Unsupervised 第10页

【论文阅读】Unsupervised Image Super-Resolution using Cycle-in-Cycle Generative Adversarial Networks

文章地址：https://arxiv.org/abs/1809.00437v1非官方复现代码：https://github.com/Junshk/CinCGAN-pytorch1.论文背景目前的图像超分辨率的输入大多是由Bicubicdownsample得到的，而在现实场景中，downsapmle操作的核是未知的且通常还会伴随着一些noise、blurry，除此之外，LR所对应的HRlabel一般

Lucky__lin996·2020-08-22 02:56

[Paper note] Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training

paperThisis(probably?)thefirstpaperfromAppleinML/CVfieldContributionProposeSimulate+Unsupervisedtraining,usingrealworldimagestorefinethesyntheticimages,withGANTrainingGANusingadversariallossandaself-r

chn13·2020-08-22 01:49

每日论文 Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training

苹果首发用没有标签的真实人眼数据通过训练一个模拟器提炼网络（生成器）去提炼生成的人眼图片，增加生成人眼图片的真实性。用一个对抗损失和一个自正则化损失函数去优化训练过程。这个优化方程优化生成器R，同时增加了约束项，将提炼的人眼和生成的人眼就行L1范式最小化。这个优化方法优化辨别器，除了用生成的人眼数据使得值最小，还用到真实的人眼数据优化使得值最大。为了增加真实效果，还进行了局部辨别器处理和缓存提炼图

Tygrer·2020-08-22 00:40

论文笔记 - Learning Compact Binary Descriptors with Unsupervised Deep Neural Networks

abstractIntroductionRelatedWorkBinaryDescriptorsApproachOverallLearningObjectivesLearningDiscriminativeBinaryDescriptorsLearningEfficientBinaryDescriptorsLearningRotationInvariantBinaryDescriptors整体算法

不甘心的程序员·2020-08-20 13:01

Learning Compact Binary Descriptors with Unsupervised Deep Neural Networks

KevinLin,JiwenLu,Chu-SongChen,JieZhou.IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR)2016.摘要：在本文中，我们提出一种称为DeepBit的新的无监督深度学习方法来学习紧凑二进制描述符，用于有效的视觉对象匹配。不同于大多数现有的二进制描述符设计与随机投影或线性哈希函数，我们开发一个深层神经网

Qiang__zi·2020-08-20 08:54

论文分享 Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation of ConvNets for Biomedical Image Segmentations wi

摘要：卷积网络(ConvNet)在各种具有挑战性的视觉任务中取得了巨大的成功。然而，当遇到域偏移时，ConvNet的性能会降低。领域自适应在生物医学图像分析领域具有更大的意义，同时在生物医学图像分析领域具有挑战性，其中跨模态数据具有很大的不同分布。鉴于注释医疗数据是特别昂贵的，有监督的迁移学习方法并不是很理想。本文提出了一种用于跨模态生物医学图像分割的具有对抗性学习的无监督域自适应框架。具体来说，

Klay Ye·2020-08-20 04:00

李宏毅机器学习课程笔记5：Unsupervised Learning - Linear Methods、Word Embedding、Neighbor Embedding

台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEEML2016。这篇文章是学习本课程第13-15课所做的笔记和自己的理解。**Lecture13:UnsupervisedLearning-LinearMethods**UnsupervisedLearning有两种，化繁为简（Clustering&Dimension:复杂的

徐子尧·2020-08-19 06:14

Standford机器学习聚类算法（clustering）和非监督学习（unsupervised Learning）

聚类算法是一类非监督学习算法，在有监督学习中，学习的目标是要在两类样本中找出他们的分界，训练数据是给定标签的，要么属于正类要么属于负类。而非监督学习，它的目的是在一个没有标签的数据集中找出这个数据集的结构把它自动聚成两类或者多类。本讲主要介绍了最常用了一种聚类算法--K-means聚类算法。如果将数据集分成两类，即k=2，K-means算法过程如下：1、首先任意选取两个不同的样本作为两类样本的中心

weixin_33751566·2020-08-18 17:10

[解读] Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

链接:https://arxiv.org/abs/1807.05520v2本文通过在传统的卷积网络中嵌入k均值聚类算法,得到伪标签,实现无监督的视觉特征学习,也是一种自监督学习.相关的工作有不少无监督特征学习方法,例如[10]中也使用了k均值聚类来预训练卷积网络,但训练是逐层进行的,而不是端到端的.在[3,16,35,66,68]中也通过学习卷积特征进行图像聚类,但没有在大规模数据集上(例如Ima

天在那边·2020-08-18 17:30

[解读] Deep Unsupervised Clustering with Clustered Generator Model

链接:https://arxiv.org/abs/1911.08459v1本文研究在深度生成网络中嵌入类别隐变量从而实现无监督聚类学习生成模型.相关的工作Conditional-VAE(CVAE)[23]考虑了离散的用于聚类的类别隐变量,与本文非常相近,但它是一种监督和半监督学习,标签是事先给定的.HashGAN[5]结合了PairsofConditionalWassersteinGAN(PC-W

天在那边·2020-08-18 17:59

weka中的数据预处理

数据的缺失值处理：weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues。

hunauchenym·2020-08-18 15:36

无监督学习——聚类算法（Unsupervised learning-clustering）通俗讲解

接触过机器学习（Machinelearning）的看官都应该知道机器学习分为监督学习（supervisedlearning）和无监督学习(unsupervisedlearning)。通俗的来讲，监督学习是我们提供大量数据，并且这些数据都有其对应的具体标签（或具体的准确值、实际特征对应值），也就是算法中的y，例如：训练集{X,Y}。然后由我们利用回归算法或分类算法对数据进行训练、分析、得到预测值。无

Leo_Sheng·2020-08-18 13:14

3D 论文阅读 PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding简记

PointContrast:UnsupervisedPre-trainingfor3DPointCloudUnderstanding摘要PointContrastPre-training实验结果摘要简单记一下CharlesR.Qi的新作PointContrast:UnsupervisedPre-trainingfor3DPointCloudUnderstanding。点云的无监督的对比学习作为预训

疯子_Zhang·2020-08-18 03:09

深度学习（生成式模型GMVAE）——deep unsupervised clustering with gaussian mixture variational autoencoders

文章目录前言GMVAE的生成过程GMVAE的损失函数reconstructiontermconditionalpriortermw-priortermz-priortermGMVAE的结构前言我将看过的论文建了一个github库，方便各位阅读地址传统的VAE，隐变量服从标准高斯分布（单峰），但有时候，单个高斯分布可能不能完全表达图像x的特征，比如MINIST数据集有0~9这10个数字，直觉上使用1

菜到怀疑人生·2020-08-17 22:26

Explicit Cross-lingual Pre-training for Unsupervised Machine Translation(CMLM阅读笔记)

《ExplicitCross-lingualPre-trainingforUnsupervisedMachineTranslation》是北航的SKLSDELab发表于EMNLP2019一篇论文，主要介绍一种无监督机器翻译的显式跨语言预训练方法。摘要在无监督机器翻译中，预训练被证明能够在跨语言场景中建模深层的上下文信息。然而从共享BPE词表空间获得的跨语言信息是意义不明确的以及十分有限的。在本文中

Jayson13·2020-08-17 20:31

【点云识别】PointContrast: Unsupervised Pre-training for 3D Point Cloud Understanding (ECCV 2020)

PointContrast:UnsupervisedPre-trainingfor3DPointCloudUnderstanding本文介绍一篇ECCV2020里面关于点云无监督预训练的文章。论文目前还没有开源代码1.问题点云无监督预训练2.思想点云的预训练领域处于比较空白的状态，本文focuson高级别的场景理解任务，提出了一种无监督的PointContrast与训练方法。文章主体依赖于FCGF

orientliu96·2020-08-17 18:39

【点云识别】Mapping in a Cycle: Sinkhorn Regularized Unsupervised Learning for Point Cloud Shapes ECCV2020

MappinginaCycle:SinkhornRegularizedUnsupervisedLearningforPointCloudShapes本文介绍一篇ECCV2020里面关于点云无监督学习的文章。论文目前还没有开源代码1.问题点云形状的无监督学习2.思想本文的主体思路是延续Unsupervisedcycle-consistentdeformationforshapematching这篇文

orientliu96·2020-08-17 18:08

Unsupervised Deep Embedding for Clustering Analysis论文阅读

UnsupervisedDeepEmbeddingforClusteringAnalysis论文阅读拖更了很长一段时间处理各种个人事情，今天分享一篇论文阅读，利用DNN框架进行聚类的方法的论文。本篇文章首先的理论思路灵感很大程度上来源于2008年的t-SNE论文——VisualizingDatausingt-SNE，所以今天会结合两篇论文一起进行一个分析。后者主要是用于高维数据的降维可视化过程

填2·2020-08-17 02:42

论文笔记-Progressive Fusion for Unsupervised Binocular Depth Estimation using Cycled Networks

论文信息标题：ProgressiveFusionforUnsupervisedBinocularDepthEstimationusingCycledNetworks作者：AndreaPilzer,StephaneLathuiliere,DanXu,MihaiMarianPuscas,ElisaRicci,NicuSebe机构：UniversityofTrento,UniversityofOxfor

kingsleyluoxin·2020-08-17 01:06

论文笔记-Towards Scene Understanding-Unsupervised Monocular Depth Estimation

论文信息标题：TowardsSceneUnderstanding:UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithSemantic-awareRepresentation作者：Po-YiChen,AlexanderH.Liu,Yen-ChengLiu,Yu-ChiangFrankWang机构：NationalTaiwanUniversity,GeorgiaInsti

kingsleyluoxin·2020-08-17 01:06

谷歌论文阅读：Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning

谷歌初次提出使用无监督学习进行特征学习，本人阅读论文后，将论文内容和理解发表如下，希望大家提出宝贵建议。一、文章主要内容（一）文章简介本文主要研究内容是：使用大规模无监督的深度机器学习网络进行高级特征学习，目的是通过从无标签的大量图片数据中提取高级特征，从而进行图片的识别和分类。以往获得这些具有类特征的特征提取器往往强调标签图片数据的重要性，通过对大量标签图片数据进行训练学习，才能够获得图片中的高

立月尽黄昏·2020-08-16 17:36

主题模型聚类匹配2018TKDE阅读笔记（Topic Models for Unsupervised Cluster Matching）

本文作者：合肥工业大学管理学院钱洋email：[email protected]内容可能有不到之处，欢迎交流。未经本人允许禁止转载。论文来源IwataT,HiraoT,UedaN.TopicModelsforUnsupervisedClusterMatching[J].IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,2018,30(4):786-795.

HFUT_qianyang·2020-08-16 08:38

人工智能AI与物理学（二）（A Topical Review There is no royal road to unsupervised learning）

Physicist’sJourneysThroughtheAIWorld-ATopicalReviewThereisnoroyalroadtounsupervisedlearning摘要（Abstract）ⅣSCINET：物理机器（SCINET:APHYSICSMACHINE）A.实验一：阻尼摆实验（ExperimentOne:DampedPendulum）B.实验二：量子位预测（B.Experi

Wendy_WHY_123·2020-08-16 05:14

人工智能AI与物理学（一）（A Topical Review There is no royal road to unsupervised learning）

Physicist’sJourneysThroughtheAIWorld-ATopicalReviewThereisnoroyalroadtounsupervisedlearning摘要（Abstract）Ⅰ引言（INTRODUCTION）A.机器学习：人工智能的基石（A.MachineLearning:CornerstoneofAI）B.机器学习VS.深度学习（B.MachineLearning

Wendy_WHY_123·2020-08-16 05:14

Artetxe - 2018ACL - A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings...

Arobustself-learningmethodforfullyunsupervisedcross-lingualmappingsofwordembeddings知识点摘要引言本文方法实施流程3.1预处理(词嵌入标准化)3.2完全无监督初始化自学习（self-learning）Symmetricre-weighting（对称重加权）结果分析本文是来自巴斯克地区大学发表于ACL2018会议的文章

小小鸟要高飞·2020-08-16 03:59

UDT：Unsupervised Deep Tracking

摘要本文提出将无监督学习应用到目标跟踪领域，也就是使用无标注的视频序列训练跟踪器。基于【一个鲁棒的跟踪器应该通过前向传播能预测下一帧目标位置，同时从下一帧目标位置反向传播能准确回到目标初始位置】的理论，本文采用无监督学习来训练Siamese网络框架，通过多帧验证和一个损失敏感函数来改进训练过程，提高训练的跟踪器的准确性。背景本文的动机：跟踪的准确性可以通过前向传播和反向传播来验证。一般情况下，目标

萤火虫啊飞呀飞·2020-08-16 01:42

UDT(【CVPR2019】Unsupervised Deep Tracking无监督目标跟踪)

UDT是中科大、腾讯AIlab和上交的研究者提出的无监督目标跟踪算法。仔细阅读过这篇文章之后，写下一篇paperreading加深印象。论文标题：UnsupervisedDeepTracking论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01828.pdfGithub(pytorch)：https://github.com/594422814/UDT_pytorch主要思想：论

Leo_whj·2020-08-15 21:19

小全读论文《Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning》(MoCo)

小全读论文《MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning》1.浅谈无监督问题1.1什么是无监督问题？1.2图片无监督问题有什么意义？1.3图片无监督问题的难点是什么呢？2.MoCo（本文方法）2.1前备知识2.2本文Motivation2.3方法MomentumContrast2.3.1Dictionaryasaqueue2

FatMigo·2020-08-15 21:10

HoMM: Higher-order Moment Matching for Unsupervised Domain Adaptation读书笔记

本文是AAAI收录的一篇文章，与以往方法不同，其提出要对高阶特征进行域匹配，下面就简要介绍一下其思路。摘要最大限度地减小不同域间特征分布的差异是无监督域自适应最有前途的方向之一。从分布匹配的角度来看，现有的基于离散度的方法大多是针对二阶或更低阶的统计量设计的，而这些方法对非高斯分布的统计特性的表达是有限的。在这项工作中，我们探讨了使用高阶统计量(主要指三阶和四阶统计量)进行域匹配的好处。提出了一种

lwpyh·2020-08-15 07:28

UFDL Tutorial - Unsupervised Learning

UnsupervisedLearningPreprocessing:PCAandWhiteningPCAWhitening白化的目的就是降低输入的冗余性，即想通过白化过程使得输入：特征间的相关性较低；(PCA)所有特征具有相同的方差。(1λi+ϵ1\over\sqrt{\lambda_i+\epsilon}λi+ϵ1缩放)PCA已经使得数据间的相关性降低，为使每个输入特征具有单位方差，用1λi+ϵ

如若明镜·2020-08-13 19:10

unsupervised monodepth -- tensorflow

实用代码数据图像数据曾广数据图像数据曾广gamma变换；亮度变换；颜色变换；饱和度；defaugment_image_pair(self,left_image,right_image):#randomlyshiftgammarandom_gamma=tf.random_uniform([],0.8,1.2)left_image_aug=left_image**random_gammaright_i

sz3321·2020-08-13 19:35

大话机器学习（二）--KNN

一、有监督与无监督学习总体来说讲呢，机器学习又两种学习方法，一个叫有监督学习（Supervised），一种叫无监督学习（Unsupervised）。顾名思义啊，一个就是有人看着，一个就是没有。

钱塘小甲子·2020-08-13 18:03

代码学习 (2) ：Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency

代码学习笔记UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency：monodepth_dataloader.py源码：monodepth"""代码学习注释专用songstayhungrystayfoolish"""from__future__importabsolute_import,division,print_functio

le_sheng·2020-08-13 18:28

Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

Motivation已有的利用contrastivelearning做unsupervisedvisualrepresentationlearning要么受限于GPU不能使用大batch，要么不能保证query和key一致因此本文提出了MomentumContrast(MoCo)，利用队列和moving-averagedencoder构建一个动态字典ReviewUnsupervised/self-

爆米花好美啊·2020-08-11 04:19

PEAX: Interactive Visual Pattern Search in Sequential Data Using Unsupervised Deep Representation Le

论文传送门视频代码作者哈佛大学工程与应用科学学院FritzLekschasDanielHaehn（马萨诸塞大学）HanspeterPfister诺华生物医学研究所BrantPetersonEricMa哈佛大学医学院NilsGehlenborg摘要我们介绍了PEAX，一种基于特征的新颖技术，用于在序列数据（例如时间序列或映射到基因组序列的数据）中进行交互式视觉模式搜索。由于存在很大的搜索空间，模式的

algzjh·2020-08-10 15:54

论文阅读：EmbedRank: Unsupervised Keyphrase Extraction using Sentence Embeddings

问题：现有的关键词抽取系统普遍存在的问题包括：1）complexandslow2）over-generation(i.e.extractingredundantkeyphrases)资源：1.代码https://github.com/swisscom/ai-research-keyphrase-extraction相关工作：1.UnsupervisedKeyphraseExtractionGrap

Shirveon·2020-08-10 02:56

Matlab K-means聚类算法对多光谱遥感图像进行分类（一）

1.K-Means无监督聚类算法：ENVI中，在主菜单上，选择Classification>>Unsupervised>>K-Means,在Classif

白艺亭·2020-08-09 23:04

李宏毅机器学习——学习笔记（16） Unsupervised Learning——Deep generative models

Generativemodels：（1）PixelRNN:根据前面的pixel，输出下一个pixel。这种方式可以收集大量的图片进行无监督训练，训练网络。通过部分的图像就可以预测后面的图像。如果直接进行训练的话，RGB的值都会偏向于中间点，图像呈现灰色或者棕色。可以直接用one-hot编码的形式，让整个网络产生一个颜色（红色，黄色，蓝色…）。将相似的颜色用一个颜色来表示。图片压缩和RGB转换后的文

青芒·1·2020-08-08 17:43

Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文纪要

本文是完整读过GPT-2paper之后记录下来的觉得重要的地方，其中大部分摘自paper原文，有用中文部分记录自己读paper时想到的东西以及不懂的地方，求指教！读GPT-2paper之前可以作为预习先看看张俊林大佬漫谈式的文章《效果惊人的GPT2.0模型：它告诉了我们什么》https://zhuanlan.zhihu.com/p/56865533写的着实很好！AbstractThecapacit

芝麻挞·2020-08-06 13:51

MyDLNote-Enhancement: CVPR2020 基于不变表示学习的非监督图像修复算法

CVPR2020LearningInvariantRepresentationforUnsupervisedImageRestoration[paper]:https://arxiv.org/pdf/2003.12769.pdf[github]:https://github.com/Wenchao-Du/LIR-for-Unsupervised-IR

Phoenixtree_Zhao·2020-08-06 13:46

Language Models are Unsupervised Multitask Learners 笔记

语言模型是无监督的多任务学习者摘要自然语言处理任务，如问题回答、机器翻译、阅读理解和总结，通常是通过任务特定数据集上的监督学习来完成的。我们证明，当语言模型在一个称为WebText的数百万网页的新数据集上训练时，它们可以在没有任何明确监督的情况下开始学习这些任务。当以文档和问题为条件时，语言模型生成的答案在CoQA数据集上达到55F1—在不使用127,000+训练示例的情况下匹配或超过4个基线系统

jing_jing95·2020-08-06 12:54

持续学习——Continual Unsupervised Representation Learning——NeurIPS2019

AbstractUnsupervisedcontinuallearning(learningrepresentationswithoutanyknowledgeabouttaskidentity)Introduction挖坑写法，however,mostofthesetechniqueshavefocusedonasequenceoftasksinwhichboththeidentityofthe

leiitbe23·2020-08-06 12:47

论文分享 -- > NLP -- > Language Models are Unsupervised Multitask Learners

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本次要总结和分享的论文是GPT2，参考的实现代码model。本论文方法是在openAI-GPT的基础上进行了一些微小的修改得到的，从模型的角度来讲，只是大幅增大了模型规模，去掉了fine-tune过程，无论是在预训练和预测阶段都是完全的无监督，这点就很不可思议，但是的确

村头陶员外·2020-08-06 12:26

GPT2.0语言模型 Language Models are Unsupervised Multitask Learners

论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdfTensorflow代码链接：https://github.com/openai/gpt-2Pytorch代码链接：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT参考文档：

BUAA～冬之恋·2020-08-06 12:56

2020李宏毅学习笔记——42.Unsupervised learning Linear Methods下

1.PCA–AnotherPointofView另外一种解释方法就是，用多个component来线性表示原来的样本，最小化reconstructionerror，最后利用svd求解方程，得到的U矩阵就是协方差矩阵的k个特征向量2.PCA和network之间的关系：由于w之间时互相正交的，CK,也就是说c可以表示成这两者的乘积，PCA由此呢，也可以看成是Autoencoder，即具有一层隐含层的神经

是汤圆啊·2020-08-04 07:51

对抗自编码器指南之一：自编码器

如果把智能比做一个蛋糕，那么无监督（unsupervised）学习才是真正的蛋糕，有监督（s

新缸中之脑·2020-08-04 00:38

[文献笔记]An Unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction -- Ruidan He et al.

本文主要目的是梳理文章的思路，实际上文章中有些地方写得并不是很清晰，可能需要配合作者的开源实现进一步理解。文章末尾附录了原文链接，源码，以及其它相关资源。在今后的文章中，会对本文的内容进行复现。Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.ModelDescription3.1.SentenceEmbeddingwithAttentionMechanism3.2.Sen

OneLonelyTree·2020-08-03 05:51

笔记：Competitive Collaboration: Joint Unsupervised Learning of Depth, Camera Motion, Optical Flow and

基本信息题目：CompetitiveCollaboration:JointUnsupervisedLearningofDepth,CameraMotion,OpticalFlowandMotionSegmentation发表信息：CVPR2019作者：AnuragRanjan，VarunJampani，MichaelJ.Black学校/研究机构：maxplanckinstituteforintel

Siyuada·2020-08-02 22:16

论文阅读： GeoNet: Unsupervised Learning of Dense Depth, Optical Flow and Camera Pose(CVPR2018)

CVPR2018_GeoNet:UnsupervisedLearningofDenseDepth,OpticalFlowandCameraPose提出了一个联合估计深度、光流和pose的网络。，这是在left-rightconsistency的无监督估计、sfmlearner的基础上开展的又一作品。该论文主要贡献点：-提出了一个几何一致性代价（geometryconsistencyloss),来解

一只飞鱼fy·2020-08-02 21:45

人体姿态2019（六）Unsupervised 3D Pose Estimation with Geometric Self-Supervision

《Unsupervised3DPoseEstimationwithGeometricSelf-Supervision》论文解读Abstract1.Unsupervised2D-3DLifting1.1.

Raywit·2020-08-02 20:13

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