”双曲视觉嵌入学习 零样本识别 层次结构 嵌入特征 深度学习网络“ 的搜索结果

双曲视觉嵌入网络用于零样本识别

标签：   双曲视觉嵌入学习 零样本识别 层次结构 嵌入特征 深度学习网络

     2 西安交通大学 3 新加坡国立大学 4香港城市大学0摘要0本文提出了一种用于零样本识别的双曲视觉嵌入学习网络。该网络在双曲空间中学习图像嵌入，能够在低维度中保留语义类别的层次结构。与现有的零样本学习方法...

双曲嵌入深度学习

标签：   深度学习  双曲几何

     1. 双曲空间 双曲空间的定义是曲率为负常数的一类空间。我们首先以一个图为例，来看欧式空间与双曲空间的区别。 左图为欧式空间，我们从中间节点向外部移动，走一步所能达到的网格数量是323^232，两步是525^252，...

Tensorflow学习实战之多层神经网络mnist手写识别

标签：   ens fl flow IS low mnist ni ns OR ow prediction relu st tensorflow w 学习 实战 手写识别 神经网络 神经网络模型

     Tensorflow学习实战之多层神经网络mnist手写识别数据准备构建模型训练模型评估结果可视化显示输出错误预测激活函数：sigmod函数为s型relu为修正线性单元函数tanh双曲正切这里使用的relu激活函数，输出使用softmax多...

深度嵌入模型：学习使用视觉空间的零样本学习模型

标签：   深度嵌入模型 零样本学习 嵌入空间选择 自然融合优化 可扩展性限制

     尽管深度神经网络在其他视觉问题（如图像字幕）中学习了一个端到端模型，将文本和图像之间进行了嵌入，但是很少有深度ZSL模型存在，并且它们在利用深度特征表示而不是学习端到端嵌入的ZSL模型上几乎没有优势。...

【文献阅读】用于zero-shot识别的双曲视觉嵌入学习网络（S. Liu等人，CVPR，2020）

标签：   zero-shot

     一、背景 文章题目：《Hyperbolic Visual Embedding Learning for Zero-Shot Recognition》 文章下载地址：... 文献引用格式：Shaoteng Liu,Jingjing.

零样本事件检测的统一嵌入和度量学习

标签：   零样本事件检测 统一嵌入和度量学习 文本和视觉模态 联合空间嵌入学习 多媒体事件检测

     1零样本事件检测的统一嵌入和度量学习Noureldien Hussein，Efstratios Gavves，Arnold W.M.阿姆斯特丹大学Smeulders QUVA实验室{nhussein，egavves，a.w.m.smeulders}@ uva.nl摘要无约束视频中的事件检测被认为是...

hyperbolic_cones:ICML'18论文“学习层次嵌入的双曲蕴涵锥”的源代码，https-Source code learning

标签：   系统开源

     Python源代码 幻灯片和其他材料可在访问。 该代码是从嵌入的开始构建的[1]。 先决条件： ... 首先用[1]的Poincare嵌入来初始化我们的双曲嵌入，用于多个历元，然后在这些嵌入之上训练双曲锥。 通过运行

"基于视觉语义嵌入的广义零镜头学习方法研究

标签：   视觉语义嵌入 波士顿大学 摘要 广义零镜头学习 语义差距

     1基于视觉语义嵌入波士顿大学电气与计算机工程系摘要我们提出了一种新的广义零镜头学习（GSTOL）方法，该方法在训练过程中对看不见的图像和看不见的语义向量都是不可知的。在此背景下，先前的工作提出将高维视觉特征...

"无监督双曲度量学习的层次相似性

标签：   无监督双曲度量学习 计算机视觉与机器学习 深度度量学习方法 神经网络嵌入空间

      pitt.edu摘要在计算机视觉和机器学习领域，直接从图像中学习特征嵌入是一项非常具有挑战性和重要性的现有的无监督度量学习方法大多遵循有监督学习的范式，主要关注欧氏空间中的二进制相似性。然而，这些方法在许多...

双曲知识嵌入：如何将知识“融合”带入新空间？

标签：   人工智能  机器学习  深度学习

     点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！知识图谱作为人类知识的结构化数据，是构建人工智能的基石。然而目前的知识图谱都是不完备的，所以需要将多个知识图谱融合以获得更完备的...

双曲嵌入论文与代码实现——2. 方法与代码

标签：   python  图嵌入  深度学习

     本篇接上一篇：双曲嵌入论文与代码实现——1. 数据集介绍 1. 方法说明 首先学习相关的论文中的一些知识，并结合进行代码的编写。文中主要使用Poincaré embedding。 整体的空间为一个ddd维的开球：Bd={x∈Rd∣∥x∥&...

基于双曲边信息学习的广义开集识别

标签：   广义开集识别 双曲边信息学习 算法 数据集实验 性能提高

     现有文献中，特征嵌入到欧氏空间时，会使具有高度结构的边信息失真，从而导致难以识别未知样本。本文提出了一种基于双曲空间的广义开集识别的边信息学习算法，以减轻识别过程中的失真，准确识别未知样本。具体来说，...

零拍目标检测的原则性方法与背景感知，基于视觉语义嵌入解决零镜头对象检测问题

标签：   零拍目标检测 视觉语义嵌入 背景感知方法 迁移学习的框架

     零拍目标检测Ankan Bansal* 1、Karan Sikka2、Gaurav Sharma3、Rama Chellappa1和Ajay Divakaran21...我们提出了一个原则性的方法，首先适应视觉语义嵌入的ZSD。然后，我们讨论了与选择背景类相关的问题，并激发了

Python视觉深度学习系列教程 第一卷 第10章 神经网络基础

标签：   深度学习  计算机视觉  python

     本章将深入研究神经网络的基础知识，讨论人工神经网络、感知器、反向传播算法并使用python实现、演示如何使用Keras库创建标准的前馈神经网络、最后，我们将讨论构建任何神经网络时所需的四种要素，从而结束本章。

干货 | 双曲空间度量学习在情绪识别中的应用

标签：   大数据  数据挖掘  算法

     本期技术干货，我们邀请到了小米AI实验室-NLP应用工程师李嫣然、钱利，和大家分享如何应用双曲空间度量学习，来解决共情对话系统中的细粒度情绪识别问题。▍摘要识别对话中细粒度的情绪类别作为共情对话系统的关键...

从零开始的深度学习项目（PyTorch识别人群行为）

标签：   深度学习  pytorch  人工智能

     随着社会的不断发展和城市的快速扩张，公共场所的管理和安全监控变得越来越重要。特定行为的识别与监测，如人群中的电话使用和吸烟行为，成为改善公共场所安全与管理的关键环节。

超细粒度少样本类增量学习的SSFE-Net模型对超细粒度视觉分类问题提出了一种自监督特征增强的少镜头增量学习...

标签：   超细粒度视觉分类 少样本类增量学习 自监督特征增强 低容量骨干网络 测试结果分析

     6275SSFE-Net：用于超细粒度少样本类增量学习潘子成，余晓涵，张妙华，高永胜工程与建筑环境格里菲斯大学，昆士兰州，4111，澳大利亚潘晓涵;于晓涵; lena.zhang; yongsheng.gao}@ griffith.edu.au摘要超细粒度视觉...

"零触发时间活动检测的深度学习方法

标签：   零触发时间活动检测 深度学习方法 实际应用限制 活动标签嵌入实验

     879ZSTAD：零触发时间活动检测张玲玲1，2，常晓军3，刘军1，4，罗敏南1，4，王森5，葛宗元3，亚历山大·豪普特曼61西安交通大学计算机科学与技术学院2智能网络与网络安全教育部重点实验室3澳大利亚莫纳什大学信息...

【深度学习】详解 ViLT

标签：   深度学习  人工智能  计算机视觉

     【深度学习】详解 ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

机器学习第一周：用卷积神经网络实现Mnist手写数字识别（付基础知识解释）

标签：   python  cnn  深度学习

     MNIST 数据集是一个手写数字识别数据集，包含了 60000 张训练图像和 10000 ...序列模型是一个线性的层次结构，可以通过将神经网络层按顺序堆叠来构建。在这个代码中，我们首先添加了一个卷积层，然后是一个最大池化层，

基于一致性注意正则化的区分性特征学习方法用于人物再识别

标签：   图像特征 人物再识别 注意力网络 特征学习 实验结果

     8040图像1图像2图像1图像2基于一致性注意正则化的区分性特征学习用于人物再识别周三平1，王飞2，黄泽毅3，王进军11. 西安交通大学人工智能与机器人研究所2. 西安交通大学计算机科学与技术学院3. 卡内基梅隆大学摘要...

可解释性神经网络构建透明嵌入空间揭示图像识别的证据

标签：   5个标签 构造透明嵌入空间 可解释图像识别 透明嵌入空间 混乱的影响

     895构造透明嵌入空间的可解释图像识别王佳琪，李华峰，王欣月，金丽萍北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室{jiaqi.wang，huafeng，xinyuewang，lpjing}@ bjtu.edu.cn摘要人类通常会...

基于情感结构嵌入的零镜头情感识别

标签：   5个标签 幸福 悲伤 兴奋 厌恶

     1151幸福悲伤敬畏愤怒兴奋厌恶恐惧惊喜来自未知类别的信任期待基于情感结构嵌入的零镜头情感识别迟占1，佘东宇1，赵思成2R，程明明1，杨巨峰1R1南开大学2加州大学伯克利分校{chizhan nt，sherry6656}@ 163.com，...

图机器学习——2.1 节点嵌入：基于随机游走

标签：   人工智能  机器学习  图

     嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一...双曲嵌入深度学习 双曲嵌入论文与代码实现——1. 数据集介绍 双曲嵌入论文与代码实现——2. 方法与代码 其将图结构嵌入到双曲空间中而后根据双曲

深度学习教程(3) | 浅层神经网络（吴恩达·完整版）

标签：   深度学习  卷积神经网络  反向传播

     本文从浅层神经网络入手，讲解神经网络的基本结构(输入层，隐藏层和输出层)，浅层神经网络前向传播和反向传播过程，神经网络参数的梯度下降优化，不同的激活函数的优缺点及非线性的原因......

双曲几何嵌入的少镜头分类方法

标签：   数据来源 少镜头学习 机器学习

      unimelb.edu.au摘要从有限的例子中学习和概括，少数镜头学习对于许多现实世界的视觉应用是核心重要的实现少镜头学习的主要方法是实现嵌入，其中来自不同类别的样本是独特的。最近的研究表明，通过双

通过群元非欧嵌入学习的更好视觉数据相似性

标签：   数据相似性学习 非欧空间DML 优于基准的实验结果

     9918通过新的群元非欧嵌入学习更好的视觉数据相似性张彦福1，罗磊1，冼文涵1，黄恒1，2*1电气与计算机工程，匹兹堡大学，2JD Explore [email protected]，[email protected]，[email protected]，henghuanghh@...

【论文阅读】基于层级关系的词向量：双曲空间词嵌入

标签：   自然语言处理

     2. 背景: 庞加莱嵌入 Background: Poincare Embeddings 双曲几何是非欧空间中一类的负曲率空间 二维双曲线空间可以用单位圆盘(open unit disk)表示, 即所谓庞加莱圆盘(Poincare disk) 推广到多维空间圆盘模型就升级...

多模态之ViLT—简化视觉端嵌入，不使用区域/卷积的视觉语言模型，细节理解与论文详细阅读：Vision-Language...

标签：   transformer  人工智能  VLM

     现有的VLP方法：视觉语言预训练（VLP）提高了各种视觉语言联合下游任务的性能。...表达能力，因为它的上限是视觉嵌入器及其预定义视觉词汇的表达能力。针对上述问题，提出的VILT模型：（简化了图像输入的处理）

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】多尺度特征融合-工程应用（论文篇四）

标签：   神经网络  人工智能  深度学习

     其中神经网络的参数是这两级的网络在共同训练得到。征提取，但是这样的处理十分耗费时间，并且对专业人员的经验要求也高，这。且能够很好地处理数据中所包含的特征信息，非常适合应用到故障诊断中。本文是利用卷积...

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