摘要： 最近阅读的几篇论文 目录 Saliency-Guided Attention Network for Image-Sentence Matching. CVPR 2019 内容 Saliency-Guided Attention Network for Image-Sentence Matching 阅读全文

摘要： Context-Aware Multi-View Summarization Network for Image-Text Matching 目的 1.1 目标 1.2 困难 实现策略 2.1 网络结构 2.2 AGSA模块 2.3 图像嵌入模块 2.4 文本嵌入模块 实验结果 内容 目的 1.1 阅读全文

摘要： ART classification 今天没吃饭的网络 1.1 网络代码 1.2 网络结构 1.3 数据处理 000wangbo的网络 1.1 网络代码 1.2 数据处理 内容 今天没吃饭的网络 1.1 网络代码 class SELayer(nn.Module): def __init__(self 阅读全文

摘要： Graph-Refined Convolutional Network for Multimedia Recommendation with Implicit Feedback 目标 解决途径 2.1 网络结构 2.2 形式化处理过程 结果 附录 4.1 neighbor routing mecha 阅读全文

摘要： Neural Multimodal Cooperative Learning Toward Micro-Video Understanding 目标 解决途径 2.1 数据预处理 2.2 网络结构 结果 3.1 度量标准 3.2 数据分布 3.3 实验结果 内容 目标 根据已有的视频推测出视频所在的 阅读全文

摘要： 第六周：生成式对抗网络 目录 视频总结 问题总结 代码练习 3.1 GAN 3.2 CGAN 3.3 DCGAN 正文 视频总结 生成式对抗网络主要是设置两个网络，其中一个是生成器，另外一个是判断器，对生成器生成的数据使用判断器进行检测，而后返回结果更新判断器，进而慢慢使得模型优化 GAN可以用于图 阅读全文

摘要： 循环神经网络往往应用于具有前后文关系的任务，比如语音识别，机器翻译，文本填空，股票预测，图像理解等等 RNN引入了时序的概念，有些类似于时序数字电路，由此具有记忆的能力 RNN的基本结构为 可以看到，最大的不同就是添加了记忆单元 整体结构为 不断地对 \(h_t\) 进行更新，使其具有记忆功能，其中 阅读全文

摘要： 第四周：卷积神经网络 part3 代码练习 1.1 HybridSN模型的思考 1.2 HybridSN的SENet改进 视频学习 2.1 语义分割中的自注意力机制和低秩重重建 2.1.1 Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 阅读全文

摘要： 第二次作业：卷积神经网络 part 2 代码练习 1.1 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 1.2 MobileNetV2: Inverted Residuals an 阅读全文

摘要： 第二次作业：卷积神经网络part 1 视频学习心得及问题总结 1.1 深度学习的数学基础 1.2 卷积神经网络 1.3 ResNet 代码练习 2.1 MNIST 数据集分类 2.2 CIFAR10 数据集分类 2.3 使用VGG16 对 CIFAR10分类 2.4 使用VGG模型迁移学习进行猫狗大 阅读全文