因此,对于每个RGB图像像素Ixy=[IR xy, IG xy,IB xy]T,我们添加以下数量: 其中pi和λi分别是RGB像素值的3×3协方差矩阵的第i个特征向量和特征值,αi是前面提到的随机变量。对于特定训练图像的所有像素,每个αi只绘制一次,直到该图像再次用于训练,此时它被重新绘制。该方案近似地捕捉了自然图像的一个重要特性,...
【论文翻译】Bayesian graph convolutional neural networks for semi-supervised classifification 摘要 1,引言 2,相关工作 3,背景 4,方法论 5,实验结果 6,结论及未来工作 摘要 近年来,将卷积神经网络应用于图结构数据的技术已经出现。图卷积神经网络(GCNNs)已被用于处理节点、图的分类和矩阵补全问题。虽然性能令人...
这里简单列几个实验结果,具体实验设置可以自行参考原论文。 1、MNIST数据集上对比经典CNN 2、20NEWs数据集上多种架构效果 3、MNIST数据集上多种卷积核的对比 下图中Non-Param和Spline代表第一代GCN论文中提出的两种卷积核,Chebyshev代表本文提出的卷积核: 4、GPU加速效果对比 下图表明本文提出的GCN结构在使用GPU加速...
论文:(2017) Age and gender classification from speech and face images by jointly fine-tuned deep neural networks. 地址: http://www.researchgate.net/publication/316970285_Age_and_Gender_Classification_from_Speech_and_Face_Images_by_Jointly_Fine-Tuned_Deep_Neural_Networks 简述:作者同时设计和训练了两...
按照之前看过的一篇综述性文章Deep Convolutional Neural Models for Picture-Quality Prediction: Challenges and Solutions to Data-Driven Image Quality Assessment的说法,本文是第一篇将CNN用于IQA问题的。下面简单看一下作者的思路和模型。 INTRO FR measures,有参考的图像评估,state of the art 的传统方法: ...
卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)[2, 4, 15]利用类别标签学习弱监督的零件模型取得了显著的进展,这些类别标签不依赖于边界框/零件标注,因此可以大大提高细粒度识别的可用性和可伸缩性[25,31,35]。该框架通常由两个独立的步骤组成:1)通过正/负图像块[35]的训练进行局部定位,或者通过预先训练好...
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 ...
论文https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdf 摘要 文章报告了一系列神经网络的实验,利用预训练的词向量来训练网络,完成句级别分类任务。文章展示...
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。
经典论文重读---风格迁移篇(一):Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。