMAREC: Accurate and Scalable Recommendation through Weighted and Ensemble Matrix Approximation [Abstract]Matrix approximation…

http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of computing: data representation, algorithms, programming "code", computer hardware, networking, s…

目录 摘要部分: I. Introduction 介绍 II. Background 背景 A. Collision Avoidance with DRL B. Characterization of Social Norms III. Approach 方法 A. Inducing Social Norms 前言: 摘要部分: For robotic vehicles to navigate safely and efficiently in pedestrian-rich environme…

本文主要做了两件事,一是提出了一种使用C4.5算法生成的决策树来识别密文所使用的加密算法的方法,二是为这一算法设计了一个特征提取系统提取八个特征作为算法的输入,最终实现了70%~75的准确率. 准备工作 通过分析各式各样的密文,作者发现密文都是由乱码(符号).字母(大小写)和数字组成的,然后利用这些信息的熵.最大熵等构建决策树. 整个过程分为训练阶段和测试阶段.训练阶段的目标是创建一个分类模型,包括特征提取和分类两个过程.测试阶段包括特征提取和识别两个过程,是利用训练阶段训练好的模型进行加密算法…

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/office/hh824675(v=office.14).aspx Creating a SharePoint Sequential Workflow Using a Custom Task Approval Field SharePoint 2010   Summary:  Learn how to programmatically create and test a SharePoint sequential…

Classification is one of the major problems that we solve while working on standard business problems across industries. In this article we’ll be discussing the major three of the many techniques used for the same, Logistic Regression, Decision Trees…

using System; using System.Runtime.InteropServices; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; namespace ScreenShotDemo { /// <summary> /// Provides functions to capture the entire screen, or a particular window, and save it to a file. ///…

[20181130]control file sequential read.txt --//昨天上午探究了大量控制文件读的情况,链接:http://blog.itpub.net/267265/viewspace-2222146/--//今天做一些细节探究: 1.环境:SYS@xxxxx1> @ ver1 PORT_STRING                    VERSION        BANNER------------------------------ -------------…

网络安全问题的背景 网络安全研究的内容包括很多方面,作者形象比喻为盲人摸象,不同领域的网络安全专家对网络安全的认识是不同的. For researchers in the field of cryptography, security is all about cryptographic algorithms and hash functions. Those who are in information security focus mainly on privacy, watermarkin…

为什么db file sequential read事件在full table scan操作中显现,为什么在多块读中为什么会有单块读存在 ? extent的大小 :当扩展区中的最后一组块仅是1个块,oracle使用单块读来提取这个块.这正常来说不是一个问题,除非你扩展区尺寸太小.以下是一个event 10046的trace文件,显示在全表扫描操作中包围的db file sequential read事件.表块尺寸是8K,MBRC是8个块,扩展区尺寸是72K(9个块).如果表是大的,对表的全表扫描…

最近正在研究行人检测,学习了一篇2014年发表在ECCV上的一篇综述性的文章,是对行人检测过去十年的一个回顾,从dataset,main approaches的角度分析了近10年的40多篇论文提出的方法,发现有三种方法(DPM变体,Deep networks,Decision forests)都取得了相似的最好结果,并总结了feature,additional data以及context information等对于detection quality的影响. 1.Introduction 行人检…

Fast Coding Unit Size Selection for HEVC based on Bayesian Decision Rule <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html 2012 Picture Coding Symposium May 7-9, 2012 以最小决策代价来进行贝叶斯决策,判断对于当前CU是否进行四叉树划分.代价是RD值,每个块选取3个值作为…

一．RAC 全局等待事件说明 在RAC环境中,和全局调整缓存相关的最常见的等待事件是global cache cr request,global cache busy和equeue. 当一个进程访问需要一个或者多个块时,Oracle会首先检查自己的Cache是否存在该块,如果发现没有,就会先通过global cache赋予这些块共享访问的权限,然后再访问.假如,通过global cache发现这些块已经在另一个实例的Cache里面,那么这些块就会通过Cache Fusion,在节点之间直接传递,…

最近正在研究行人检测,学习了一篇2014年发表在ECCV上的一篇综述性的文章,是对行人检测过去十年的一个回顾,从dataset,main approaches的角度分析了近10年的40多篇论文提出的方法,发现有三种方法(DPM变体,Deep networks,Decision forests)都取得了相似的最好结果,并总结了feature,additional data以及context information等对于detection quality的影响. 1.Introduction 行人检…

概览 简述 SS-LSTM全称Social-Scene-LSTM,是一种分层的LSTM模型,在已有的考虑相邻路人之间影响的Social-LSTM模型之上额外增加考虑了行人背景的因素.SS-LSTM架构类似Seq2Seq,由3个Encoder生成的向量拼接后形成1个Decoder的输入,并最终做出轨迹预测,有关Encoder和Decoder具体细节下文介绍. 主要结论与贡献 提出了SS-LSTM分层模型,相较于其他LSTM-based模型在benchmark数据集上有更好表现. 引入了圆形的nei…

Single Shot Multibox Detection (SSD)实战(上) 介绍了边界框.锚框.多尺度对象检测和数据集.现在,我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型:单次多盒检测(SSD).这种快速简便的模式已经被广泛应用.该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型. 1. Model 图1显示了一个SSD模型的设计.该模型的主要组成部分是一个基本网络块和若干个串联的多尺度特征块.在这里,基网络块用于提取原始图像的特征,一般采用深度卷积神经网络的形式.关于SSDs的论文选…

<SVDNet for Pedestrian Retrieval>理解 Abstract: 这篇文章提出了一个用于检索问题的SVDNet,聚焦于在行人再识别上的应用.我们查看卷积神经网络中全连接层的每一个权重向量,发现它们往往都高度相关.这导致了每个全连接描述中个体之间的相关性,在基于欧几里得距离时会影响检索性能.为了解决这个问题,这篇论文使用了SVD来优化深层表达学习.通过严厉和放松的迭代(RPI)训练框架,我们可以在CNN训练中迭代地整合正交性约束,生成所谓的SVDNet.我们在Marke…