目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3.方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲线分组 3.3 曲线聚合和CurveNet 4.实验 4.1 应用细节 4.2 基准 4.3 消融研究 5.总结 Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis 漫步在云中:学习点云形状分析的曲线 论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01288 代码:https://curvenet.github.i…

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.…

A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation 2018-02-22  10:38:12   1. Introduction: 语义分割是计算机视觉当中非常重要的一个课题,其广泛的应用于各种类型的数据,如:2D image,video,and even 3D or volumetric data. 最近基于 deep learning 的方法,取得了非常巨大的进展,在语义分割上也是遥遥领先于传统算法. 本…

论文:https://github.com/ei1994/my_reference_library/tree/master/papers 本文的贡献点如下: 1. 提出了一个新的利用深度网络架构基于patch的匹配来明显的改善了效果: 2. 利用更少的描述符,得到了比state-of-the-art更好的结果: 3. 实验研究了该系统的各个成分的有效作用,表明,MatchNet改善了手工设计 和 学习到的描述符加上对比函数: 4. 最后,作者 release 了训练的 MatchNet模型. 网…

A Survey on Federated Learning: The Journey From Centralized to Distributed On-Site Learning and Beyond Author Sawsan AbdulRahman, Hanine Tout, Hakima Ould-Slimane, Azzam Mourad, Chamseddine Talhi, Mohsen Guizani Keywords AI; DL; distributed intellig…

在我们设计无监督学习模型时,应尽量做到 网络结构与有监督模型兼容 有效利用有监督模型的基本模块,如dropout.relu等 无监督学习的目标是为有监督模型提供初始化的参数,理想情况是"这些初始化的参数能够极大提高后续有监督模型准确率,即使有监督任务的训练样本数很少".类别理解就是,我们在Imagenet上通过有监督的方式训练得到了表达能力很强的网络,在我们迁移至新的任务时(该任务带有训练标签的样本有限),我们一般固定在Imagenet上训练好模型的前N层(N可以根据实际需要调整),然…

DualGAN: Unsupervised Dual Learning for Image-to-Image Translation 2017-06-12  21:29:06   引言部分: 本文提出一种对偶学习模式的 GAN 网络结构来进行 image to image translation.现有的图像之间转换的方法,大部分都是需要图像对的方法,但是实际上有的场景下,很难得到这样的图像对.如何利用多个 domain 之间的关系,不需要图像对就可以进行图像之间的转换,那将会是一个很 cool…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1611.01578 1. 论文思想 强化学习,用一个RNN学一个网络参数的序列,然后将其转换成网络,然后训练,得到一个反馈,这个反馈作用于RNN网络,用于生成新的序列. 2. 整体架构 3. RNN网络 4. 具体实现 因为每生成一个网络,都会训练一遍,Google用了800个GPU,训练了12800个网络,它采用的是分布式训练的方法. 5. 结论…

目录 摘要 一.引言 二.先前的工作 三.基础 3.1 符号和基本定义 3.2 G-不变网络 3.3 描述等变层 3.4 Deep sets 四.DSS层 4.1 对称元素集合 4.2 等变层的表征 五.通用逼近定理 5.1 不变函数 5.2 等变函数 5.3 例子 六.实验 6.1 多种测量分类 6.2 选择任务 6.3 颜色通道匹配 6.4 图像去模糊 6.5 实验总结 七.总结 Deep Sets     Haggai Maron     Or Litan     Gal Chechik…