【教程】旷视的两个有趣的东西

第一个是旷视和北大在2017-2019年搞的联合课程github：https://github.com/zsc/megvii-pku-dl-courseB站视频：https://www.bilibili.com/video/av88056282讲课的不单有耳熟能详的几位大佬，还有在科研交付一线打拼多年，当下各战线的领军人物。第二是刚刚开源的MegEnginegithub：https...

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2020-03-26 11:40:50

【平价数据】Creatism：Google的自动风光摄影师

Fang, Hui, and M. Zhang. “Creatism: A deep-learning photographer capable of creating professional work.” (2017).这篇论文借助有限的无标定数据，用深度网络在虚拟自然环境中完成“取景-调色-打光”的摄影过程。所涉及的理论并不复杂，但给出的过程详细，对解决实际问题很有启发。 这里可以看

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2018-01-04 15:51:52

【目标检测】YOLO: You Only Look Once

YOLO目标检测算法详解

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2017-12-21 08:23:45

【深度学习】一张图看懂Receptive Field

本文尝试用最简明直白的图示，帮助理解和记忆Receptive Field的计算方法。什么是Receptive Field？在CNN中，第n层特征图中一个像素，对应第1层（输入图像）的像素数，即为该层的Receptive Field，简称RF。基本思路网络第1层输入，第n" role="presentation" style="position: relative;">nn

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2017-12-15 22:36:03

【推荐系统】Factorization Machine

本文介绍推荐系统基础算法Factorization Machines的模型思想、计算与优化方法。

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2017-12-11 21:41:18

【优化】共轭函数(Conjugate Function)超简说明

从便于理解的角度介绍共轭函数的概念并推导常用例子。

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2017-10-10 16:22:18

【优化】对偶上升法(Dual Ascent)超简说明

从便于理解的角度结合图示介绍对偶上升法。

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2017-10-08 15:53:10

【时间序列】时间序列分割聚类算法TICC

2017年KDD最佳论文，解决高维时间信号的自动分割聚类问题，并给出基于python的源码。

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2017-09-29 15:39:05

【平价数据】SimGAN：活用合成数据和无监督数据

Shrivastava, Ashish, et al. “Learning from simulated and unsupervised images through adversarial training.” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.2017概述本文是Apple在机器学习领域的首秀，同

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2017-09-15 15:09:44

【平价数据】GAN用于半监督学习

介绍Improved techniques for training gans中使用GAN进行半监督分类的方法

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2017-07-25 13:04:42

【深度学习】One Model to Learn Them All详解

详解Google论文One Model To Learn Them All

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2017-07-04 21:33:53

【深度学习】DeepMind关系推理网络

介绍Deep Mind简单而强力的关系推理网络：A simple neural network module for relational reasoning。

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2017-06-22 18:14:35

【深度学习】为什么深度学习需要大内存？

介绍深度学习中内存的开销来源，以及降低内存需求的几种解决方案。

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2017-05-12 15:30:50

【深度学习】RNN的梯度消失/爆炸与正交初始化

在训练较为复杂的RNN类型网络时，有时会采取正交方法初始化(orthogonal initialization)网络参数。本文用简单的例子介绍其中的原因。本文较大程度参考了这篇博客。简单例子RNN具有如下形式： ht=fh(W⋅ht−1+V⋅xt)h_t=f_h(W\cdot h_{t-1}+V\cdot x_t)yt=fy(U⋅ht)y_t = f_y(U\cdot h

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2017-05-09 22:40:22

【深度学习】Inception层详解

本文参考Torch的dpnn包中Inception层的源码，讲解该模块参数含义以及网络结构。核心思想Inception模块的起点是类似下图的结构：通道从M变换到N，把多个不同尺寸的卷积结果串接（concat）起来。 由于M,N往往很大，这种结构的模型大小和运算量都不小。 卷积运算，输入M层，输出N层，核尺寸k。输入数据大小H*W。 卷积参数数量：weight + b

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2017-04-09 18:28:37

【数学】方差/标准差的各种估计辨析

常用的方差(variance)、标准偏差(standard derivation)的内涵和计算方法有许多容易混淆之处，本文进行梳理。

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2017-02-28 18:49:44

【线性代数】特征值的物理意义

从坐标变换角度介绍特征值的物理意义

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2017-02-27 20:47:22

【优化】拉格朗日(Lagrange)乘子法超简说明

本文不做数学推导，从物理意义上讲解拉格朗日乘子法。

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2017-02-19 21:34:41

【线性代数】矩阵与线性方程组的几何意义

有线性方程组Ax=bAx=b。本文以三维为例，讨论其物理意义。解的物理意义上述线性方程组包含若干个三元一次方程： a11x1+a12x2+a13x3=b1a_{11}x_1+a_{12}x_2+a_{13}x_3 = b_1a21x1+a22x2+a23x3=b2a_{21}x_1+a_{22}x_2+a_{23}x_3 = b_2a31x1+a32x2+a33x3=

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2017-02-07 19:28:53

【行人识别】Deep Transfer Learning for Person Re-identification

解决行人识别中的Re-Identification问题：判断两次出现的人是否是同一个人。在Market 1501竞赛中名列榜首。

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2016-12-22 16:02:01

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