随笔分类 -  深度学习

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论文笔记：Semantic Segmentation using Adversarial Networks
摘要：Semantic Segmentation using Adversarial Networks 2018-04-27 09:36:48 Abstract： 对于产生式图像建模来说，对抗训练已经取得了很好的效果。本文中，我们提出了一种对抗训练的方法来训练语义分割模型。其实这里就是加了一个对抗loss 阅读全文
posted @ 2018-04-27 09:53 AHU-WangXiao 阅读(2423) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：Attention Is All You Need
摘要：Attention Is All You Need 2018-04-17 10:35:25 Paper：http://papers.nips.cc/paper/7181-attention-is-all-you-need.pdf Code（PyTorch Version）：https://githu 阅读全文
posted @ 2018-04-17 10:46 AHU-WangXiao 阅读(1610) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation
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posted @ 2018-04-13 19:21 AHU-WangXiao 阅读(1) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：Diffusion-Convolutional Neural Networks （传播-卷积神经网络）
摘要：Diffusion-Convolutional Neural Networks （传播-卷积神经网络）2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络（DCNNs），一种处理 graph-structured data 的新模型。随着 DCNNs 的介绍， 阅读全文
posted @ 2018-04-09 22:48 AHU-WangXiao 阅读(4655) 评论(0) 推荐(0)
Something on Deep Learning
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posted @ 2018-04-08 19:40 AHU-WangXiao 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks
摘要：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks2018-03-05 11:13:05 1. 引言： 本文尝试用 基于四个方向的 RNN 来替换掉 CNN中的 convolutional lay 阅读全文
posted @ 2018-03-05 11:14 AHU-WangXiao 阅读(1452) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
摘要：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 i 阅读全文
posted @ 2018-02-22 10:43 AHU-WangXiao 阅读(1355) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：Object Detection Meets Knowledge Graphs
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posted @ 2018-02-08 17:02 AHU-WangXiao 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记：Inductive Representation Learning on Large Graphs
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posted @ 2018-02-06 23:26 AHU-WangXiao 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
【论文笔记】Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition
摘要：Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28 15:45:13 研究背景和动机： 行人动作识别（Human Action Recognition）主要从多个 阅读全文
posted @ 2018-01-28 17:07 AHU-WangXiao 阅读(15616) 评论(0) 推荐(0)
【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
摘要：Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 【Introduction】 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的：http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/ 阅读全文
posted @ 2018-01-17 22:30 AHU-WangXiao 阅读(3809) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks
摘要：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16 22:33:36 1. 文章主要思想： 2. 代码实现（Pytorch）：https://github.com/tkipf/pygcn 【Intro 阅读全文
posted @ 2018-01-16 23:11 AHU-WangXiao 阅读(7337) 评论(0) 推荐(0)
Matconvnet 的一些记录
摘要：Matconvnet 的一些记录 Example code from ADNet: Action-Decision Networks for Visual Tracking with Deep Reinforcement Learning [Paper] GitHub：https://github. 阅读全文
posted @ 2018-01-11 14:37 AHU-WangXiao 阅读(1005) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation
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posted @ 2018-01-08 21:26 AHU-WangXiao 阅读(6) 评论(0) 推荐(0)
论文阅读之：Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space
摘要：Deep Meta Learning for Real-Time Visual Tracking based on Target-Specific Feature Space 2018-01-04 15:58:15 Paper: https://arxiv.org/pdf/1712.09153.pd 阅读全文
posted @ 2018-01-04 16:08 AHU-WangXiao 阅读(3184) 评论(0) 推荐(0)
18 Issues in Current Deep Reinforcement Learning from ZhiHu
摘要：深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里？未来怎么走？哪些方面可以突破？ 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Lea 阅读全文
posted @ 2017-12-21 09:13 AHU-WangXiao 阅读(2019) 评论(0) 推荐(0)
Graph Convolutional Networks (GCNs) 简介
摘要：Graph Convolutional Networks 2018-01-16 19:35:17 this Tutorial comes from YouTube Video：https://www.youtube.com/watch?v=0_O8PdZBc5s&t=2097s 之所以这个方面的研究 阅读全文
posted @ 2017-12-18 21:42 AHU-WangXiao 阅读(5691) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
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posted @ 2017-12-18 00:30 AHU-WangXiao 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)
深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning）
摘要：深度学习课程笔记（七）：模仿学习（imitation learning） 2017.12.10 本文所涉及到的 模仿学习，则是从给定的展示中进行学习。机器在这个过程中，也和环境进行交互，但是，并没有显示的得到 reward。在某些任务上，也很难定义 reward。如：自动驾驶，撞死一人，reward 阅读全文
posted @ 2017-12-10 11:04 AHU-WangXiao 阅读(25617) 评论(4) 推荐(1)
论文笔记之：SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient
摘要：SeqGAN: Sequence generative adversarial nets with policy gradient AAAI-2017 Paper: https://arxiv.org/abs/1609.05473 Offical Tensorflow Code: https://g 阅读全文
posted @ 2017-11-26 21:14 AHU-WangXiao 阅读(5229) 评论(0) 推荐(0)

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