Random field and random cluster theory is used to prove certain mathematical results concerning the probability distribution of images characterized as generic $2D$ integer arrays during simultaneous learning. Example models in image classification and object segmentation illustrate the mathematical results.


翻译:随机字段和随机群集理论用于证明同时学习期间被定性为通用 2D$整数阵列的图像的概率分布的某些数学结果。图像分类和对象分割的示例模型说明了数学结果。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
VIP会员
相关VIP内容
Python分布式计算,171页pdf,Distributed Computing with Python
专知会员服务
108+阅读 · 2020年5月3日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员