T*******x
发帖数: 8565 | |
T*******x
发帖数: 8565 | 2 另一方面，神经网络理解一个图片，一段文字，需要一个场景。场景有大小，大场景，
中场景，小场景。构建场景很困难。但是阶段性目标可能正是解决这个问题的。场景的
大小与阶段性目标的远近有对偶性。这里有粗粒化重整化的概念。
【在 T*******x 的大作中提到】
: word2vec就是很好的示范。
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E******k
发帖数: 1 | 3
你看到一张图片，会想周末复杂么？会拿起一堆标注自己培训一下么？
【在 T*******x 的大作中提到】
: 另一方面，神经网络理解一个图片，一段文字，需要一个场景。场景有大小，大场景，
: 中场景，小场景。构建场景很困难。但是阶段性目标可能正是解决这个问题的。场景的
: 大小与阶段性目标的远近有对偶性。这里有粗粒化重整化的概念。
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T*******x
发帖数: 8565 | 4 举个例子吧。你看到五张图片，分别是猫，狗，苹果，橘子，电脑。你“正确”的识别
了这五张图片。但是你突然发现，这五张图片都有边框花纹，原来它们都是产品广告分
类图案。这就是场景。
【在 E******k 的大作中提到】
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: 你看到一张图片，会想周末复杂么？会拿起一堆标注自己培训一下么？
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d*****u
发帖数: 17243 | 5 有专门研究curriculum learning的
Benjo近两年好像就在搞这个 |
J*****3
发帖数: 25 | 6 云南米线是字体般
【在 T*******x 的大作中提到】
: word2vec就是很好的示范。
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