1.摘要: 尽管近来生成图片模型取得了进步,成功生成了高分辨率的图片,但是在复杂的数据集中,样本的多样性仍然是难以捉摸的目标.本文尝试在大规模上训练生成对抗网络,并研究这种规模下的不稳定性.我们发现将正交正则化应用于生成器使其能够适应简单的‘截断处理,允许通过减少生成器输入的方差来精细的控制样本保真度和变化之间的权衡. 2.三个贡献: 1.增大GAN的规模能显著提升建模的效果,模型的参数比之前增大2-4倍,训练的batch尺寸增加了8倍.文章提出了两种简单而又具有一般性的框架改进,可以提高模型的…

Learning A Discriminative Dictionary for Sparse Coding via Label Consistent K-SVD 1,同步学习判决字典和线性分类器 2,有监督,将标签信息和字典项相关联 3,标签一致项,重构误差和分类误差结合,形成统一的目标函数 4,相同的类有相同的稀疏编码   学习一种为稀疏编码的判决字典的标签一致性k-svd算方法.除了使用训练数据的类标签外,还将标签信息和每一个字典项相关联,以在字典学习过程中增强稀疏编码的可辨别能力.具体来…

top-down visual saliency via joint CRF anddictionary learning 自顶向下的视觉显著性是使用目标对象的可判别表示和一个降低搜索空间的概率图来进行目标定位.一,提出了一个联合CRF和判别字典自顶向下的显著性模型.该模型建立在包含潜在变量的CRF的基础上,将稀疏编码作为潜在变量,对CRF调制的字典进行训练,同时训练具有稀疏编码的CRF,二,提出一种最大间隔方法,通过快速推理来训练模型. Bag of word(Bow)模型高度依赖于字典和采样…

[2019WeChat 微信公开课] 产品理念: 微信启动页 一个小人站在地球前面,每个人都有自己的理解和解读 所谓异类,表示与别人与众不同,即优秀的代名词. 微信的与众不同体现在尊重用户对产品的感受和体验. 微信并不克制,而是一直在坚持好的产品设计. 发展历史: 张小龙给pony写一封邮件说要开一个即时社交的项目 很多的想法是突如其来的,要珍惜每一个灵感来临的瞬间,及时记录. 有这么一个说法,上帝是一个程序员,用代码组成了这个世界. 当一定条件下,在合适的时候把一个合适的想法放到你的脑袋里面.…

(二期)12.开源博客项目mblog解读(二) [课程12]freema...模板.xmind77.9KB [课程12]hibernat...arch.xmind0.1MB freemarker模板技术 模板技术 FreeMarker是一个模板引擎,一个基于模板生成文本输出的通用工具,使用纯Java编写. FreeMarker被设计用来生成HTML Web页面,特别是基于MVC模式的应用程序. 对于FreeMarker而言,显示能力要比Jsp强一些,方便一些. FreeMarker提供模板,开发…

解读ARM成功秘诀:薄利多销推广产品 2013年07月04日 15:04   新浪科技 微博    我有话说(2人参与)   导语:美国电子杂志Slate周一发表署名 法哈德·曼约奥(Farhad Manjoo)的文章称,从表面上看,英特尔新一代Haswell处理器是实现笔记本超长续航的功臣,但实际上,这种进步却源自一个行业趋势,而背后的推 动者恰恰是英特尔目前最大的竞争对手ARM. 以下为文章全文: 速度不再重要 千万别相信企业标称的电池续航时间.他们总喜欢玩文字游戏,例如,即使号称单次充电可…

在日常生活中,用户会经常碰到很多复杂的规章制度.规则条款.比如:乘坐飞机时,能不能带宠物上飞机,3岁小朋友是否需要买票等.在工作中,也会面对公司多样的规定制度和报销政策.比如:商业保险理赔需要什么材料,工作几年可以排队办理?这些情况下,经常需要各种查询确定或者检索规章制度文件或说明,才能回复并解决用户的疑问.基于这类常见的业务场景,百度大脑UNIT3.0正式推出了对话式文档问答能力,更快速.低成本的搭建智能对话系统. 对话式文档问答是UNIT提供的一项创新技术,利用这项创新技术,开发者无需梳理意…

总览 开篇来一些废话.下图是 java 线程池几个相关类的继承结构: 先简单说说这个继承结构,Executor 位于最顶层,也是最简单的,就一个 execute(Runnable runnable) 接口方法定义. ExecutorService 也是接口,在 Executor 接口的基础上添加了很多的接口方法,所以一般来说我们会使用这个接口. 然后再下来一层是 AbstractExecutorService,从名字我们就知道,这是抽象类,这里实现了非常有用的一些方法供子类直接使用,之后我们再细…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

MongoDB World 2019 上发布新版本 MongoDB 4.2 Beta,包含多项数据库新特性,本文尝试从技术角度解读. Full Text Search MongoDB 4.2 之前,全文搜索(Full Text Search)的能力是靠 Text Index 来支持的,在 MongoDB-4.2 里,MongoDB 直接与 Lucene 等引擎整合,在 Atlas 服务里提供全文建索的能力. MongoDB FTS 原理 用户可以在 Atlas 上,对集合开启全文索引,后台会开起…