独家 | 如何利用大规模无监督数据建立高水平特征?
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如何构建更厉害的特征检测器?我们可以通过无监督学习来做到这一点吗?
请注意,本文是一篇我自己留档用的回顾总结材料。
Paper来自此网站:
https://arxiv.org/pdf/1112.6209.pdf
摘要
这篇文章的作者们喜欢利用未标记数据制作特定的分类特征识别器。(例如,使用未标记的人脸图像制作人脸识别器。)为实现这一目标,作者在大型数据集上制作了一个9层的自动稀疏编码器。与普遍的认知相反,这可以在没有任何标签数据的情况下构建面部检测器,而且优于ImageNet数据的最新性能。 (在2012年)。
介绍
这篇文章的目的是只依靠未标记图像构建一个特定的分类特征识别器,同时这也是神经科学的构想:“人类大脑中存在高度特定类的神经元”,通
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目前国内的网络运维还处于初级阶段,工作人员每天就像救火一样,天天疲于奔命。“什么破网络怎么又断了”,“我去,服务器宕机啊”,“这个网速慢的跟乌龟爬的一样”,这些埋怨声每天都在运维人员耳边回荡。运维人员只能埋头查找系统运行的日志,耗时耗力,老眼昏花不说,有时候忙了半天还一无所获,作为运维工程师的你,有木有遇到过类似苦逼的经历? 传统网络的运维痛点 传统的网络运维每天都是针对不同的厂商设备敲不同的命令行,从 Cisco、Juniper、到华为、华三,变化的只是换一种命令show / display 、no/undo。网络管理分散,网络和云管平台、安全、IT/业务系统互相独立,需要分别维护,效率低;网络结构,配置、拓扑、链路状态的不可视化,运维人员只能依赖经验和记忆,变更调整网络,这为网络留下了大量隐患;管理模式单一,基于单设备或单机架构管理,错漏多、排障难等等。当网络出现问题时,公司的各个大小部门都在埋怨运维部门,可是运维人员也很无辜,每天面对繁杂的工作不说,最后出了问题也只能“打碎牙齿和着血往肚子里面咽”,成了名符其实的“背锅侠”。 运维部门每天都要制定不同的规章制度,较大规模的公司会有...
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进行了解析.知道dubbo会对zookeeper的信息进行一个本地的文件缓存.如果你只是简单的回答出这个本地的文件缓存,可能面试官会点到为止,但是如果你按照我那样从源码角度分析,甚至连缓存到哪个磁盘文件都一清二楚,那么面试官必然会根据这个问题深入问下去.既然要深入问下去,那他会从哪个角度问呢? 比如公司新来了妹子,老司机们在下班的时候总会套路一下,问她们你男朋友怎么不接你下班啊.这个时候妹子的回答往往也就两个,一个是我没有男朋友啊,另一个是他忙啊(这说明她有男朋友).从这里例子就可以很容易看出,你的发言,对对方的回答我们是能一定程度预判的.再比如,我一直自称肥朝,假如你发现我其实没有你想的那么肥,按照正常的思维你就会问我,既然你没这么肥为什么要叫肥朝.这再次说明了,对方的提问,我们是可预判的. 同理可得,你回答了会缓存本地文件,并且连目录都一清二楚,那他如果照着这个问题深入问下去,他可能会问什么呢?可能会问,既然是缓存,那么自然会存在和实时数据不同步,那么他是什么时候去更新这个缓存?鉴于你前面回答得这么透彻,可能还会加上一句,他这个更新的过程是怎么样的?能画图给我讲一下吗? 当然看到这...
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