Deep Zoom Composer 用户手册(部分)
I.简介Microsoft Silverlight 2包含对这一由Live实验室SeaDragon团队创造的这一Deep Zoom技术.简单而言,deepzoom技术允许您观看大的图片只要您把将要观看的图片的一部分传给浏览器.你也可以平滑地平移或放大你的图像。这跟在线地图服务非常相似(Live Ea...
使用Deep Exploration进行STK 模型的转换-材质与贴图
STK模型格式及Deep Exploration介绍在STK软件中,使用两种格式进行3维模型的显示,mdl和dae两种格式。其中,mdl格式为STK软件特有的格式,暂时没有现成的CAD软件直接进行mdl格式模型的制作,只能通过STK软件自带的格式转换软件(lwConvert.exe)将lwo格式的模...
Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1
3、Spark MLlib Deep Learning Convolution Neural Network (深度学习-卷积神经网络)3.1http://blog.csdn.net/sunbow0Spark MLlib Deep Learning工具箱,是依据现有深度学习教程《UFLDL教程》中的...
Deep code comment generation笔记
Deep code comment generationdeepcom特点将代码注释生成任务表述为机器翻译任务。定制了基于序列的模型,以处理从源代码中提取的结构信息,以生成Java方法的注释。 特别是,提出了一种新的AST遍历方法(即基于结构的遍历(SBT))和一种特定于域的方法来更好地处理词汇表外...
论文阅读笔记---Deep High Dynamic Range Imaging of Dynamic Scanes
Kalantari N K , Ramamoorthi R . Deep high dynamic range imaging of dynamic scenes[J]. ACM Transactions on Graphics, 2017, 36(4):1-12.论文+数据+代码: http://...
【MAC考核】论文阅读《DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Net》
一、重点单词理解confine 限制hinders 阻碍popularisation 普及Simultaneous 同时simulation 模拟prone 容易generalised 广义; 全面; 普遍化recept 接受compact 紧凑的successive 连续的feedback 反馈d...
FitNets: Hints for thin deep nets论文笔记
论文地址:https://arxiv.org/abs/1412.6550github地址:https://github.com/adri-romsor/FitNets这篇文章提出一种设置初始参数的算法,目前很多网络的训练需要使用预训练网络参数。对于一个thin但deeper的网络的训练,作者提出知识...
论文笔记:《FoldingNet: Point Cloud Auto-encoder via Deep Grid Deformation》
1.介绍三维点云处理通常被认为比二维图像更具挑战性,这主要是因为点云样本存在于不规则的结构上,而二维图像样本(像素)依赖于图像平面上具有规则间距的2D网格。点云几何通常由一组稀疏的三维点表示。这种数据格式使得传统的深度学习框架难以应用。例如:对于每个样本,传统的卷积神经网络(CNN)要求相邻样本出现...
推荐系统之YouTube视频:Deep Neural Networks for YouTube Recommendations
前言 YouTube在2016年的时候,用深度网络完成了工业级的视频推荐系统,主要分为候选视频集的选择和线上的rank,虽然时间过去两年了,对我们的推荐系统仍具有重大的学习参考价值。 背景 深度学习在学术界频发神级文章,工业界的推荐系统还没有特别重量级的成果,YouTube则在2016年给大家带来...
【Paper】Deep Multimodal Representation Learning: A Survey (Part3)
接上篇:【Paper】Deep Multimodal Representation Learning: A Survey (Part2)文章目录Deep Multimodal Representation Learning: A SurveyE. ATTENTION MECHANISMIV. CON...
Deep learning in graph clustering 论文两篇
1. Learning Deep Representations for Graph Clustering论文信息:Tian, Fei, et al. “Learning Deep Representations for Graph Clustering.” AAAI. 2014.来自微软亚洲研究院...
Paper Reading——LEMNA:Explaining Deep Learning based Security Applications
Motivation:The lack of transparency of the deep learning models creates key barriers to establishing trusts to the model or effectively troubleshooti...
人群计数--Cross-scene Crowd Counting via Deep Convolutional Neural Networks
Cross-scene Crowd Counting via Deep Convolutional Neural Networks CVPR2015本文主要使用深度学习来完成跨场景人群计数 cross-scene crowd counting,简单的说就是在多个场景训练,在没有训练过的场景测试。 我...
1. Deep CNN 学习笔记 2.dropout学习
Deep Convolutional Neural Networks On Multichannel TimeSeriesFor Human Activity Recognition2.dropout问题:模型的参数太多,而训练样本又太少——容易出现过拟合1.dropout大规模神经网络通病:1.费...
个性探测综述阅读笔记——Recent trends in deep learning based personality detection
目录abstract1. introduction1.1 个性衡量方法1.2 应用前景1.3 伦理道德2. Related works3. Baseline methods3.1 文本3.2 音频3.3 图像3.4 多模态4. Detailed overview4.1 文本4.1.1 LIWC/M...
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model | 基于深度学习的序列模型预测非编码区变异的影响
Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence modelPDFInterpreting noncoding variants- 非常好的学习资料这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是...
论文笔记: Deep Learning based Recommender System: A Survey and New Perspectives
(聊两句,突然记起来以前一个学长说的看论文要能够把论文的亮点挖掘出来,合理的进行概括23333)传统的推荐系统方法获取的user-item关系并不能获取其中非线性以及非平凡的信息,获取非线性以及非平凡的信息恰恰是深度学习所具备的特点.论文对基于深度的学习的推荐系统方法进行了对比以及分类.文章的主要贡...
(转) Deep Learning Resources
转自:http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep-learning/Deep Learning ResourcesPosted on May 13, 2015VideosDeep Learning and Neural Networks with K...
论文翻译:A PID Controller Approach for Stochastic Optimization of Deep Networks——一种用于深度网络随机优化的PID控制器方法
AbstractDeep neural networks have demonstrated their power in many computer vision applications. State-of-the-art deep architectures such as VGG, ResN...
【AAAI 2024】解锁深度表格学习(Deep Tabular Learning)的关键:算术特征交互
近日,阿里云人工智能平台PAI与浙江大学吴健、应豪超老师团队合作论文《Arithmetic Feature Interaction is Necessary for Deep Tabular Learning》正式在国际人工智能顶会AAAI-2024上发表。本项工作聚焦于深度表格学习中的一个核心问题...