随笔分类 -  深度学习

上一页 1 ··· 4 5 6 7 8 9 下一页
论文笔记之：Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory
摘要：Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory Nature 2016 updated on 2018-07-21 15:30:31 Paper：http://www.nature.com/nature/jou 阅读全文
posted @ 2016-10-14 13:15 AHU-WangXiao 阅读(2923) 评论(0) 推荐(0)
关于 Graph Convolutional Networks 资料收集
摘要：关于 Graph Convolutional Networks 资料收集 Updated on 2018-08-07 10:11:09 The blog collect some related files on graph convolutional network, including: Blo 阅读全文
posted @ 2016-10-13 16:27 AHU-WangXiao 阅读(1492) 评论(0) 推荐(0)
（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法
摘要：深度｜神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者：Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与：chenxiaoqing、范娜Fiona、杨超、微胖、汪汪、赵巍 导读：这是《神经网络和深度学习简史》第一部 阅读全文
posted @ 2016-10-10 00:29 AHU-WangXiao 阅读(662) 评论(0) 推荐(0)
（转）分布式深度学习系统构建 简介 Distributed Deep Learning
摘要：HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HOME ABOUT CONTACT SUBSCRIBE VIA RSS HO 阅读全文
posted @ 2016-10-10 00:27 AHU-WangXiao 阅读(1434) 评论(0) 推荐(0)
(转) Deep learning architecture diagrams
摘要：FastML Machine learning made easy RSS Home Contents Popular Links Backgrounds About Deep learning architecture diagrams 2016-09-30 Like a wild stream 阅读全文
posted @ 2016-10-01 21:29 AHU-WangXiao 阅读(1202) 评论(0) 推荐(0)
关于 Local feature 和 Global feature 的组合
摘要：关于 Local feature 和 Global feature 的组合 1.全局上下文建模： 阅读全文
posted @ 2016-09-21 20:55 AHU-WangXiao 阅读(747) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Siamese Instance Search for Tracking
该文被密码保护。
posted @ 2016-09-18 11:16 AHU-WangXiao 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)
Analyzing The Papers Behind Facebook's Computer Vision Approach
摘要：Analyzing The Papers Behind Facebook's Computer Vision Approach Introduction You know that company called Facebook? Yeah, the one that has 1.6 billion 阅读全文
posted @ 2016-09-04 00:19 AHU-WangXiao 阅读(397) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks
该文被密码保护。
posted @ 2016-09-01 15:10 AHU-WangXiao 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)
（转）基于深度学习的物体检测
摘要：本文转自：http://www.cosmosshadow.com/ml/%E5%BA%94%E7%94%A8/2015/12/07/%E7%89%A9%E4%BD%93%E6%A3%80%E6%B5%8B.html 物体检测 Index RCNN Fast RCNN Faster RCNN R-FC 阅读全文
posted @ 2016-08-31 23:42 AHU-WangXiao 阅读(3365) 评论(0) 推荐(0)
Awesome Reinforcement Learning
摘要：Awesome Reinforcement Learning A curated list of resources dedicated to reinforcement learning. We have pages for other topics: awesome-rnn, awesome-d 阅读全文
posted @ 2016-08-16 23:12 AHU-WangXiao 阅读(860) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Learning Dynamic Hierarchical Models for Anytime Scene Labeling
该文被密码保护。
posted @ 2016-08-13 15:49 AHU-WangXiao 阅读(3) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Playing for Data: Ground Truth from Computer Games
摘要：Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page：http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Pape 阅读全文
posted @ 2016-08-10 01:33 AHU-WangXiao 阅读(2093) 评论(0) 推荐(0)
论文笔记之：Generative Adversarial Nets
摘要：Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要：本文通过对抗过程，提出了一种新的框架来预测产生式模型，我们同时训练两个模型：一个产生式模型 G，该模型可以抓住数据分布；还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本　而不是 G 的样本的概率．训练 G 的目的是让 D 阅读全文
posted @ 2016-08-06 21:49 AHU-WangXiao 阅读(12320) 评论(6) 推荐(0)
（转）A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks
摘要：Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Ad 阅读全文
posted @ 2016-08-04 22:50 AHU-WangXiao 阅读(354) 评论(0) 推荐(0)
(转)　Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM
摘要：R2RT R2RT Written Memories: Understanding, Deriving and Extending the LSTM Tue 26 July 2016 When I was first introduced to Long Short-Term Memory netw 阅读全文
posted @ 2016-08-04 22:47 AHU-WangXiao 阅读(553) 评论(1) 推荐(0)
3D CNN for Video Processing
摘要：3D CNN for Video Processing Updated on 2018-08-06 19:53:57 本文主要是总结下当前流行的处理 Video 信息的深度神经网络的处理方法． 参考文献： 1. 3D Convolutional Neural Networks for Human A 阅读全文
posted @ 2016-08-03 21:05 AHU-WangXiao 阅读(3241) 评论(0) 推荐(0)
[译] AlphaGo 的确是一个大事件
摘要：[译] AlphaGo 的确是一个大事件 转自：http://www.jianshu.com/p/157a15de47df 字数3797 阅读696 评论0 喜欢4 作者：Michael Nielsen，源地址：https://www.quantamagazine.org/20160329-why- 阅读全文
posted @ 2016-08-01 00:47 AHU-WangXiao 阅读(364) 评论(0) 推荐(0)
(转)　faster rcnn
该文被密码保护。
posted @ 2016-07-29 14:33 AHU-WangXiao 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)
如何才能将Faster R-CNN训练起来？
摘要：如何才能将Faster R-CNN训练起来？ 首先进入　Faster RCNN 的官网啦，即：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn#installation-sufficient-for-the-demo 先用提供的　model　自己测试一下效果嘛 阅读全文
posted @ 2016-07-29 08:41 AHU-WangXiao 阅读(23114) 评论(12) 推荐(0)

上一页 1 ··· 4 5 6 7 8 9 下一页