随笔分类 - 聚类
摘要：文章：Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接：https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接：https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning 主要贡献： 提出
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摘要：导读： 本文为论文《Deep Mixture of Diverse Experts for Large-Scale Visual Recognition》的阅读总结。目的是做大规模图像分类（>1000类），方法是混合多个小深度网络实现更多类的分类。本文从以下五个方面来对论文做个简要整理： 背景：简要
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摘要：文章：Between-class Learning for Image Classification 链接：https://arxiv.org/pdf/1711.10284.pdf CVPR2018 作者尝试了将在音频上的方法用在图像上的，并提出了一种将图像作为波形处理的混合方法（作者认为图形波长融
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摘要：文章：Clustering Convolutional Kernels to Compress Deep Neural Networks 链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Son_Clustering_
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摘要：文章：Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者：Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于：Facebook AI
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摘要：导读： 本文为CVPR2018论文《Deep Adversarial Subspace Clustering》的阅读总结。目的是做聚类，方法是DASC=DSC（Deep Subspace Clustering）+GAN（Generative Adversarial Networks）。本文从以下四个
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摘要：文章地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8387526 出自：IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2018. 本文是对《Binary Multi-View Clustering
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摘要：文章提出了一种分布式聚类的算法,这是第一个有理论保障的考虑离群点的分布式聚类算法(文章里自己说的).与之前的算法对比有以下四个优点: 1.耗时短O(max{k,logn}*n), 2.传递信息规模小:对抗分区O(klogn+t),随机分区O(klogn+t/s) 3.算法有良好的近似保证, 4.能够
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