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This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

如何高效阅读论文 吴恩达 理解一篇论文需要花多少时间? 对于刚接触机器学习的人来说,理解一篇相对简单的论文可能需要一个小时,这并不罕见.但是,有时你可能会偶然发现需要3个小时甚至更长时间才能真正理解的论文. 最重要的是不断学习,变得更好是指更加稳定的学习,而不是集中一段时间内读大量的论文.与其在短时间内死记硬背,不如从明年开始每周读两篇论文. 大体上的方法 Step 1. 编写一份论文列表 尝试创建一份研究论文列表.包括你拥有的任何文本(例如微信公众号等)或学习资源. Step 2. 过一遍列表

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT

作者:廖君链接:https://www.zhihu.com/question/19868791/answer/88873783来源:知乎 分布式系统(Distributed System)资料 <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT读博的时候是做分布式系统的研究的,现在在NUS带学生,不仅仅是分布式系统,还有无线网络.如果感兴趣

原文地址:How to get a job in deep learning 原文翻译与校对:@戴丹 && @胡杨 && 寒小阳 时间:2016年10月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52777661 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出 如果你是一个软件工程师(或者你现在正在学习这一方面),你肯定有机会听说过深度学习(有时候深度学习缩写为"DL").它现在是一个热门.且快速

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

以下是张尧学获奖申报论文列表:(共计8篇) 1.Yaoxue Zhang and Yuezhi Zhou. Transparent Computing: A New Paradigm for Pervasive Computing, LNCS 4159, 2006 年第1卷1-11页. 2.Yaoxue Zhang and Yuezhi Zhou. 4VP+: A Novel Meta OS Approach for Streaming Programs in Ubiquitous Comput

转载:http://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5485438.html 最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by