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图片速览 DCN K-means-friendly Spaces: Simultaneous Deep Learning and Clustering

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  • 本文使用了一种交替更新网络参数和聚类中心的方法。在网络更新完成之后，对于固定的网络参数和 M，再更新当前样本的分配向量。然后根据新的分配结果如式子3.8更新聚类中心：
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    在这里插入图片描述

  • 注：文中还有问题是否能进行凸优化的部分

CG

  • https://arxiv.org/pdf/1610.04794v1.pdf
  • https://github.com/sarsbug/DCN_keras

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    缘由 　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到 数据库中。 　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。 　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里 记录一下，大家共勉。 　　 python中mysql的调用 　　 百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
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