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CMU提出基于学习的动作捕捉模型，用自监督学习实现人类3D动作追踪
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本文提出了一种用于密集人体3D动作追踪的模型，该模型使用合成数据进行监督，并利用可微渲染和自监督学习进行训练。该模型在2D姿态估计和3D人体姿势预测方面表现出色，优于其他基准模型，并且可以轻松扩展到其他3D人物重定向任务。
企鹅号小编
2018-01-05
2.2K
0
监督学习越来越准，我为什么要写bandit问题
机器学习
监督学习
监督学习的典型场景 在涉猎bandit问题之前，监督学习是很好概括的： 步骤 1 刻画原始需求： 给用户推荐一道菜，结果只有两个：用户喜欢或者不喜欢 步骤 2 映射成监督学习（二分类）问题：给定特征向量x=(菜的类型：荤菜/素菜，顾客类型：性别、年龄性别，就餐时间：早/午/晚），预测顾客是否会接受这道菜，y=0或1 步骤 3 用历史数据训练模型：选择常用的监督模型Logistic Regression/GBDT/神经网络，从大量的历史数据(x, y)中学习模型的参数，给定x，预测y越准越好 步骤 4 部
企鹅号小编
2018-01-10
616
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