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Spectral Graph Convolution Network「2」从上面的推导中可以看到原本的卷积运算，在图上的公式就是 其中表示的是的特征矩阵，但是很容易知道的就是对于很多矩阵，进行特征分解是很困难的，所以这...
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Reading Note「7」Deep Forest: Towards an Alternative to Deep Neural Networks在听完WAIC上周志华大佬的分享之后，就决定阅读一下他提出的「Deep Forest」，他认为这是一个取代「Deep Neural Networ...
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Spectral Graph Convolution Network「1」
Convolution:「1」 Spatial Convolution「2」 Spectral Convolution Convolution ...
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Reading Note「5」 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds文章链接不得不感叹大佬终归是大佬，Charles R. Qi在3D视觉上真的是做出了很多优秀的工作，同为浙江人怎么差距这么大 :) 本文提出了新...
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Reading Note「4」 ClusterNet: Deep Hierarchical Cluster Network with Rigorously Rotation-Invariant ...文章链接 文章最让我不解的就是DarkMatter AI Research到底是个什么地方（狗头） 文章的创新点主要有两个 「Rigorous ...
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流形「Manifold」
http://blog.pluskid.org/?p=533&cpage=1#comments 流形就是在存在于高维空间中的一个低维空间。假设存...
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Reading Note「3」 Parametric Continuous Convolutions / SpiderCNNPaper One:Deep Parametric Continuous Convolutional Neural Networks 在离散卷积...
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Reading Note「2」 Deep Residual Learning for Image Recognition很久之前看的ResNet，现在对它粗略的整理一下。 Link: ResNet 首先在训练层数很深的神经网络的时候会存在两个问题。 梯度爆炸 / ...
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Reading Note「6」Densely Connected Convolutional Networks / Unit Convolution Kernel
单位卷积核最早是在Network In Network[1]中被提出来的，然后在GoogLeNet[2]中的一个重要模块Inception Mo...