Unsupervised 第14页

GPT : Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training论文链接：https://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised

qq_27717921·2019-08-16 11:33

【ECCV2018】Unsupervised Hard Example Mining from Videos for Object Detection

这篇文章是ECCV2018里唯一的HEM方面的文章，是UMass的研究人员提出的目标检测方面的难例挖掘算法。HEM是“难例挖掘”的意思，让算法能够自己找到很难区分的样本，然后进一步供以训练。最后使得算法可以更好地区分难例。举个栗子：在目标检测算法中，检测器经常会有错检，比如它的目标是检测篮球，但它很容易检测到光头上去。那这个光头，就是一个难例。HEM可以找到这些难例，然后进行针对性训练，以达到提升

木盏·2019-08-14 15:17

【ICCV2019 reid】Self-training with progressive augmentation for unsupervised cross-domain person reid

论文地址官方代码代码还没完全放出来一篇解决无监督domainadaptionreid的文章，发表在了ICCV2019上面。前言实际上无监督domainadaptivereid主要解决的是源数据集有标签，目标数据集无标签，我们用这样两个数据集训出来的模型要在源数据集和目标数据集上都表现得好，是一件有挑战性的工作。在这篇论文中，作者提出了一种递进增强的自训练方法（progressiveaugmenta

luissen·2019-08-01 20:19

BERT for unsupervised text tasks

ThispostdiscusseshowweuseBERTandsimilarself-attentionarchitecturestoaddressvarioustextcrunchingtasksatEtherLabs.Self-attentionarchitectureshavecaughttheattentionofNLPpractitionersinrecentyears,firstpr

数据娃掘·2019-08-01 18:27

Unsupervised Deep Tracking 论文翻译

UnsupervisedDeepTracking论文翻译英文原文：https://arxiv.org/pdf/1904.01828.pdf下面是自己对该文章的翻译，如有错误，敬请谅解，欢饮批评指正摘要：我们在这篇论文中提出额一个非监督的视觉目标追踪的方法，不同于监督学习使用大量带有标注的数据集，我们的CNN模型是在非监督学习的训练方式下使用大量没有标签的视频来训练的。我们的动机是一个好的追踪器，它

吊炸天的小鸿鸿·2019-07-31 15:12

车辆检测使用无监督图像风格转化从白天到夜晚 Cross-Domain Car Detection Using Unsupervised Image-to-Image Translation: From

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.08719.pdf项目地址：https://github.com/LCAD-UFES/publications-arruda-ijcnn-2019摘要深度学习技术已经使出现先进的模型去解决目标检测任务。然而，这些技术在数据驱动，处理精度需要训练数据，类似图像在目标任务。这个需要在数据集上涉及标注图像，艰难和高昂的处理，通常需要时间和人

独孤九剑-风清扬·2019-07-27 23:53

车辆检测使用无监督图像风格转化从白天到夜晚 Cross-Domain Car Detection Using Unsupervised Image-to-Image Translation: From

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1907.08719.pdf项目地址：https://github.com/LCAD-UFES/publications-arruda-ijcnn-2019摘要深度学习技术已经使出现先进的模型去解决目标检测任务。然而，这些技术在数据驱动，处理精度需要训练数据，类似图像在目标任务。这个需要在数据集上涉及标注图像，艰难和高昂的处理，通常需要时间和人

独孤九剑-风清扬·2019-07-27 23:53

翻译论文：Deep Transfer Network: Unsupervised Domain Adaptation

深度迁移网络：无监督域适应摘要介绍深度迁移网路问题定义初步匹配边缘分布匹配条件分布最终目标函数DTN的优化优化过程计算复杂度实验基于小规模数据集的域适应基于大规模数据集的域适应参数灵敏度结论摘要域适应旨在在一个数据集中训练分类器并将其应用于相关但不相同的数据集。一成功使用域适应框架是学习转换以匹配特征的分布（边缘分布），以及给定的特征的标签分布（条件分布）。在本文中，我们提出一个名为DeepTra

IS Christina·2019-07-05 23:46

【cvpr2018】Solving Arbitrary Jigsaw Puzzles for Unsupervised Representation Learning（自监督）

解决问题：Learningvisualfeaturesfromunlabeledimagedataanewapproachinwhichthenumberofconfigurationscanbearbitrarilylargewhilethenumberofparametersremainsunchanged. 相关工作：聚类；allimagescanberepresentedinalow-le

Always_ease·2019-07-05 10:12

fastText参数的含义

以fastText中的无监督训练函数为例，详细介绍各个参数的含义：fromfastTextimporttrain_unsupervisedmodel=train_unsupervised(input,model

princemrgao·2019-07-04 11:38

《Weighted Maximum Mean Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation》源码剖析

介绍这是对论文《WeightedMaximumMeanDiscrepancyforUnsupervisedDomainAdaptation》作者在github给出的代码示例进行的分析，代码基于Caffe框架扩展，fork于mmd-caffe，主要对MMDLoss(WMMDLoss)进行定义和实现，理论分析，源码地址。数据集该方法为迁移学习中domainadaptation类，作者将domain、t

WHQ_·2019-06-27 02:36

行人重识别 Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

是无标签的重识别数据集，是监控环境下采集的无标签行人图像。是有标签的辅助重识别数据集，是有标签的行人数据，对应的标签分别为，其中是参考人员的个数。参考人员和无标签的目标人员完全不重叠。我们的目的在于学习一个软多标签函数使得,所有的维度值加起来为1。每个维度值代表对应的参考人员的可能性。同时，在重识别任务的软多标签的指导下，学习一个判决式的深度嵌入特征。特别的，我们提出使用软多标签来进行困难负样本的

EverydayRunning·2019-06-25 12:32

论文笔记：Unsupervised Feature Selection in Signed Social Networks

论文来源：KDD2017主要贡献：对带符号的网络学习隐表达（提出了一个无监督的特征选择框架SignedFS，同时用正连接和负连接来获取网络的潜在特征表达，来进行特征提取）Abstract：现阶段大量的研究都针对positiveinteractionlinked的网络，但是现实中的网络存在很多negativelink，同时作者指出这些negativelink也具有很重要的信息（eg.敌人的敌人是朋友

如果曾经拥有·2019-06-16 17:33

Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation && Unsupervised Machine Translation using...

无监督机器翻译的三大关键仅仅只是用一个bpe的词表，这样的好处就是不用再推断用哪个语言然后用什么词表了，当然如果是同字母表的语言就更好不过了。back-translation的时候不反向传播更新v和u，一是为了简单二是作者说没有什么用。所有的语言是共享一个encoder和decoder的参数的，作者说encoder共享参数是非常关键的，因此相当于将所有的语言都编码到一个语义的隐空间而decoder

VanJordan·2019-06-05 15:00

【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无监督目标跟

木盏·2019-05-28 16:24

2019-05-26

YesterdayIhadworkedsomuchthatmynormalschedulewasinchaos.Sincemywifewasnothomeforafewweeks,Iwascompletely“unsupervised

随机运动·2019-05-27 03:00

《Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine Translation》阅读

这周例会上分享了《Phrase-Based&NeuralUnsupervisedMachineTranslation》这篇文章，同时在csdn上也写一下吧论文中主要提出了两个模型，分别是基于神经网络的NMT和基于N-Gram的词频统计模型。作者说使用非监督的方式翻译，只要遵循一下三个原则，就可以实现，而不在于模型。所以在这里我只介绍其中的NMT模型。作者在文章中提出无监督的MT的核心原理可以分成一

Fly_TheWind·2019-05-07 20:04

Unsupervised Person Re-identification by Soft Multilabel Learning

简介:这是一篇19年CVPR的跨域无监督Re-ID论文，在Market1501和DukeMTMC-reID上分别达到了67.7%和67.1%的rank-1精度，算是一篇将准确度刷得比较高的论文了，在这篇论文中主要是偏重了loss函数的设计而非网络结构，所以理解起来还是有一定难度的，下面就来一探它的奥秘。主要工作:在对无标注的目标域数据打伪标签时不适用onehot这样的硬值，而是将目标域无标签人物身

pengcw·2019-05-04 10:00

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation论文翻译以及解读

MultimodalUnsupervisedImage-to-ImageTranslation中文题目：多模态无监督图像转换来源：ECCV2018论文地址1：https://paperswithcode.com/paper/multimodal-unsupervised

anjushi_·2019-04-24 15:41

特征融合论文《DeepFuse:A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs》

再接再厉。本文：https://arxiv.org/abs/1712.07384ECCV2018那篇前景变换的我要是看懂代码了可以把代码简单的介绍下放上来，那个真的厉害。Abstract本文通过一种深度学习方法来融合静态的多曝光度的图片。现有的多曝光度图像融合技术使用手动计算的特征(hand-craftedfeatures)来融合输入的图片序列。然而对于不同的输入情况，这种低级的手动计算特征并不稳

Najlepszy·2019-04-22 11:03

论文笔记《Unsupervised Deep Tracking》

CsdnWujinming·2019-04-21 13:06

Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks翻译

UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworkscode深度卷积生成敌对网络无监督表示学习论文：http://arxiv.org/pdf/1511.06434v2.pdfABSTRACT摘要Inrecentyears,supervisedlearningwithconvoluti

Lornatang·2019-04-09 22:37

Transferable Joint Attribute-Identity Deep Learning for Unsupervised Person Re-Identification理解

简介：这篇文章属于跨域无监督行人再识别，不同于大部分文章它使用了属性标注。旨在于能够学习到有属性语义与有区分力的身份特征的表达空间（TJ-AIDL），并能够转移到一个没有看到过的域。贡献：提出了一个联合属性与身份的异质多任务无监督行人重识别深度模型从有标注的源域图片中同时学习全局的身份信息与局部的属性信息，并通过一个身份推断属性（IIA）空间来最大化学习的有效性提出一个属性一致框架来在无标注的目标

pengcw·2019-04-08 11:00

李宏毅机器学习——学习笔记（14） Unsupervised Learning-Neighbor Embedding

ManifoldLearning（流型学习）：将流型空间降维后，可以直接用普通方法进行邻居embedding。LocallyLinearEmbedding（LLE）：运用样本x邻居的线性组合来表示样本x，样本x降维后所形成的z仍然基于原来的权重，用邻居的线性组合来表示。首先在原来的空间中找到w，在降维以后的空间中，固定住w，找出一组z，最小化邻居表示样本的误差。这个方法比较重要的超参数，就是邻居的

青芒·1·2019-04-05 17:11

GPT-2 论文翻译

LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners》原论文地址：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learner

tomeasure·2019-04-01 18:31

NLTK train_unsupervised KeyError

trainer=HiddenMarkovModelTrainer(tag_set,list(symbols))print('Training(unsupervised,%dsentences)...'

CY_TEC·2019-03-13 15:09

NLTK train_unsupervised KeyError

trainer=HiddenMarkovModelTrainer(tag_set,list(symbols))print('Training(unsupervised,%dsentences)...'

CY_TEC·2019-03-13 15:09

OpenAI GPT Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

paperOpenAIGPTImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Traininghttps://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised

DarrenXf·2019-03-12 17:15

OpenAI GPT Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

paperOpenAIGPTImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Traininghttps://s3-us-west-2.amazonaws.com/openai-assets/research-covers/language-unsupervised

DarrenXf·2019-03-12 17:15

OpenAI GPT-2语言模型是非监督多任务学习器 Language Models are Unsupervised Multitask Learners

paperhttps://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf个人翻译，并不权威语言模型是非监督多任务学习器摘要自然语言处理任务，比如问答，机器翻译，阅读理解和摘要，通常是通过在具体任务数据集上的监督学习方法处理的。我们证明语言模型开始学习这些任务没有任何显示的监督,当训练在一个新的数百万网页组

DarrenXf·2019-03-09 18:22

OpenAI GPT-2语言模型是非监督多任务学习器 Language Models are Unsupervised Multitask Learners

paperhttps://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf个人翻译，并不权威语言模型是非监督多任务学习器摘要自然语言处理任务，比如问答，机器翻译，阅读理解和摘要，通常是通过在具体任务数据集上的监督学习方法处理的。我们证明语言模型开始学习这些任务没有任何显示的监督,当训练在一个新的数百万网页组

DarrenXf·2019-03-09 18:22

Re-weighted adversarial adaptation network for unsupervised domain adaptation

摘要主要强调以下几点：1.当domaindiscrepancy比较大的时候，文章中方法的性能比其余方法要好的多（实验部分的确如此）2.re-weighted：在训练discriminatorD的时候，每一个sourcesample并不是同等重要，weight取决于label3.在匹配sourcesample和targetsample的特征分布的时候，用的是基于EM距离的OT方法4.将2和3嵌入到同

柚柚叫亦然·2019-03-07 18:35

GPT-1论文翻译

也进行了基本的人工矫正，凑活看吧原论文：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training官网：https://blog.openai.com/language-unsupervised

tomeasure·2019-03-02 18:20

Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training 简介

reference:https://arxiv.org/abs/1612.07828作者AshishShrivastava,TomasPfister,OncelTuzel,JoshSusskind,WendaWang,RussWebbAbstract随着图像领域的进步，用生成的图像训练机器学习模型的可行性越来越高，大有避免人工标注真实图像的潜力。但是，由于生成的图像和真实图像的分布有所区别，用生成

hyhchaos·2019-03-02 10:00

GPT2.0 Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文解读

转载请注明出处，原文地址本文是对《LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners》的翻译，部分内容可能会存在理解错误，如有错误欢迎指正交流。个人对论文的理解最近GPT-2的关注度很高，其效果极其惊人，官方甚至表示因为其效果太差怕被用来做坏事并未开源，粉丝认为openAI恶意炒作，有人甚至吐槽它应该改名叫closedAI。不管GPT-2效果到底有没有其宣

爱编程真是太好了·2019-02-22 17:34

[CVPR 2018]Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation

背景现有的对抗域适应方法中存在两个问题：1.域分类器只用于判别特征是属于源域还是目标域，并没有考虑到类别间的决策边界（没有利用到与类别相关的信息）。2.这些方法旨在于不同域之间的特征分布完全匹配，而由于每个域的特性不同，要实现特征分布的完全匹配比较困难。如下图左边部分所示，现有的一些对抗域适应方法希望于源域和目标域之间的数据分布“重合”，再使用源域上的分类器对目标域分类，而由于域的特性可能不同，尽

LiGuang923·2019-01-19 22:48

[CVPR 2018]Maximum Classifier Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation

背景现有的对抗域适应方法中存在两个问题：1.域分类器只用于判别特征是属于源域还是目标域，并没有考虑到类别间的决策边界（没有利用到与类别相关的信息）。2.这些方法旨在于不同域之间的特征分布完全匹配，而由于每个域的特性不同，要实现特征分布的完全匹配比较困难。如下图左边部分所示，现有的一些对抗域适应方法希望于源域和目标域之间的数据分布“重合”，再使用源域上的分类器对目标域分类，而由于域的特性可能不同，尽

LiGuang923·2019-01-19 22:48

Explore Machine Learning 101, Basic Concepts，一

2、监督学习与非监督学习（SupervisedVS.Unsupervised）监督学习（SupervisedLearning）非监督学习（UnsupervisedLearning）半监督学习（Semi-supervisedLearning

Hckrinston·2019-01-08 23:07

[AAAI2019]Exploiting Local Feature Patterns for Unsupervised Domain Adaptation 利用局部特征进行无监督域适应

论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.05042背景像条件对抗域适应（CADA）一文中所说，当前的对抗网络中只对齐数据整体特征，而只对齐数据的整体特征将会导致网络无法捕捉数据的多模态结构，这会使得网络尽管生成器和判别器都训练的比较好，但是最终的域适应效果依然不理想。在这篇文章中也考虑到了这种缺陷，提出利用局部特征的优势来解决这个问题，通过对整体特征和局部特征同时对齐来完成

LiGuang923·2019-01-02 16:26

机器学习与深度学习系列连载：第四部分对抗网络GAN (八) 对抗网络（Unsupervised Conditional Sequence Generation）

对抗网络（UnsupervisedConditionalSequenceGeneration）现实世界中，非监督数据占据绝大多数，GAN可以利用非监督数据进行结构化数据生成。1.文本转换TextTransfer我们经常使用GAN做图片生成，其实除了图片这样的结构化数据外，文本转换也是GAN可以做到的。我们可以使用CycleGAN的技术进行文本的“情绪”转换由于文本是离散的数据，不可微分和使用BP算

人工智能插班生·2018-12-28 10:22

李宏毅GAN学习（三）Unsupervised CGAN

CGAN是监督学习，需要样本标签才能训练UnsupervisedCGAN训练的时候不需要样本的标签一般有两种方式完成无监督的CGAN第一种方法：directtransformation以上就是用自然风景生成一张梵高的画的网络模型结构domainX与domainY是两个分来的数据集，两者之间没有一对一的标签生成器利用自然风景生成一张梵高的画，判别器判断其输入是生成器生成的还是真实的梵高的画。如果最终

古月光军001·2018-12-27 14:38

Unsupervised Single Image Deraining with Self-supervised Constraints论文阅读

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1811.08575.pdf文中提到以往的无监督方法因为没有对应的groundtruth来计算mse约束生成图像，因此会产生一些artifacts，还有就是以往的图像转换任务都是onetoone的transform，而雨的不确定性太多，有很多不同的视觉表现。因此文中提出了self-supervised的约束方法，如图：输入带雨的图片R到生成网络

Jerry_Leo_liu·2018-12-15 12:36

UNsupervised Image-to-image Translation

Marcovaldo·2018-11-20 17:29

【GAN ZOO阅读】Unsupervised Pixel–Level Domain Adaptation with GAN 使用GAN的无监督的像素级域适应

原文链接，引用请标明出处部分译文参考自https://blog.csdn.net/forever1993/article/details/78405280摘要收集注释良好的图像数据集来训练现代机器学习算法对于许多任务而言过于昂贵。一个有吸引力的替代方案是渲染数据，并在其中自动生成groundtruth。不幸的是，纯粹基于渲染图像训练的模型通常无法推广到真实图像。为解决这个缺点，先前的工作引入了无监

K_259·2018-11-12 23:19

GraphSAGE 代码解析(四) - models.py

其他部分内容参见以下链接～GraphSAGE代码解析(一)-unsupervised_train.pyGraphSAGE代码解析(二)-layers.pyGraphSAGE代码解析(三)-aggregators.py1

listenviolet·2018-11-11 08:00

GraphSAGE 代码解析(三) - aggregators.py

其他部分内容参见以下链接～GraphSAGE代码解析(一)-unsupervised_train.pyGraphSAGE代码解析(二)-layers.pyGraphSAGE代码解析(四)-models.py1

listenviolet·2018-11-11 08:00

Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Class-Balanced Self-Training

摘要在本文中，我们提出了一种基于迭代自训练（self-training）过程的新型UDA框架.该问题被形式化为潜在变量损失最小化，并且可以通过生成目标数据的伪标签和通着这些伪标签再训练来解决这些问题。在ST之上，我们还提出了一种新颖的类平衡自训练（CBST）框架，以避免大类在伪标签生成上的逐渐优势，并引入空间先验来细化生成的标签。综合实验表明，所提出的方法在多个主要UDA设置下实现了最先进的语义分

蜉蝣之翼❉·2018-11-06 14:47

Unsupervised Image-to-Image Translation Networks(NIPS 2017)

文本为论文翻译，翻译尽量为通俗语言，并且尽最大可能还原论文的原意。原文名：《UnsupervisedImage-to-ImageTranslationNetworks》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.00848.pdf对关键词的翻译，避免造成误解，特有以下说明：转换=translate，比如输入一张夏天的照片，输出一张冬天的照片，这个过程成为“转换”。领域=doma

木盏·2018-11-02 13:34

GraphSAGE 代码解析(二) - layers.py

其他部分内容参见以下链接～GraphSAGE代码解析(一)-unsupervised_train.pyGraphSAGE代码解析(三)-aggregators.pyGraphSAGE代码解析(四)-models.py1

listenviolet·2018-11-02 10:00

【DRCN阅读】Deep Reconstruction-Classification Networks for Unsupervised Domain Adaptation. 论文笔记

1.基本介绍代码：有Keras和Pytorch两个版本，网址分别是：https://github.com/ghif/drcnhttps://github.com/fungtion/DRCN2016年一篇ECCV的文章主要贡献：给源域有标签的数据作分类（有监督）；能够学习到目标域无标签数据的特征表达（无监督）。2.方法：2.1主要结构这个网络可以看成有三个部分：第一部分就是Encoder部分（左边公

zhy455·2018-10-31 12:24

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