原创 Learning to Sample
1.Background 3D數據可以用點雲、multi-view img、體素網格來表示，點雲相較於體素網格僅包含了3D 物體的表面信息，是一種更高效的表示方法。然而因爲點雲中包含大量的點，處理起來很難。於是想辦法減少點的數量很
2019-10-26 06:36:20
原创 神經網絡及其在點雲中的應用
目錄 1.傳統的人工神經網絡（也叫作多層感知機）分爲幾大模塊 2. 卷積神經網絡（也叫作多層感知機）分爲幾大模塊？ 3.基於點雲的神經網絡 神經網絡可以分爲生物神經網絡和人工神經網絡。我們通常在機器學習領域提到的神經網絡都指的是人
2019-10-26 06:36:20
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原创 圖卷積學習筆記
最早提出圖網絡的論文：2014-Spectral Networks and Deep Locally ConnectedNetworks on Graphs 最早提出圖卷積的論文：2017-Semi-Supervised Cla
2019-09-03 04:47:50
原创 最早提出“基於時空的圖神經網絡”論文：Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 閱讀筆記
卷積過程： 將卷積過程遷移到圖卷積中需要考慮兩個問題： (i) Determining the node sequences for which neighborhood graphs are created;決定圍繞哪些結點創
2019-09-03 04:47:50
原创 從PageRank到TextRank的簡要介紹
PageRank PageRank部分主要參考bilibili網站的視頻，視頻講解的比較清晰易懂，視頻目錄內容如下： 接下來做簡單的幾點總結： PageRank的定義和由來 PageRank，網頁排名，又稱網頁級別、Googl
2019-07-30 03:53:22
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原创 PointNet代碼閱讀筆記
第一步：瞭解數據集和數據預處理 ModelNet數據集 改數據集是由論文[3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes]提出的，按照模具的類別分： 1. Mod
2019-06-18 06:07:30
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原创 Pytorch學習1
錯誤（未解決）——RuntimeError: dot: Expected 1-D argument self, but got 2-D import torch import numpy as np #abs data = [[
2019-06-11 12:09:41
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原创 圖論中的組合優化——二分圖匹配
一、二分圖 設G=(V,E)是一個無向圖，如果頂點V可分割爲兩個互不相交的子集(A,B)，並且圖中的每條邊（i，j）所關聯的兩個頂點i和j分別屬於這兩個不同的頂點集(i in A,j in B)，則稱圖G爲一個二分圖。 二、匹配 極大匹配
2018-11-30 23:59:30
原创 Pycharm 中 遇到Unresolved reference 'sklearn'
轉：https://blog.csdn.net/mingtiannihao623/article/details/79541677 解決方法: 在編程過程中，遇到很多錯誤，提示都是unresolved reference，在進行先關搜素後
2018-11-07 03:12:59
原创 sklearn庫的學習
轉：https://blog.csdn.net/u014248127/article/details/78885180 本篇文章主要從兩個方面出發：1，介紹sklearn官方文檔的類容和結構；2，從機器學習重要步驟出發講清楚sklea
2018-11-07 03:12:59
原创 Python錯誤彙總
ImportError: No module named sklearn.cross_validation 錯誤原因：模塊在不同的python版本重命名了
2018-10-26 23:18:38
原创 強化學習入門
學習資料 《Reinforcement Learning-An Introduction》——本書由強化學習之父Richard Sutton和他的博士生導師Andrew Barto共同撰寫。該書的電子版以在 http://incomple
2018-10-15 02:52:22
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原创 NP-hard
上次開組會，聽師姐在講解她的論文，提到了NP難的問題，感覺經常聽到這個問題，導師還特意給我們解釋了一番，聽得一知半解。於是兩週後又要開組會了，臨時想起來決定查查NP難是什麼，沒想到竟然是家族企業。。。 1.P問題 這類問題是最簡單的一類問
2018-10-10 03:03:15
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原创 KM(KunhMunkres)算法
對於二分圖的每條邊都有一個權（非負），要求一種完備匹配方案，使得所有匹配邊的權和最大，記做最優完備匹配。（特殊的，當所有邊的權爲1時，就是最大完備匹配問題） 定理：設M是一個帶權完全二分圖G的一個完備匹配，給每個頂點一個可行頂標(第i個x
2018-09-13 11:03:52