原创 變分自編碼器VAE的由來和簡單實現(PyTorch)

變分自編碼器VAE的由來和簡單實現(PyTorch) ​ 之前經常遇到變分自編碼器的概念(\(VAE\)),但是自己對於這個概念總是模模糊糊,今天就係統的對\(VAE\)進行一些整理和回顧。 VAE的由來 ​ 假設有一個目標數據\(X=\{

原创 知識驅動的視頻理解論文一覽

Something-else: Compositional action recognition with spatial-temporal interaction networks. 2020 Spatio-Temporal Scen

原创 知識驅動的視覺理解論文一覽

  Visual Relationship Detection with Language Priors 2016  visual relationship detection領域的開山之作,檢測和定位圖上的多對object,然後分別對

原创 小樣本學習的定義

FSL 定義:few-shot learning 指的是給定一個 特定於任務 T 的包含 少量可用的有監督信息 的數據集 和與 T 不相關的輔助數據集 ,目標是爲任務 T 構建函數 ,該任務的完成利用了 中 很少的監督信息 以及 中

原创 STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing 閱讀筆記和pytorch代碼解讀

一.論文采用的新方法 1.AttGan中skip connect的侷限性   由於encoder中對特徵的下采樣實際上可能損失部分特徵,我們在decoder中進行上採樣和轉置卷積也無法恢復所有特徵,因此AttGan考慮採用了skip con

原创 StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains 閱讀筆記和pytorch代碼解析

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原创 Neo4j 圖數據庫查詢

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原创 AttGAN: Facial Attribute Editing by Only Changing What You Want 論文閱讀筆記和AttGan的pytorch代碼實現

1.總體框架   上面的過程用詳細描述即是 Test階段:       Train階段: 由於我們無法得知編輯後的image,所以顯而易見人臉屬性編輯是一個無監督問題,而對於我們的xa需要獲得關於b的屬性,故利用attribute c

原创 基於醫療知識圖譜的問答系統(二)

一.問答系統 問答系統從知識領域劃分: 封閉領域:封閉領域系統專注於回答特定領域的問題,由於問題領域受限,系統有比較大的發揮空間,可以導入領域知識或將答案來源全部轉換成結構性資料來有效提升系統的表現; 開放領域:開放領域系統則希望不設

原创 Neo4j圖數據庫導入數據

一.Neo4j簡介 1.數據構成 Neo4j使用圖相關的概念來描述數據模型,把數據保存爲圖中的節點以及節點之間的關係。數據主要由三部分構成: 節點。節點表示對象實例,每個節點有唯一的ID區別其它節點,節點帶有屬性; 關係。就是圖裏面的邊,

原创 知識圖譜和neo4j的基本操作

一.知識圖譜的簡介 1.知識圖譜是什麼 知識圖譜本質上是語義網絡(Semantic Network)的知識庫   可以理解爲一個關係圖網絡。 2.什麼是圖 圖(Graph)是由節點(Vertex)和邊(Edge)來構成,多關係圖一般包

原创 SQL學習(五) 高級處理

5.1 請說出針對本章中使用的 product(商品)表執行如下 SELECT 語句所能得到的結果。 SELECT product_id ,product_name ,sale_price ,MA

原创 SQL學習(四)集合運算

UNION和OR謂詞 找出 product 和 product2 中售價高於 500 的商品的基本信息. select * from product where purchase_price>500 union select * f

原创 SQL學習(一)初識數據庫

  RDBMS即關係型數據庫系統,該數據庫系統採用的系統結構最常見的是CS結構,即客戶服務器模式。   在該客戶服務器模式中,客戶端爲發起SQL請求的一端,而服務端則連接有數據庫,可以進行數據庫的讀取。而SQL數據庫是這麼組織的:行稱爲記錄

原创 SQL學習(二)基礎查詢與排序

  這裏我們以下面的table爲例演示,對練習題給出相應的操作      練習題答案 2.1 編寫一條SQL語句,從 product(商品)表中選取出“登記日期( regist 在2009年4月28日之後”的商品,查詢結果要包含 prod