-
WEBSITE
Deep InfoMax、infograph的代码问题? - 知乎
Deep InfoMax、infograph的代码问题? 在看DIM和infograph的论文时，发现loss和原论文的对应关系没有搞懂。. log_2 = np.log (2.) #负样本计算 elif mea…. 在看DIM和infograph的论文时，发现loss和原论文的对应关系没有搞懂。. log_2 = np.log (2.) #负样本计算 el….
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
WEBSITE
informix数据库功能特点和适用范围? - 知乎
但是infomix 由于企业自身经营问题2000年被IBM收购，它曾经是世界上最好的关系型数据库，至今已经有30多年的发展历史，并一直进行着版 本的更新演进和新功能的开发。. 它目前仍是世界一流的五个通用型数据库之一，在事务处理能力上与Oracle 11g相当，能够在90% ...
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
WEBSITE
信号盲分离infomax算法 - CSDN问答
ICA属于盲信号分离（Blind Source Separation, BSS）的范畴，其目标是恢复出源信号，即使在不知道混合矩阵的情况下也能恢复信号。. FastICA是一种基于ICA的算法，它的特点在于能够快速且高效地计算出源信号。. ICA算法... CSDN问答为您找到信号盲分离infomax算法相关问题 ...
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
WEBSITE
“去端到端”化和复杂loss：梯度隔离的分层神经网络模型Greedy InfoMax (GIM)，深入了解自监督学习#2，InfoNCE ...
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
WEBSITE
自监督学习及对比学习 - 知乎
自监督学习及对比学习. ContraGAN: Contrastive Learning for Conditional Image Generation 有意义的点是：在考虑拉近同一个变换图片的时候，还需要拉近具有同一类别标签…. 传统意义上的自监督就是无监督表征： 链接：…. 自监督学习的基本介绍： 链接：…. LoCo: Local ...
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
WEBSITE
GAN（对抗生成网络）可以被用于哪些（商业或潜在商业）实际问题？ - 知乎
这是GAN显示出非常令人印象深刻的结果，也是具有直接商业可能性的一个领域。. 与许多GAN的设计类似，它是由多层卷积层、批标准化、高级relu和跳过连接组成。. GAN的逐步发展. Progressive GAN可能是第一个展示商业化图像质量的GAN之一。. 以下是由GAN创建的1024×1024 ...
Do more...
Share, comment, bookmark or report
-
WEBSITE
如何看待信息瓶颈理论? - 知乎
信息瓶颈理论感觉对表征学习，尤其是对现在流行的自监督学习（在我看来就是无监督表征学习的另一个名字）有不错的指导意义。. 信息瓶颈理论认为一个好的表征应当是尽量最大化I (Z;Y)的同时，最小化I (Z;X)，其中Z代表表征，Y代表某个需要解决的下游任务的 ...
Do more...
Share, comment, bookmark or report
Comments