DIM（Learning deep representations by mutual information estimation and maximization）
論文：https://arxiv.org/pdf/1808.06670.pdf 摘要： 許多表示學習只使用已探索過的數據空間（稱爲像素級別），當一小部分數據十分關心語義級別時，該表示學習將不利於訓練。論文提出了無監督表示學習，直接學習和估計信息內容，統計或結構約束。論文最大化輸入信息和高級特徵向量之間的互信息與通過對抗匹配先驗分佈來控制表示學習的特徵。 介紹： 人工智能單元在預測和規劃時不應該停留
相關文章
- 1. 【論文筆記——DIM】Learning Deep Representations By Mutual Information Estimation and Maximization
- 2. 【論文研讀】Deep InfoMAX， DIM
- 3. Mutual information and Normalized Mutual information
- 4. 【DML】Deep Mutual Learning
- 5. 機器閱讀理解 | (4) QAInfomax: Learning Robust Question Answering System by Mutual Information Maximization
- 6. 【論文閱讀】Author2Vec: Learning Author Representations by Combining Content and Link Information
- 7. Deep Learning Models and Code for Pose Estimation
- 8. Deep Learning, NLP, and Representations翻譯學習
- 9. Deep Learning for Information Retrieval
- 10. 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry
- 更多相關文章...
- • SQLite Indexed By - SQLite教程
- • SQLite Group By - SQLite教程
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
- • Java Agent入門實戰（一）-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 【論文筆記——DIM】Learning Deep Representations By Mutual Information Estimation and Maximization
- 2. 【論文研讀】Deep InfoMAX， DIM
- 3. Mutual information and Normalized Mutual information
- 4. 【DML】Deep Mutual Learning
- 5. 機器閱讀理解 | (4) QAInfomax: Learning Robust Question Answering System by Mutual Information Maximization
- 6. 【論文閱讀】Author2Vec: Learning Author Representations by Combining Content and Link Information
- 7. Deep Learning Models and Code for Pose Estimation
- 8. Deep Learning, NLP, and Representations翻譯學習
- 9. Deep Learning for Information Retrieval
- 10. 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry