Abstract Principal Mel-Spectrum Components (Feature) Temporal Pooling Functions (Model) Single Hidden Layer Neural Network, thus Multi-layer Perceptron (Classifier) Audio Preprocessing     Feature: PMSC (Principal Mel-Spectrum Components) Original Da…

Contents [hide] 1 Description 1.1 Task specific mailing list 2 Data 2.1 MajorMiner Tag Dataset 2.2 Mood Tag Dataset 3 Evaluation 3.1 Binary (Classification) Evaluation 3.2 Affinity (Ranking) Evaluation 3.3 Ranking and significance testing 3.4 Runtime…

Contents [hide] 1 Audio Classification (Test/Train) tasks 1.1 Description 1.1.1 Task specific mailing list 1.2 Data 1.2.1 Audio Classical Composer Identification 1.2.2 Audio US Pop Music Genre Classification 1.2.3 Audio Latin Music Genre Classificati…

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…

Compile For Cydia Submission Author: BigBoss Updated September 23, 2011: In order to submit your app to Cydia, you will need to do a few things: Sign your app with ldid, build for iPhone OS, test your app in jailbreak world. Dont have a MAC? Before y…

MIREX作为国际最权威音频检索评测大赛,竟然在百度上找不到任何介绍,只有几个与什么搜狗.腾讯获得什么成绩相关的检索内容,相比而言,TRECVID的内容收到重视多了...由于研究生阶段主要研究音频领域,需要对整个领域有一个大致的了解,感觉还是从MIREX入手比较合适,所以借此机会也与大家分享一记. MIREX全称Music Information Retrieval Evaluation eXchange,即音乐信息检索评测,至于eXchange放在这不太清楚什么意思,或许与“交流”类似的含义吧…

Twin Prime Conjecture                                            Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)                                            Total Submission(s): 1898    Accepted Submission(s): 592 P…

HDU 4041 Eliminate Witches! (模拟题 ACM ICPC 2011 亚洲北京赛区网络赛题目) Eliminate Witches! Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 863    Accepted Submission(s): 342 Problem Description Kaname Mado…

HDU 4046 Panda (ACM ICPC 2011北京赛区网络赛) Panda Time Limit: 10000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1816    Accepted Submission(s): 632 Problem Description When I wrote down this letter, you may have…

 ICIC Express Letters                  ICIC International ⓒ2010 ISSN 1881-803X Volume4, Number5, October 2010                                                pp.1–6   A Novel Multi-label Classification Based on PCA and ML-KNN Di Wu, Dapeng Zhang, Fe…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络,来将在ImageNet LSVRC-2010大赛中的120万张高清图像分为1000个不同的类别.对测试数据,我们得到了top-1误差率37.5%,以及top-5误差率17.0%,这个效果比之前最顶尖的都要好得多.该神经网络有…

1: Improving Our Features In the last mission, we made our first submission to Titanic: Machine Learning from Disaster, a machine learning competition on Kaggle. Our submission wasn't very high-scoring, though. There are three main ways we can improv…

Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16  22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com/tkipf/pygcn  [Introduction]: 本文尝试用 GCN 进行半监督的分类,通过引入一个 graph Laplacian regularization term 到损失函数中: 其中,L0 代表损失函数,即:gra…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…

What are the advantages of different classification algorithms? For instance, if we have large training data set with approx more than 10000 instances and more than 100000 features ,then which classifier will be best to choose for classification Want…

How to handle Imbalanced Classification Problems in machine learning? from:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/03/imbalanced-classification-problem/ Introduction If you have spent some time in machine learning and data science, you would have d…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要 我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中.在测试数据上,我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率,这个结果比目前的最好结果好很多.这个神经网络有6000万参数和650000个神经元,包含5个卷积层(某些卷积层后面带有池化层)和3个全连接层,最后是一个1…

作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…

摘要 表征学习是自然语言处理中的一个基本问题.本文研究了如何学习文本分类的结构化表示.与大多数既不使用结构又依赖于预先指定结构的现有表示模型不同,我们提出了一种强化学习(RL)方法,通过自动覆盖优化结构来学习句子表示.我们演示了构建结构化表示的两种尝试:信息提取 LSTM(ID-LSTM)和层次结构LSTM(HS-LSTM).id-lstm只选择与任务相关的重要单词,hs-lstm发现句子中的短语结构.两个表示模型中的结构发现被表述为一个连续的决策问题:结构发现的当前决策影响后续决策,可以通过策…

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.…

目录 Abstract Introduction PROPOSED CNN STRUCTURE INITIAL CNN ANALYSIS EXPERIMENTAL STRUCTURE AND ALGORITHMS MATERIALS AND METHODS DATASET PREPROCESSING OF IMAGES FEW-SHOT LEARNING AND DISTANCE TRAINING STRATEGY CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS NEAREST NE…

摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型.由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合.然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致问题.在本文中,我们设计了一种新型的直接处理点云的神经网络,它很好地考虑了点在输入中的排列不变性.我们的网络名为PointNet,为从目标分类.部分分割到场景语义分析等应用提供了一个统一的架构.虽然简单,但PointNet是非常高效和有效的.从经验上看,它表现出了与现有技术相当甚至更好的性能.从理论上讲,我们提供了分析,以了解网络学到了什么…

正文 该项目从2011年10月开始开发,知道现在已经有整整5年了.MongoDB也从一开始的大红大紫到现在趋于平淡. MongoCola这个工具在一开始定位的时候只是一个Windows版本的工具,期间也想改为WebPage版本,但是只是开了一个头,也没有继续下去. 现在想想,可能这个决定是正确的,WebPage版本是为了跨平台才去做的,但是,当时的环境,Net Core并没有发布,即使用MVC5搭建平台,也依然无法做到跨平台. 现在,随着Net Core的发布,WebPage的事情也重新摆上日程…

2440: [中山市选2011]完全平方数 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 3028  Solved: 1460[Submit][Status][Discuss] Description 小 X 自幼就很喜欢数.但奇怪的是,他十分讨厌完全平方数.他觉得这些数看起来很令人难受.由此,他也讨厌所有是完全平方数的正整数倍的数.然而这丝毫不影响他对其他数的热爱. 这天是小X的生日,小 W 想送一个数给他作为生日礼物.当然他不能送一个小X讨厌…

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/4018153.html 转载请注明出处 (一)检查Customizations 从2011升级到2013有一些legacy feature是不再支持的了: CRM 4.0 plugin-ins CRM 4.0 client-side scripting CRM 4.0 custom workflow activities 2007 web service endpoint ISV folder support for cu…

CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 实例 CSS 背景实例 CSS 文本实例 CSS 字体(font)实例 CSS 边框(border)实例 CSS 外边距 (margin) 实例 CSS 内边距 (padding) 实例 CSS 列表实例 CSS 表格实例 轮廓(Outline)实例 CSS 尺寸 (Dimension) 实例 CSS 分类 (Classification) 实例 CSS 定位 (Positioning) 实例 CSS 伪类 (Pseudo-class…

Abstract We present a new learning architecture: the Decision Directed Acyclic Graph (DDAG), which is used to combine many two-class classifiers into a multiclass classifiers. For an…