An adaptive dropout based deep metric learning algorithm
The key idea of Deep Metric Learning (DML) is to learn a set of hierarchical non-linear mappings using deep neural networks, and then project the data samples into a new feature space for comparing or matching. As its name suggest, DML is a combination of deep learning and metric learning. Deep lear...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Tan, Ronald Tay Siang |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Zhang Jie |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/156649 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Discriminative deep metric learning for face verification in the wild
بواسطة: Hu, Junlin, وآخرون
منشور في: (2015) -
Deep learning for snake pattern detection
بواسطة: Ching, Jia Chin
منشور في: (2020) -
Machine learning and deep learning methods for exchange-traded fund trading
بواسطة: Jeremia, Alexander
منشور في: (2023) -
Adaptive discriminant learning for face recognition
بواسطة: Kan, Meina, وآخرون
منشور في: (2013) -
Learning with multiple representations : algorithms and applications
بواسطة: Xu, Xinxing
منشور في: (2015)