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    Siamese Network & Triplet NetWork

    Siamese Network(孪生网络) 简单来说,孪生网络就是共享参数的两个神经网络 ? 在孪生网络中,我们把一张图片$X_1$作为输入,得到该图片的编码$G_W(X_1)$。...由于相似的图片应该具有相似的特征(编码),利用这一点,我们就可以比较并判断两张图片的相似性 孪生网络的损失函数 传统的Siamese Network使用Contrastive Loss(对比损失函数)...;验证标题与正文的描述是否一致(标题和正文长度差别很大),或者文字是否描述了一幅图片(一个是图片,一个是文字)就应该使用Pseudo-Siamese Network Triplet Network(三胞胎网络...) 如果说Siamese Network是双胞胎,那Triplet Network就是三胞胎。...Triplet Network在CIFAR,MNIST数据集上效果均超过了Siamese Network ?

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    Pointer Network

    Pointer Network是seq2seq模型的一种变型。seq2seq模型是一种编码-解码框架的端到端生成模型,已经在机器翻译、对话生成、语法改错等领域有了成功的进展。本文不再赘述。...此处主要介绍Pointer Network的基本原理和作用。...Pointer Network的主要作用 Pointer Network主要用于解决组合优化问题,传统的优化问题寻优一般使用启发式的搜索算法,基于Pointer Network主要是对源数据进行组合...Pointer Network的模型框架 ? 对于凸包问题,可以简述为:可定图中若干点,选取其中几个连接成凸多边形使得该多边形能包含图中所有的点。...(3)区别于seq2seq +Attention模型,Pointer Network直接使用Attention的权重信息作为位置重要性的概率分布输出 ?

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    A Tutorial on Network Embeddings

    A Tutorial on Network Embeddings paper:https://arxiv.org/abs/1808.02590 NE 的中心思想就是找到一种映射函数,该函数将网络中的每个节点转换为低维度的潜在表示...典型例子 DeepWalk: 其学习 Zachary’s Karate network 网络中的拓扑结构信息并转换成一个二维的潜在表示(latent representation) ?...,合并为多个层次的网络图 通过递归地粗粒化方式,将原网络图的节点和边通过合并划分成一系列分层的结构更小的网络图,然后再利用现有的算法进行不断的特征提取,从而实现最终的network embedding特征提取...特征网络嵌入( Attributed Network Embeddings ) 无监督网络嵌入方法仅利用网络结构信息来获得低维度的网络特征。...因此期望网络嵌入方法还从节点属性和边缘属性中的丰富内容中学习 挑战:特征的稀疏性,如何将它们合并到现有的网络嵌入框架中 方法: TADW Network repre- sentation learning

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