TransH论文：剩余部分

4.3链接预测 表3:链接预测结果.不同方法的性能. 总体结果 表3显示了所有数据集所有方法的比较.与预期结果一致,经过过滤设置的结果具有较低的平均排名和较高的[email protected],相信在链接预测方面对各种方法有一个清晰地性能评估.然而,raw和filtered的趋势是一样的. 我们的方法TransE在所有度量上面通常很大程度上优于所有进行比较的方法,并且取得了一些绝对好的性能例如WN上89%的[email protected](超过40k的实体)和在FB1M上的34%的[emai

Segnet: 一种用于图像分割的深度卷积编码-解码架构 摘要 我们展示了一种新奇的有实践意义的深度全卷积神经网络结构,用于逐个像素的语义分割,并命名为SegNet.核心的可训练的分割引擎包含一个编码网络,和一个对应的解码网络,并跟随着一个像素级别的分类层.编码器网络的架构在拓扑上与VGG16网络中的13个卷积层相同.解码网络的角色是映射低分辨率的编码后的特征图到输入分辨率的特征图.具体地,解码器使用在相应编码器的最大合并步骤中计算的池化索引来执行非线性上采样.这消除了上采样的学习需要.上采样后

Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 问题概述:Graph cut是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmenta

"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在<Science>期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法.经过几天的努力,终于用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法. 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离.对于每一个数据点,要计算两个量:点的局部密度和

在我们设计无监督学习模型时,应尽量做到 网络结构与有监督模型兼容 有效利用有监督模型的基本模块,如dropout.relu等 无监督学习的目标是为有监督模型提供初始化的参数,理想情况是"这些初始化的参数能够极大提高后续有监督模型准确率,即使有监督任务的训练样本数很少".类别理解就是,我们在Imagenet上通过有监督的方式训练得到了表达能力很强的网络,在我们迁移至新的任务时(该任务带有训练标签的样本有限),我们一般固定在Imagenet上训练好模型的前N层(N可以根据实际需要调整),然

main.tex 1 \documentclass[preprint,authoryear,PhD]{cumtthesis} 2 \usepackage{fancyvrb}%----------------------------------------------------------用于代码排版 3 \DefineVerbatimEnvironment{shell}{Verbatim}% 4 {frame=single,framerule=0.3mm,rulecolor=\color{re

之前,我知道可以可视化CNN,也只是知道有这么一回事情.至于它是"怎么做的.其原理是什么.给我们的指导意义是什么",也不清楚.说白了,就是我知道有"CNN可视化",仅仅停留在"知道"层面!但当自己需要运用.理解其他CNN可视化技术时,才晓得将这篇paper精读一下. Background 1)在很多分类任务中(如手写字符识别.人脸识别,以及极具挑战性的Imagenet Classification),CNN取得了极好的性能.但是,CNN是怎么做到

自传101.在张家界学院工作六9----赠电摩器   二零零七年五月二十七日我写<电摩器加插图看运气(七古)>:辰时准备迎接君,电话来了正合心.吾师余先洗头发,一会再去汝屋门.巳时君到迎进来,红上青下挺胸怀.余刚洗过这头发,路上风吹已散开. 快把花包放下肩,空调这里坐轻闲.吾师余要上花所,去吧来到就想玩.  昨晚遇到一黑汉,要余跟伊去饭店.就伊一个大男人,余没有去恐有骗.那人是否叫福特,汝怎知道汝说过.过去余们相认识,一般往来还不错.余还想加一个图,别人都加余却无.汝想加上就加吧,余备一个看行