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DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 学习判别模型预测的跟踪

原文链接 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf 代码：pytracking 中有 dimp 的代码 摘要 与大多数其他视觉问题相比，跟踪需要在推理阶段在线学习鲁棒的特定于目标的外观模型。为了能够进行端到端的培训，目标模型的在线学习因此需要自身嵌入到跟踪体系结构中。由于这些困难

无穷级数

级数的本质结构就是求和，数学中尤其关注相似结构的求和   无穷级数的本质结构就是无穷求和，积分本质上就是一种特殊的无穷级数。事实上无穷级数属于研究极限与无穷的一门学问，但是不属于微分积分学，微分积分只是研究无穷和极限的一门学问。   对于无穷级数，有很多，其中有很多可以用同

正项级数收敛判别标准

1、比较判别法，级数n项极限如果更小，那么大的收敛小的必收敛。如果比值为常数，那么具有相同的敛散性。 2、根值判别法，实际上是比较判别法，与几何级数相比较。 3、比值判别法，实际上是和指数级数的比较判别法，指数增加的发散，指数衰减的收敛。   综上所述，级数判别标准只有一条：比较判别法，

【生成对抗网络学习 其一】经典GAN与其存在的问题和相关改进

参考资料： 1、https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials 2、《Generative Adversarial Net》 直接介绍GAN可能不太容易理解，所以本次会顺着几个具体的问题讨论并介绍GAN(个人理解有限，有错误的希望各位大佬指出)，本来想做代码介绍的，但是关于eriklindernoren的GAN系列实

[论文复现] 生成对抗网络 (原生GAN)

Generative Adversarial Nets 论文下载 基本概览 文中提到在此之前，深度生成模型没什么进展是因为在最大似然估计和相关策略出现的许多棘手的概率问题很难找到合适的计算方式，（这里说的是G和D的Divergence吗？不懂）以及在生成模型中那些已经在分类模型里很有用的分层线性单元的优势显现

GAN算法

生成对抗模型 论文地址 有em算法思想 生成对抗网络（GAN）由2个重要的部分构成： 生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），目的是“骗过”判别器 判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据” 主要流程： 第一阶段：固定“判

流程控制（一）

流程控制理论 流程控制简介  流程控制是指在程序运行时，个别的指令运行或求值的顺序。所谓的流程控制其实就是控制事物执行的流程、顺序。 预备知识 python中使用缩进来表示代码的从属关系，缩进的内容是子代码，未缩进的是父代码。 并不是所有代码都可以有子代码。 如果多行代码从属

pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis

本文要解决的问题和GRAF基本一致，而且模型结构也非常相似，都是GAN结构，只不过整合了GAN领域的一些新结构，对效果做了提升。 具体结构就如上图a所示，输入相机位置和噪声（用于替换GRAF中的物体纹理和形状先验），预测对应点的颜色和密度，主要提升有三方面： 1. 激活函数 从上图a中可以很清楚的

支持向量机（SVM） 凸优化与对偶问题求解

一、对偶问题的转化 先写出一个转化对偶问题的一般性结论 原问题：       转化为的对偶问题是： 其中a，b是根据原问题的限制条件产生的新的变量。 二、SVM模型问题转化 原问题： 即：   注意这里待求参数是w，xi，b。 转化为的对偶问题是： 注意这里实际只有a，b其实还

李宏毅机器学习笔记——生成式对抗网路(Generative Adversarial Network, GAN)

概念 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。 输出是一个分布。 z

生成式对抗网络（GAN）

生成式对抗网络 Ian Goodfellow等人在2014年的论文中提出了生成式对抗网络，尽管这个想法立刻使研究人员们兴奋不已，但还是花了几年时间才克服了训练GAN的一些困难。就像许多伟大的想法一样，事后看起来似乎很简单：让神经网络竞争，希望这种竞争能够促使它们变得更好。GAN由两个神经网络组

Spectral Normalization 谱归一化-原理及实现

// 一、谱范数及其计算方法 见我的这篇blog 谱范数求解方法-奇异值分解&幂迭代法 // 二、谱归一化提出背景 谱归一化由论文《Spectral Normalization For Generative Adversarial Networks》论文链接 提出。 原生 GAN 的目标函数等价于优化生成数据的分布和真实数据的分布之间的

第七章 人工神经网络及其应用

第七章 人工神经网络及其应用 1.人工智能的三大流派思想中连接主义(或称为仿生学派)流派的基础是（ ）。 正确答案： (1) 人工神经网络 2.神经元的标准数学模型由（ ）、（ ）和（ ）三部分组成。 正确答案： (1) 加权求和 (2) 线性动态系统 (3) 非线性函数映射 3.神经网络的学习就是调整神经网络的（ ）或

生物序列智能分析平台blog(24)

2021SC@SDUSC GAN4NLP 这篇博客介绍GAN在NLP领域的应用，GAN在图像领域的优异表现让NLP领域的专家们跃跃欲试，但直接将用于图像的GAN模型用于文本生成问题上结果总是不能让人满意。今天给大家介绍几种用于文本生成的GAN模型，看它们是如何克服面对的困难与挑战。 什么是GAN 生成对

加法溢出的三种判别法

一、对于结果进位和符号位进位判断溢出的情况分析： 先给出原理：如果符号位进位和尾数位进位相同则不溢出，反之溢出 首先给出前提条件（或者说是定理）： 负数+正数一定不会产生溢出；（该定理显然成立） 接下来：分析两个数是负数和正数的情况 （1）对于符号位是1和0时，如果尾数进位为1，则符号位进位

KBGAN：用于知识图谱嵌入的对抗学习

生成式对抗网络介绍 生成对抗网络（GAN）最初被提议用于在连续空间中生成样本，例如图像。 GAN 网络由两部分组成，生成器和判别器。 生成器接受噪声输入并输出图像。 鉴别器是一个分类器，它将图像分类为“真”（来自真实数据集）或“假”（由生成器生成）。 在训练 GAN 时，生成器和判别器是在做极小

【论文笔记】DG-net

DG-net GAN在行人重识别的应用 论文原文:JointDiscriminativeandGenerativeLearningforPersonRe-identification 论文链接 代码链接 摘要 问题：现有方法的生成通道与判别学习阶段相分离贡献：提出了一种联合学习框架，端到端的成对重识别。（将数据生成和行人重识别统一到一起）模型包

计算机视觉-生成模型

生成模型 给定训练集，产生与训练集同分布的新样本。 希望学到一个模型，其与训练样本的分布相近。 无监督学习里的一个核心问题：密度估计问题。 典型思路： 显式的密度估计：显示的定义并求解分布。 隐式的密度估计：学习一个模型，而无需显示的定义它。 显式地密度模型：PixelRNN与Pixel

pytorch：logistic regression（但是我们常把它理解为classification问题）

将y=xw+b转换为分类问题，可以加一个sigmoid函数（也叫logistic），即y=（xw+b） 之后输出的值不再是一个连续的范围，而是约等于一个[0,1]的值。 即当p（y=0|x）接近于0的时候代表不是这一类，而接近于1的时候，代表是这一类。 对于classification问题，if p（y=1|x）>0.5,判别为1，否则判别为0 而对于多分类

线性判别器（LDA）

线性判别器（LDA） 线性判别器思想：类内小，类间大；通过选择一个投影方向将 \(p\) 维数据进行投影到 一维直接上，并且在这直线可以通过一个阈值进行分类。所以我们要找 \(w\)。 首先我们做以下定义： 数据集 $ {(x_i,y_i)}_{i=1}^{N}、x \in R^p、 y \in {+1, 0}$ 假设两类数据 \(x_{c_1}

线性判别准则与线性分类

文章目录 一、线性判别准则（LDA）二、线性分类算法（支持向量机,SVM） 一、线性判别准则（LDA） LDA是一种监督学习的降维技术。也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的，这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术。LDA的思想可以用一句话概括，就是“投影后类内方

线性判别准则与线性分类编程实践

一、线性判别分析介绍 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，简称 L D A LDALDA)是一种经典的线性学习方法，亦称"Fisher 判别分析"。 线性判别分析思想：给定训练样本集，设法将样例投影到一条直线上。使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远；在对新样本进行

线性判别准则与线性分类编程实践【人工智能】

目录 一、LDA原理1.LDA的基本思想2.瑞利商和广义瑞利商3.二分类LDA原理4.多分类LDA原理5.LDA算法流程6.小结 二、线性分类算法三、算法代码实现1.python编程实现2.对月亮数据集进行SVM分类 四、参考文献 一、LDA原理 1.LDA的基本思想 LDA是一种监督学习的降维技术，也就是

Cyclegan 实现值得关注的问题

​ 1.应用场景         不属于强监督，图像之间无需完全匹配，可实现图像风格转换。 2.数据处理         数据处理包括：数据扩充和数据归一化 3.网络结构        　　包括生成器及判别器： 　　　　生成器用来实现图像风格A与图像风格B之间的相互转换，生成器有两个

什么是mode collapse模式崩溃？

真实世界中的数据分布可能会有多个样本集中的“波峰”。例如，假设有一个数据集，其中包含澳大利亚中部爱丽丝泉（通常非常热）和南极南极（通常非常寒冷）的夏日温度读数的混合数据。数据的分布是双峰的 - 两个地区的平均温度存在峰值，两者之间存在差距。如上图。现在我们想训练一个产生合理温