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原创 DA-GAN: Instance-level Image Translation by Deep Attention Generative Adversarial Networks
本文均为总结其他人的博客对遇见的一些问题的解决,如有侵权,请联系删帖论文标题 :DA-GAN: Instance-level Image Translation by Deep Attention Generative Adversarial Networks论文提出的难点:(1)本论文采用的是无监督学习的方法,没有配对数据的情况下,很难找到正确的对应关系(2)set-level约束不能学...
2019-03-28 12:20:14 913
原创 卷积神经网络的一些疑惑点
本文均为总结其他人的博客对遇见的一些问题的解决,如有侵权,请联系删帖1、卷积神经网络的两大特点:参数共享,局部连接局部连接:卷积层节点仅与上一层的部分节点相连,只用来学习部分特征,通过卷积核来实现 ,同一特征采用同一卷积核进行处理,每次卷积核卷积生成的是下一层的一个神经元(下一层神经元的个数,也就是卷积操作生成值的个数),同一卷积核遍历一遍上一层的数据,生成的当前一个通道,训练用到的参数是下一...
2019-03-15 21:58:11 1596
原创 多层卷积网络以及通道变化问题
本文均为总结其他人的博客对遇见的一些问题的解决,如有侵权,请联系删帖多层卷积网络以及通道变化问题一、多层卷积的作用卷积层提取特征,池化层选择特征,全连接层进行分类。在提取图片上的一只小猫,用卷积神经网络进行提取时,卷积神经网络先提取图片上不同方向的直线和拐角;接着组合成高阶特征,比如三角形,正方形等;再接着抽象组合成眼睛,鼻子,嘴巴等五官;最后将五官组合成一张脸,每个卷积层提取的特征在下一...
2019-03-13 20:25:58 6259 2
原创 nlp事件抽取入门笔记(1)
本博客完全根据博主自己的理解写出来的有意见的欢迎提出。 首先提出问题: 1、nlp是什么? 2、nlp的事件抽取是什么? 3、事件抽取所处的位置? 4、事件抽取的方法有哪些? 5、模式匹配方法如何进行事件抽取? 6、机器学习方法如何进行事件抽取? 7、基于机器学习方法抽取方式的特点?**1、nlp是什么?** nl...
2018-09-07 20:06:32 5408
空空如也
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