随笔分类 - 人工智能_算法
一般用来放读论文、打比赛的总结。
摘要：论文链接：https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了，写篇用于3D检测的论文解读吧，有理解错误的地方，烦请有心人指正）。 博客原作者Missouter，博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter
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摘要：论文链接：https://arxiv.org/pdf/2001.03398.pdf 博客原作者Missouter，博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/ 文章用了许多方法定义了3D结构的表达，其中平面扫描体与3D几何体的建立是我接触立体检测之前没有接触过的，而最
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摘要：论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.05320 博客原作者Missouter，博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/，欢迎交流。 解读了一下这篇论文github上关于T-GCN的代码，主要分为main文件与TGCN文件两部分，后续有空
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摘要：论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.05320 最近发现博客好像会被CSDN和一些奇怪的野鸡网站爬下来？看见有人跟爬虫机器人单方面讨论问题我也蛮无奈的。总之原作者Missouter，博客链接https://www.cnblogs.com/missouter/，欢迎交流。
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摘要：为给之后关于图卷积网络的科研做知识积累，这里写一篇关于GCN基本理解的博客。GCN的本质是一个图网络中，特征信息的交互+与传播。这里的图指的不是图片，而是数据结构中的图，图卷积网络的应用非常广泛 ，经常被举到的典型例子就是一个空间中热量的传递和交互，这里不多作赘述。 一、图卷积网络与普通卷积网络的应
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摘要：最近在为机器学习结合推荐算法的优化方法和数据来源想办法。抱着学习的态度继续解读19-AnalytiCup的冠军源码。 第一部分itemcf解读的连接：https://www.cnblogs.com/missouter/p/12701875.html 第二、三部分主要是特征提取和排序。在这篇博客中将作
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摘要：最近在帮一初创app写推荐系统，顺便学习一波用户兴趣高速检索的冠军算法。 写总结前贴出冠军代码的git地址：https://github.com/ChuanyuXue/CIKM-2019-AnalytiCup 该算法分三步：基于Apririo的item_CF、特征提取、排序。 先看第一步，item_
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摘要：MNIST：一个由60000行训练数据集和10000行的测试数据集(机器学习模型设计时必须有一个单独的数据集用于评估模型的性能)组成的数据集。 下载mnist的数据集后，将文件放入C:\Users\missouter.keras\datasets中，再将以下代码写入程序： import tensor
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