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gzq / nic_sql
Pickle 0 0

Updated 3 hours ago

OpenI / Paddle
Python 0 0

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) 是一个简单易用、高效灵活、可扩展的深度学习平台,最初由百度科学家和工程师共同开发,目的是将深度学习技术应用到百度的众多产品中。

Updated 7 hours ago

天元(MegEngine)是旷视自主研发的开源深度学习框架,于2020年3月正式在 OpenI 启智社区开源,天元能够帮助开发者高效的完成深度学习算法的设计、训练、部署,有效提升AI研发工作效率。

Updated 22 hours ago

Single_Path_NAS通过一个7x7的卷积来替换3x3、5x5和7x7的三种卷积(外边一圈mask清零可以变成3x3或5x5),这个大的卷积成为superkernel,于是整个网络只有一种卷积,看起来是一个直筒结构。搜索空间是基于block的直筒结构,跟ProxylessNAS和FBNet一样,都采用Inverted Bottleneck 作为cell, 层数跟MobileNetV2一样都是22层,每层只有两个参数 expansion rate, kernel size需要搜索,其他都已固定,比如22层中每层的filter number已固定死,跟FBNet一样,跟MobileNetV2比略有变化。论文中的kernel size和FBNet、 ProxylessNAS一样只有3x3和5x5两种,没有用上7x7。论文中的expansion ratio也只有3和6两种选择。kernel size 和 expansion ratio都只有2种选择,论文选择用Lightnn这篇论文中的手法,把离散选择用连续的光滑函数来表示,阈值用group Lasso term。论文用了跟ProxylessNAS一样的手法来表达skip connection, 用一个zero layer表示。

Updated 1 day ago

SE-ResNeXt是一个图像分类网络架构。作者注重于通道关系提出了Squeezeand-Excitation(SE)块,并在ResNeXt模型的基础上加入了该模块,提高了分类准确率。

Updated 1 day ago

在FishNet中,图像中所有分辨率的信息都被保留并会针对最终任务进行细化精炼。此外,FishNet的作者观察到现有的模型仍然直接传播从深层到浅层的梯度信息,而FishNet可以很好地解决这个问题。在ImageNet-1k数据集上,FishNet可以用更少的参数超过DenseNet和ResNet的精度。在2018年COCO检测挑战赛的获奖作品中,FishNet作为一个模块被应用。

Updated 1 day ago

ResNet50+BAM模型有一个被称为BAM的简单有效的Attention模型,可以和前向传播卷积神经网络相结合。该模型的作者将BAM置于ResNet的每个stage之间,多层BAMs得到了一个分层的注意力机制,可以消除每个stage之间的低层次特征,然后聚焦于明确的目标。

Updated 1 day ago

Projective Multiple Kernel Subspace Clustering

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Efficient and Effective Regularized Incomplete Multi-view Clustering

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Late Fusion Incomplete Multi-View Clustering

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Multiple Kernel k-means with Incomplete Kernels

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Global and Local Structure Preservation for Feature Selection

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An efficient radius-incorporated MKL algorithm for Alzheimer’s disease prediction

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One Pass Late Fusion Multi-view Clustering

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Effective End-to-end Unsupervised Outlier Detection via Inlier Priority of Discriminative Network

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Multi-View Spectral Clustering with Optimal Neighborhood Laplacian Matrix

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Adaptive Self-paced Deep Clustering with Data Augmentation

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Multiple Kernel Clustering with Neighbor-Kernel Subspace Segmentation

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Hierarchical Multiple Kernel Clustering

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Deep Fusion Clustering Network

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