Similarity_learning
相似性学习（Similarity learning ）有监督机器学习，它与回归和分类密切相关，但目标是从实例中学习一个相似函数，以衡量两个对象的相似程度或相关程度。
阅读更多Key:
(1). Pose-driven, body part alignment, combine whole feature and body part feature, focus on alignment of part model,
(2). Combine image label and human attributes classes, do classification with attributes and identity learning
(3). Based on triplet loss, improve metric learning for an end to end learning
(4). …
阅读更多起因是被assgin了一个新的任务.....要死.
参考资料:
推荐系统学习笔记之三 LFM (Latent Factor Model) 隐因子模型 + SVD (singular value decomposition) 奇异值分解
先说下我的理解...
隐因子模型(LFM)是一种推荐算法,"隐"可以理解成用户喜欢某个item的间接原因.
阅读更多先粗略读了2遍orz.可能不够严谨，先写一些high-level的理解。
对于序列或者图片数据，如果想获得一个long-range的依赖，通常的做法是循环神经网络（对于序列）或者深层的卷积神经网络（对于图片数据）
阅读更多先记录一下PCA实战需要用到的安装包(arch下,python2环境)
python2-scikit-learn
python2-numpy
python2-pandas
python2-matplotlib
python2-seaborn
几个和科学计算数据分析有关的重要的python库:
Numpy、Matplotlib,pandas(之前数字图像处理课程都接触过了orz)
阅读更多参考资料：
TENSORFLOW INPUT PIPELINE EXAMPLE
第二个参考资料是第一个的翻译版本，翻译的水平一般，建议看原文，不是很长。
下面是我挑了文章中重点的部分+自己的理解。
TL;DR;
一个适用于不是很大的数据集的pipline input 的例子。
阅读更多在这里存个备份，还有些问题没有解决。
raise ValueError("GraphDef cannot be larger than 2GB.")
记录一些思路好了。现在是没有生成.meta文件，爆掉应该是因为所有的变量都加载到了默认图里。
也就是说我处理完checkpoint 0 之后开始处理checkpoint1,但是checkpoint0的那些变量还是存在的...所以越来越多？
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