原创 2019“智見AI” Spring Camp知識點簡要彙總-目標檢測方向
目標檢測方向 大佬們都提到的當前檢測遇到的問題 當前網絡對檢測不太友好，預訓練一般在ImageNet等用來分類的數據庫上 正負樣本的失衡 learning everything（anchor，NMS) anchor-based
2020-06-01 00:36:07
原创 自身深度學習論文彙總
深度學習論文彙總論文彙總經典必讀最新進展工程相關 論文彙總 將自己學習的論文進行彙總和分析，從而更清楚地把握整體論文脈絡（持更） 經典必讀 原博客鏈接： link. ImageNet Classification with De
2020-06-01 00:36:07
原创 對抗攻擊survey
對抗攻擊（adversarial attacks）彙總對抗攻擊概念常見對抗攻擊方法GAN相關對抗攻擊原理探討深度學習對抗樣本的八個誤解與事實 參考論文：Threat of Adversarial Attacks on Deep L
2020-06-01 00:36:07
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原创 GoogLeNet論文總結思考
Going Deeper with Convolutions（GoogLeNet）論文簡述論文要點當前問題解決方法思考小吐槽 論文簡述 本文通過利用多尺度卷積，在特徵維度上採用密集子矩陣來構建稀疏表示，並使用1×1的結構降維，從而
2020-06-01 00:36:07
原创 初次使用python(2)之如何下載ipdb模塊
上次提到了ipdb這個python中用於進行調試的模塊，但在python中是額外的package。所以，這篇文章寫得是如何下載ipdb模塊。 在Windows環境中，需要用pip來下載所有模塊。
2020-06-01 00:36:07
原创 Intriguing properties of neural network（Box-constrained L-BFGS）
Intriguing properties of neural network（Box-constrained L-BFGS）論文簡述semantic meaning of individual units先前工作作者觀點驗證方法
2020-06-01 00:36:07
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原创 explaining and harnessing adversarial examples(FGSM)
explaining and harnessing adversarial examples（FGSM）論文簡述論文重點先前工作對抗樣本的線性解釋非線性模型的線性擾動*線性模型的對抗擾動推導及對抗訓練*非線性模型的對抗訓練對抗樣本
2020-06-01 00:36:07
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原创 Deconvnet論文總結思考
Adaptive Deconvolutional Networks for Mid and High Level Feature Learning（deconvnet）論文簡述論文要點提出問題解決方案模型優勢網絡結構損失函數反捲積
2020-06-01 00:36:07
原创 leetcode part2 --two sum with hashmap
1、hashmap是一個散列桶（數組和鏈表），它存儲的內容是鍵值對(key-value)映射。 2、put(key,value)存儲數據。先對鍵通過hashcode()找到要存儲的桶bucket，如果無碰撞，直接放入桶中，有碰撞的
2019-06-21 03:32:45
原创 leetcode part1--十六進制的轉換
題目： Given an integer, write an algorithm to convert it to hexadecimal. For negative integer, two’s complement metho
2019-06-11 09:52:46
原创 Low-Shot Learning from Imaginary Data論文簡要解讀
Low-Shot Learning from Imaginary Data論文摘要論文要點end-to-end訓練Learned HallucinationImplementation details最終效果疑問點 論文摘要 本文
2019-06-11 09:52:46
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原创 小樣本學習知識點彙總
小樣本學習年度進展|VALSE2018：https://blog.csdn.net/XWUkefr2tnh4/article/details/80729940 當前大數據監督訓練的問題：知識無法積累，需要大量的數據集 解決當前問題的
2019-05-14 19:35:08
原创 2019“智見AI” Spring Camp 知識點簡要彙總-卷積網絡模型設計方向
卷積網絡模型設計方向 代季峯《卷積神經網絡中的幾何形變建模》 由於構造卷積神經網絡 (CNN) 所用的模塊中幾何結構是固定的，其幾何變換建模的能力本質上是有限的。之前的網絡保持空間不變性都是通過仿射變換等形式，但仿射變換仍然具
2019-05-13 19:44:43
原创 meta-SR
Meta-SR論文摘要論文重點整體框架meta-Upscale moduleLocation ProjectionWeight PredictionFeature Mapping算法feature learning module思考
2019-05-01 00:55:54
原创 Box-constrained L-BFGS 相關知識拓展
Box-constrained L-BFGS 相關知識拓展box-constrained optimization problemhard problemL-BFGS矩陣相關autoencoder變分自動編碼器(Variational
2019-04-17 04:03:30
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