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PDF格式的机器学习论文合集.zip

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简介：
本资料包包含一系列关于机器学习领域的高质量PDF研究论文，内容涵盖算法、应用及最新研究成果，适合科研人员与学生深入学习和参考。 以下是25篇机器学习经典论文的合集： 1. Efficient sparse coding algorithms - Lee H, Battle A, Raina R, et al., Advances in neural information processing systems (2007): 801-808. 2. Follow the moving leader in deep learning - Zheng S, Kwok J T., Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70 (JMLR.org, 2017): 4110-4119. 3. Efficient algorithms for online decision problems - Kalai A, Vempala S., Journal of Computer and System Sciences (2005), Vol. 71(3): 291-307. 4. Adam: A method for stochastic optimization - Kingma D, Ba J., Proceedings of the International Conference for Learning Representations (2015). 5. Factor Group-Sparse Regularization for Efficient Low-Rank Matrix Recovery - Fan J, Ding L, Chen Y et al., 2019. 6. Jointly sparse hashing for image retrieval - Z. Lai, Y. Chen, J. Wu, W.W Keung and F Shen., IEEE Transactions on Image Processing (vol. 27 no. 12), 2018: 6147-6158. 7. Efficient training of very deep neural networks for supervised hashing - Z Zhang, Y Chen, V Saligrama Proc. IEEE Int Conf Computer Vision and Pattern Recognition (2016): 1487–1495 8. Person re-identification by probabilistic relative distance comparison - Wei-Shi Zheng, Shaogang Gong, Tao Xiang., CVPR 2011. 9. Person Re-Identification By Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning - Liao S, Hu Y, Zhu X et al., Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (2015): 2197-2206 10. Show, tell and discriminate: Image captioning by self-retrieval with partially labeled data - Liu X, Li H, Shao J et al., Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (2018): 338-354. 11. Exploring visual relationship for image captioning - Yao T, Pan Y, Li Y et al., Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (2018): 684-699 12. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks - Wu C and Ma K., IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (vol. 37 no. 6), June 2015: 1229–1237. 13. Visualizing and Understanding Convolutional Networks - Zeiler M D, Fergus R., European conference on computer vision (Springer, Cham, 2014): 818-833 14. Going deeper with convolutions - Szegedy C, Liu W, Jia Y et al., Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2015) 15. Group Normalization - Wu Y, He K., Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (pp. 3-19), Springer International Publishing AG 2018 16. Generative Adversarial Nets - Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M et al., Advances in Neural Information Processing Systems (2014): 2672-2680. 17. Disentangled representation learning GAN for pose-invariant face recognition - Tran L, Yin X, Liu X Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1415-1424) 18. Variational autoencoder for deep learning of images, labels and captions - Pu Y, Gan Z, Henao R et al., Advances in Neural Information Processing Systems (2016): 2352-2360. 这些论文涵盖了机器学习的多个领域，包括深度神经网络、图像处理和自然语言理解等。它们为相关领域的研究者提供了丰富的理论基础和技术指导。希望对您有所帮助！

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    本资料包包含一系列关于机器学习领域的高质量PDF研究论文，内容涵盖算法、应用及最新研究成果，适合科研人员与学生深入学习和参考。 以下是25篇机器学习经典论文的合集： 1. Efficient sparse coding algorithms - Lee H, Battle A, Raina R, et al., Advances in neural information processing systems (2007): 801-808. 2. Follow the moving leader in deep learning - Zheng S, Kwok J T., Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning-Volume 70 (JMLR.org, 2017): 4110-4119. 3. Efficient algorithms for online decision problems - Kalai A, Vempala S., Journal of Computer and System Sciences (2005), Vol. 71(3): 291-307. 4. Adam: A method for stochastic optimization - Kingma D, Ba J., Proceedings of the International Conference for Learning Representations (2015). 5. Factor Group-Sparse Regularization for Efficient Low-Rank Matrix Recovery - Fan J, Ding L, Chen Y et al., 2019. 6. Jointly sparse hashing for image retrieval - Z. Lai, Y. Chen, J. Wu, W.W Keung and F Shen., IEEE Transactions on Image Processing (vol. 27 no. 12), 2018: 6147-6158. 7. Efficient training of very deep neural networks for supervised hashing - Z Zhang, Y Chen, V Saligrama Proc. IEEE Int Conf Computer Vision and Pattern Recognition (2016): 1487–1495 8. Person re-identification by probabilistic relative distance comparison - Wei-Shi Zheng, Shaogang Gong, Tao Xiang., CVPR 2011. 9. Person Re-Identification By Local Maximal Occurrence Representation and Metric Learning - Liao S, Hu Y, Zhu X et al., Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (2015): 2197-2206 10. Show, tell and discriminate: Image captioning by self-retrieval with partially labeled data - Liu X, Li H, Shao J et al., Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (2018): 338-354. 11. Exploring visual relationship for image captioning - Yao T, Pan Y, Li Y et al., Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (2018): 684-699 12. Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks - Wu C and Ma K., IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (vol. 37 no. 6), June 2015: 1229–1237. 13. Visualizing and Understanding Convolutional Networks - Zeiler M D, Fergus R., European conference on computer vision (Springer, Cham, 2014): 818-833 14. Going deeper with convolutions - Szegedy C, Liu W, Jia Y et al., Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (2015) 15. Group Normalization - Wu Y, He K., Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV) (pp. 3-19), Springer International Publishing AG 2018 16. Generative Adversarial Nets - Goodfellow I, Pouget-Abadie J, Mirza M et al., Advances in Neural Information Processing Systems (2014): 2672-2680. 17. Disentangled representation learning GAN for pose-invariant face recognition - Tran L, Yin X, Liu X Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 1415-1424) 18. Variational autoencoder for deep learning of images, labels and captions - Pu Y, Gan Z, Henao R et al., Advances in Neural Information Processing Systems (2016): 2352-2360. 这些论文涵盖了机器学习的多个领域，包括深度神经网络、图像处理和自然语言理解等。它们为相关领域的研究者提供了丰富的理论基础和技术指导。希望对您有所帮助！
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