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BigGAN论文解读

《Large scale GANtraining for high fidelity natural image synthesis》这篇文章对训练大规模生成对抗网络进行了实验和理论分析，通过使用之前提出的一些技巧，如数据截断、正交正则化等，保证了大型生成对抗网络训练过程的稳定性。本文训练出的模型在生成数据的质量方面达到了前所未有的高度，远超之前的方法。作者对生成对抗网络训练时的稳定性进行了分析，借助于矩阵的奇异值分析。此外，还在生成数据的多样性与真实性之间做了折中。总体来说，本文的工作相当扎实，虽然没有大的方法上的创新，但却取得了非常好的效果，对稳定性的分析也有说服力。

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2018-12-21

1.1K0

时空建模新文解读：用于高效视频理解的TSM

接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。

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2018-12-19

1.3K0

【免费线上实践】动手训练模型系列：InfoGAN解析

random noise杂乱无章？看InfoGAN如何借助互信息学习出可解释的特征。调整学习出来的特征对生成的图片会有什么影响呢？动动小手，大胆尝试一下吧！！！

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2018-12-19

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【免费线上实践】动手训练模型系列：SVM径向基核函数的参数选择

径向基核函数（RBF）是最为常用的非线性分类核函数．而相比于线性核函数，工程项目中使用RBF需要花费更长时间进行调参。

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2018-12-19

1.1K0

理解计算:从根号2到AlphaGo番外篇眼见未必为实--漫谈图像隐写术

有很多技术都致力于保护信息安全，其中有两类技术最为著名，一个是密码学，另一类就是密写术，也称为隐写术。应邀借此机会向大家谈谈隐写术这个很多人都不太熟悉的领域。本文将带领大家了解隐写技术发展的历史，现代隐写术的基本方法及问题。最重要的是，我将带领大家进一步了解深度生成模型(生成对抗网络)对隐写技术带来的影响。希望能通过对隐写领域的介绍，对大家在其他领域应用生成对抗网络有所启发。

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2018-12-19

7940

机器学习与深度学习经典论文整理

这篇文章整理出了机器学习、深度学习领域的经典论文。为了减轻大家的阅读负担，只列出了最经典的一批，如有需要，可以自己根据实际情况补充。

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2018-12-17

1.1K0

双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述

其他机器学习数据挖掘深度学习

细粒度图像分类旨在同一大类图像的确切子类。由于不同子类之间的视觉差异很小，而且容易受姿势、视角、图像中目标位置等影响，这是一个很有挑战性的任务。因此，类间差异通常比类内差异更小。双线性汇合（bilinear pooling）计算不同空间位置的外积，并对不同空间位置计算平均汇合以得到双线性特征。外积捕获了特征通道之间成对的相关关系，并且这是平移不变的。双线性汇合提供了比线性模型更强的特征表示，并可以端到端地进行优化，取得了和使用部位（parts）信息相当或甚至更高的性能。

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2018-12-17

2.4K0

活体检测新文解读：利用多帧人脸来预测更精确的深度

京东金融和中科院联合发表的“Exploiting temporal and depth information for multi-frame face anti-spoofing”[1]

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2018-12-17

1.4K1

动手训练模型系列：过拟合与训练集规模

loss值采用Cross_entropy计算，表征训练/测试样本与实际训练/测试分类结果的总误差。

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2018-12-14

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编写基于TensorFlow的应用之构建数据pipeline

本文主要以MNIST数据集为例介绍TFRecords文件如何制作以及加载使用。所讲内容可以在SIGAI 在线编程功能中的sharedata/intro_to_tf文件夹中可以免费获取。此项功能对所有注册用户免费开放。非注册用户在官网注册即可使用。

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2018-12-14

1.1K0

机器学习在信用评分卡中的应用

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning论文解读

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2018-12-13

1.1K0

图像分割技术介绍

图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。

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2018-12-12

1.7K0

理解概率密度函数

概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中，我们经常对样本向量x的概率分布进行建模，往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念，帮你更深刻的理解它。

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2018-12-06

1K0

Large scale GAN training for high fidelity natural image synthesis解读

尽管最近几年在生成式图像建模上取得了进步，但从ImageNet这样的复杂数据集生成高分辨率、多样化的图像仍然是一个具有挑战性的工作。为了达到这一目标，本文作者训练了到目前为止最大规模的生成对抗网络（BigGAN），并对这种规模下的网络在训练时的不稳定性进行了研究。作者发现，将正交正则化用于生成器网络能够起到很好的效果，通过对隐变量的空间进行截断处理，能够在样本的真实性与多样性之间进行精细的平衡控制。本文提出的方法在类别控制的图像生成问题上取得了新高。如果用ImageNet的128x128分辨率图像进行训练，BigGAN模型生成图像的Inception得分达到了166.3，FID为9.6。

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2018-12-04

1.6K0

理解计算:从根号2到AlphaGo番外篇——眼见未必为实--漫谈图像隐写术

传递秘密消息的历史非常悠久，在公元前500年左右的波希战争时期，就有将奴隶的头发剃掉，然后在头皮上刺上字，等奴隶的头发张长后，将这个人派去传递消息，一次消息传递可能历时好几个月。这是有记载的密写术最早的历史，如图1所示：

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2018-11-30

1K0

机器学习在信用评分卡中的应用

互联网金融，特别是P2P信贷在过去几年可以说经历了大起大落的过山车。在经历了2016、2017年的高速发展后，随着整体经济环境遇冷、政策层面监管趋严，行业已进入洗牌周期。特别是随着18年7月P2P暴雷潮的出现，更是为行业前途蒙上一层迷雾。

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2018-11-14

2.4K1

图像分割技术介绍

图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的个重要的研究方向，是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程，从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。

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2018-11-13

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化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。

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2018-11-07

1.3K0

理解概率密度函数

概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中，我们经常对样本向量x的概率分布进行建模，往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念，帮你更深刻的理解它。

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2018-10-31

1.2K0

三维深度学习中的目标分类与语义分割

在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来越多。但是在很多实际应用中，例如自动驾驶中，只使用RGB信息是远远不够的，因为我们不仅仅想要知道周围有什么物体，还想要知道物体具体的三维信息（位置，运动状态等），因此，三维方面的深度学习也逐渐发展了起来并取得了不错的效果。

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2018-10-18

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