此处主要提出几个疑问和想法: 疑问: 为什么需要这个匹配过程?虽然G可能不是P的子集,但是为什么一定需要他是子集呢? 如果一定要匹配的话,匹配过程是没法反向传播的,所以只可以在推理阶段使用,那么这个推理阶段起到了什么作用呢?训练一个针对fixed task的S-NET么? 那么在推理阶段这个匹配就可以反向传播从而更新S-NET了么?和训练阶段有什么区别? 但是看分类任务的数据的话,这个S-NET确实提取出了更重要的点, 他的采样到底有没有收到下游任务的影响,从而进行针对性的采样?如果有的话那个采…

Awesome Reinforcement Learning A curated list of resources dedicated to reinforcement learning. We have pages for other topics: awesome-rnn, awesome-deep-vision, awesome-random-forest Maintainers: Hyunsoo Kim, Jiwon Kim We are looking for more contri…

目录 01 Introduction Bridging this gap between AI and humans is an important direction. FSL can also help relieve the burden of collecting large-scale supervised data. Driven by the academic goal for AI to approach humans and the industrial demand for…

Let's make a DQN 系列 Let's make a DQN: Theory September 27, 2016DQN This article is part of series Let's make a DQN. 1. Theory2. Implementation3. Debugging4. Full DQN5. Double DQN and Prioritized experience replay (available soon) Introduction In Febr…

线性回归和逻辑回归的实现大体一致,将其抽象出一个抽象类Regression,包含整体流程,其中有三个抽象函数,将在线性回归和逻辑回归中重写. 将样本设为Sample类,其中采用数组作为特征的存储形式. 1. 样本类Sample public class Sample { double[] features; int feaNum; // the number of sample's features double value; // value of sample in regression i…

參考:http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#scoring-parameter 三种方法评估模型的预測质量: Estimator score method: Estimators都有 score method作为默认的评估标准,不属于本节内容.详细參考不同estimators的文档. Scoring parameter: Model-evaluation toolsusing cross-validation (…

专有名词 机器学习 (machine learning) 预测分析 (predictive analytics) 统计学习 (statistical learning) 监督学习 (supervised learning) 无监督学习 (unsupervised learning) 样本 (sample) 特征 (feature) 特征提取 (feature extraction) 分类 (classification) 类别 (class) 标签 (label) import numpy as…

Abstract 经典的采样方法(FPS)之类的没有考虑到下游任务. 改组上一篇工作没有解决不可微性,而是提供了变通的方法. 本文提出了解决不可微性的方法 可微松弛点云采样,近似采样点作为一个混合点在主要输入点云. Introduction FPS是任务无关的,它最小化了集合误差,并且不考虑采样点云的后续处理. Learning to Sample提出了一种根据任务的抽样方法,他们的主要想法是简化点云,然后对点云进行采样.但是这个采样得到的集合不能保证是输入的子集.因此,在后处理步骤中,他们将每…

目录 主要挑战 主要的贡献和创新点 提出的方法 总体框架与算法 Vanilla pseudo label sampling (PLS) PLS with adversarial learning Training losses 实验与结果 结论 导言 文章提出了一种新的三元组损失 HSoften-Triplet-Loss,在处理one-shot Re-ID任务中的噪声伪标签样本方面非常强大.文章还提出了一种伪标签采样过程,确保了在保持高可靠性的同时为训练图像形成正对和负对的可行性.与此同时,文章…

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…