计算机

浅谈流形学习中的几种经典降维方法

这几年看的知识多,忘的也多,诸如Manifold Learning、Spectral Graph Theory等一些名词最早是研一在北大数院姚远老师开的一门数据分析课中接触到的,不过由于自己数学实在太渣,不仅学的时候云里雾里,而且期末一结束就基本对这些概念忘得七七八八了,这段时间正好在工作中遇[......]

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通过C/C++扩展的方式在Python中进行并发

这段时间一直被Python下的多线程所困扰,很是不爽,不过虽然很早就知道了GIL这个东西的存在,却依然不信邪,在想会不会有什么办法可以绕过它,经过一段时间的苦逼尝试后,总算想到了一个曲线救国的方法,今天就来详细介绍一下。

小故事

首先简单回顾一下我们常说的Pyt[......]

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一个简单有效的判别性区域定位方法(Learning Deep Features for Discriminative Localization)

前两天偶然看到一篇idea非常简单有效的用于定位图片判别性区域的paper,来自MIT大神Bolei Zhou,做了一个简单的实现,发现确实work,在此做个简单分享。

论文尝试解决的问题个人觉得非常有意义,就是在只有image-level label而没有类似detectio[......]

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对抗自编码器:Adversarial Autoencoders

前一篇文章介绍了原始的GAN理论,包括后续提出的能够适用于更高分辨率的DCGAN在内,其模型本质都是训练一个生成器G,然后去不断欺骗一个也在实时更新的判别器D,虽然这个模型框架一定程度上非常好的解决了以往Generative Model需要非常多监督信息的弊端(例如Learning to Ge[......]

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