08.10.2015       Выпуск 94 (05.10.2015 - 11.10.2015)       Интересные проекты, инструменты, библиотеки

ULNNO - Unsupervised Learning on Neural Network Outputs

Репозиторий содержит код для обучения Нейронной сети без учителя.

Читать>>




Экспериментальная функция:

Ниже вы видите текст статьи по ссылке. По нему можно быстро понять ссылка достойна прочтения или нет

Просим обратить внимание, что текст по ссылке и здесь может не совпадать.

README.md

Unsupervised Learning on Neural Network Outputs

This repo contains the experiment code in paper

Unsupervised Learning on Neural Network Outputs

The paper presents a new zero-shot learning method, which achieves the state-of-the-art results on ImageNet 2011fall (14.2 million images and 21841 classes).

The CNN model is GoogeLeNet with Caffe implementation. The image format convertor (image2hdf5) is from Toronto Deep Learning.

Instructions

  • ILSVRC2012_img_train.tar (138G)
  • ILSVRC2012_img_val.tar (6.3G)
  • fall11_whole.tar (1.2T)

prepare the images into HDF5 format with

compute the CNN outputs of GoogLeNet of the images with

compute PCA and ICA on the CNN outputs with

compute the MDS features of WordNet graph with

run zero-shot learning experiments with

  • imagenet_1k_21k_idx.py
  • imagenet_zero_shot_unseen_wnids.py
  • make_zero_shot_mat.m
  • zero_shot_random.py
  • zero_shot_pca.py
  • zero_shot_ica.py

Questions

If you have any question regarding the code and the experiments, please contact me (yaolubrain@gmail.com). I would like to hear from you!






Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus