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    『設(shè)計(jì)模式』知多少

    為了更好的學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)模式,以及督促自己完成設(shè)計(jì)模式的學(xué)習(xí),現(xiàn)提筆為記。怎么的,每周至少也要學(xué)一個(gè)設(shè)計(jì)模式?。?!懇請(qǐng)大家的監(jiān)督和不吝賜教,共同學(xué)習(xí)和進(jìn)步!內(nèi)容主要參考自《設(shè)計(jì)模式...

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    通俗講解pytorch中nn.Embedding原理及使用

    函數(shù)調(diào)用形式 其為一個(gè)簡(jiǎn)單的存儲(chǔ)固定大小的詞典的嵌入向量的查找表,意思就是說(shuō),給一個(gè)編號(hào),嵌入層就能返回這個(gè)編號(hào)對(duì)應(yīng)的嵌入向量,嵌入向量反映了各個(gè)編號(hào)代表的符號(hào)之間的語(yǔ)義關(guān)系...

  • 如何感性地理解EM算法?

    如果使用基于最大似然估計(jì)的模型,模型中存在隱變量,就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為,理解EM算法背后的idea,遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受,從...

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    [轉(zhuǎn)]SIFT特征原理詳解及實(shí)現(xiàn)

    0 寫在前面 學(xué)習(xí)了一下大神的博客,這篇文章真的寫的很棒,把整個(gè)SIFT的原理講的通俗易懂,轉(zhuǎn)載學(xué)習(xí)一下。 原文作者:Brook@CV 原文鏈接:SIFT特征詳解 另外在文章...

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    CAM論文剖析(Learning Deep Features for Discriminative Localization)

    英文原文請(qǐng)點(diǎn)這里譯文請(qǐng)點(diǎn)這里 文章內(nèi)容剖析 實(shí)驗(yàn)代碼在這里. 摘要 本文主要工作 1、闡述GAP如何使CNN具有卓越定位能力 2、證明了所提出網(wǎng)絡(luò)能定位出“區(qū)別性”區(qū)域,且分...

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    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看見了什么

    這是眾多卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化方法之一,方法來(lái)自于論文《Learning Deep Features for Discriminative Localization》,論文譯文在...

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    弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和小目標(biāo)檢測(cè)

    本文收集整理弱監(jiān)督學(xué)習(xí)和小目標(biāo)檢測(cè)方面的資料。 [TOC] 弱監(jiān)督學(xué)習(xí)何謂弱監(jiān)督學(xué)習(xí)CV中的弱監(jiān)督學(xué)習(xí)PeopleApproaches 小目標(biāo)檢測(cè)相關(guān)算法 1.弱監(jiān)督學(xué)習(xí) 什...

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