论文:https://arxiv.org/abs/2305.0937 摘要 由于人们对图像的审美偏好远未被理解,因此图像美学评价是一项具有挑战性的人工智能任务。虽然这项任务背后的因素范围几乎是无限的,但是一些美学属性会影响这些偏好。本文提出一种考虑这些属性的多任务卷积神经网络。所提神经网络联合学习图像的属性以及整体美学得分。本文多任务...
其中baseline就是最基础的配对交易,基本上所有论文都会以此作为基准; 然后LSTM、CNN-LSTM、CNN-LSTM(ext.,就是加上P_up和P_down两个特征的模型)作为对比。可以看出只加LSTM似乎最后没有改善,但加了CNN之后改善明显。 作者也列举了详细的数据对比: 风险暴露 作为此类论文的基本套路,分析完策略绩效后,一般都会分析策...
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contestinto the 1000 different classes. On the test data, we achieved top-1 and top5 error rates of 37.5% and 17.0% which is considerably better than theprevious...
我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论是频域卷积(Spectral-domain),背后理论有点复杂。 这篇文章则从空域卷积(Spatial-domain)角度出发,直观上十分容易理解。
深度学习论文阅读图像分类篇(一):AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 Abstract 摘要 1.Introduction 引言 2.The Dataset 数据集 3.The Architecture 架构 3.1 非线性ReLU 函数 3.2在多 GPU 上训练 3.3局部响应归一化 ...
实验在graph-classification上表现极差——因为我看作者通过将所有节点求和并平均了一下来表示graph-feature,着就让我想到了GNN上限的一篇论文,即sum的操作是优于mean的【当然对graph-classification了解不多,个人臆想】,mean反而更不容易区分开不同的graph了
论文:Learning Multi-Attention Convolutional Neural Network for Fine-Grained Image Recognition Abstract 识别细粒度类别(例如,鸟类种类)高度依赖于鉴别部分定位和基于部分的细粒度特征学习。现有的方法主要是独立地解决这些挑战,而忽略了这样一个事实:部分本地化(例如,鸟的头部)和细粒度特征学习(例如,头部形状)是相互...
论文:(2016) A cascaded convolutional neural network for age estimation of unconstrained faces 地址:http://ieeexplore.ieee.org/document/7791154 简述:使用建议的级联CNN进行年龄估计是为了处理Adience数据集、FG-NET数据集和ICCV 2015 Challern challenge数据集的无约束人脸图像。采用的方法分三个阶段完 。在第一...
Graph Neural Network(GNN)综述 node.js数据结构机器学习神经网络 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域。
2.2 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN) 上图为CNN的网络结构,CNN可以有效的降低反馈神经网络(传统神经网络)的复杂性,常见的CNN结构有LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等等,其中在LVSVRC2015 冠军ResNet的网络层次是AlexNet的20多倍,是VGGNet的8倍;从这些结构来讲CNN发展的一个方向...