目录 ABSTRACT: 1 Introduction: 2 The Road to SDN: 2.1 Active Networking Technology push and use pull Intellectual contributions Myths and misconceptions In search of pragmatism 2.2 Separating Control and Data Planes Technology push and use pull Intelle…

文章名称:The Road to SDN: An Intellectual History of Programmable Networks 文章来源:Feamster N , Rexford J , Zegura E . The Road to SDN[J]. Queue, 2013, 11(12):20-40. ABSTRACT: 软件定义网络(SDN)是一项令人兴奋的技术,它使我们能够创新设计和管理网络,尽管这项技术似乎是突然出现的,但SDN是使计算机网络更具可编程性的长期努力的一部分.本…

作者:Florian Tramèr, Dan Boneh [Standford University] [ICLR 2019] Abstract 为保护机器学习中隐私性和数据完整性,通常可以利用可信执行环境(Trusted Execution Environment),利用硬件和软件的保护机制来使敏感数据的计算独立出来,但这种方式存在效率上的损失.因此这篇论文提出将计算过程分到可信设备和不可信设备中,以高性能执行深度神经网络的.Slalom,将DNN中的所有线性层计算工作外包到不可信但快速的设…

NOTE Capsules Example 1.Type Field: excute forwarding routine => carry program 2.Previous address: If the node now is not an active network node, it can get the preivous address and forwarding routine from the field. 3.Dependent Fields: necessary! It…

接上第二点 NOTE (2)active networks => Programmability in networks(1990s) Sturcture: What are active networks? motivation for active networks technologies behind active networks How do active networks related to SDN? The legacy of active networks What are…

关键词:rotation-invariant face detection, rotation-in-plane, coarse-to-fine 核心概括:该篇文章为中科院计算所智能信息处理重点实验室VIPL课题组,邬书哲博士在CVPR2018上的论文.论文主要针对的是在不同平面角度下的人脸检测,主题思想可以概括为Progressive Calibration Networks(PCN), 即逐步校正不同角度的人脸. 已有方法:目前,针对平面角度的人脸检测主要有3种策略,即data augmen…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1611.06612 tensorflow代码:https://github.com/eragonruan/refinenet-image-segmentation 摘要 RefineNet是一种生成式的多路径增强网络,在进行高分辨率的预测时,借助远距离的残差连接,尽可能多的利用下采样过程中的所有信息.这样,通过前期卷积操作得到的细粒度特征可以增强能够获得图像更高层次信息更深的网络.RefineNet的组件基于残差连接,可以进行端到端的训练.…

摘要 本文提出了一种新方法,可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构,该算法运算符应用网络态射,然后通过余弦退火进行短期优化运行. 令人惊讶的是,这种简单的方法产生了有竞争力的结果,尽管只需要与训练单个网络相同数量级的资源.例如使用该算法,在单个GPU上训练12个小时就可以将CIFAR-10数据集的错误率降低到6%一下,训练一整天后能够降低到5%左右. 1.介绍 背景不再详述,我们可以知道的是传统的优化算法并不能实现神经网络架构的自动搜索是因为其架构搜索空间是 离散的(例如层数.层类型…

Social Role-Aware Emotion Contagion in Image Social Networks 社会角色意识情绪在形象社交网络中的传染 1.摘要: 心理学理论认为,情绪代表了一个人的认知系统(1927年)的精神状态和本能反应. 情绪是一种复杂的情绪状态,它会导致影响我们行为的生理和心理变化. 本文研究了社交网络中情绪感染的一个有趣问题. 特别地,通过使用图像社交网络(Flickr)作为我们研究的基础,我们试图揭示用户的情绪状态如何影响彼此,以及用户在社交网络中的位置如何…

动机(Motivation) 在自动语音识别(Automated Speech Recognition, ASR)中,只是把语音内容转成文字,但是人们对话过程中除了文本还有其它重要的信息,比如语调,情感,响度.这些信息对于语音的理解也是很重要的.本文关注其中一个点,如何识别出语音的情感,即语音情感识别(Speech Emotion Recognition, SER). 语音情感识别的三个难点 1. 感情是主观的:不同人对于同一段语音,理解出的情感不尽相同,而且存在一定的文化差异. 2. 感情在语…

论文: 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性,“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis”. 同一个patch在不同图像中,由于光照.视角.阴影.遮挡.相机设置等因素的影响,这个patch在不同图像中往往呈现出不同的appearance.如何在存在各种外界影响的情况下,还能够准备判断它们是一…

一.概述 Nvidia提出的一种基于3DCNN的动态手势识别的方法,主要亮点是提出了一个novel的data augmentation的方法,以及LRN和HRn两个CNN网络结合的方式. 3D的CNN主要是使用了三维的卷积核去处理视频序列,是视频分析中常用的方法之一. 这里是可以识别手语这种动态连续的手势的. 二.亮点 首先..竟然没有state of art... 1.预处理:因为输入是连续的视频序列,所以需要对他们进行规范化,这里用nearest neighbor interpolation…

论文概况 Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks是处理比较两个句子相似度的问题, 适用于解决智能客服问题匹配场景中用户提交的问句与知识库中问句的匹配. 文章将整个问题的解决分成两部分: 对句子进行建模, 将句子转换为某种向量表示. 这部分使用CNN完成 两个句子相似度衡量的方式. 这里是新颖的地方. 然后将衡量计算得到的相似度向量投入到Dense层中, 再根据目标接Output…

论文信息 论文标题:Towards Deeper Graph Neural Networks论文作者:Meng Liu, Hongyang Gao, Shuiwang Ji论文来源:2020, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 问题引入: 图卷积是领域聚合的代表,这些邻域聚合方法中的一层只考虑近邻,当进一步深入以实现更大的接受域时,性能会下降,这种性能恶化归因于过平滑问题( over-smoothing),即当感受域增大时,在传播和更新过…

13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6CoU…

分类的数据大小:1.2million 张,包括1000个类别. 网络结构:60million个参数,650,000个神经元.网络由5层卷积层,其中由最大值池化层和三个1000输出的(与图片的类别数相同)全链接层组成. 选用非饱和神经元和高性能的GPU来增强卷积操作.为防止在全链接层发生过拟合,我们进行规则化 'dropout'操作,效果明显. 1.说明: 通过改变卷积神经网络的深度和宽度可以控制网络自身的容量.卷积网络可以更准确的预测图片的本质(图像统计上的不变性和像素级的局部性). 相比具有相…

Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks ICML 2017 Paper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdf Code for the regression and supervised experiments:https://github.com/cbfinn/maml Code for the RL experiments:https://github.com/cb…

文章:Clustering Convolutional Kernels to Compress Deep Neural Networks 链接:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Son_Clustering_Kernels_for_ECCV_2018_paper.pdf 这篇文章主要是研究模型的压缩和加速.其他的文章大多数都只研究网络结构中的冗余参数或影响不大的结构,用剪枝的方法来压缩模型.作者从另一个方…

Paper Information Title:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional NetworksAuthors:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo YangSources:2020, ICLRPaper:Download Code:Download Abstract Message-passing neural networks (MPNNs) 存在的问题:MPNNs 的 aggregat…

前言碎碎念 当我看到这个全英论文以后,身体和心理都出现了戒断反应,让人无比难受,毕竟自己很久没做过英语阅读理解了.总之,在舍友大佬的帮助下以及各款翻译软件的鼎力支持之下(通篇读完后还是找了中文文献来对应),总算是把这一次作业磕磕碰碰地完成了. 阅读 阅读文章<The Road to SDN: An Intellectual History of Programmable Networks>,并根据所阅读的文章,书写一篇博客,回答以下两个问题: 过去20年中可编程网络的发展可以分为几个阶段?每个…

3. 什么是SDN?(WHAT IS SOFTWARE-DEFINED NETWORKING?) The term SDN was originally coined to represent the ideas and work around OpenFlow at Stanford University, Stanford, CA, USA [24]. As originally defined, SDN refers to a network architecture where the…

<重构网络-SDN架构与实现>: SDNLAB <重构网络-SDN架构与实现>新书有奖试读活动 资源下载 随笔 有幸拜读了李呈前辈和杨泽卫杨老师的作品<重构网络-SDN架构与实现>的前两个章节,晚辈阅读该书之后感悟和学习颇多,特此记之.由于我对章节一的印象十分深刻,所以本文主要是对章节一的小结和感想. 试读章节共有两章,第一章是"SDN重塑网络",第二章是"SDN南向协议",结构如下: Ch1.SDN重塑网络 1.1 SDN是什么…

过去20年中可编程网络的发展可以分为几个阶段?每个阶段的贡献是什么? Making computer networks more programmable enables innovation in network management and lowers the barrier to deploying new services. In this section, we review early work on programmable networks. We divide the his…

本篇学习笔记写于 Sun Nov 13 15:08:02 2016, 可能有认识不全面的地方. 参考资料为ONF的官方网站中: Software-Defined Networking (SDN) Definition, 之前也看了一些国内的网站, 然而基本上不知所云, 所以从ONF开始吧. link What is SDN? The physical separation of the network control plane from the forwarding plane, and wh…

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks  代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

0.      本文贡献点 本文的主要贡献点是一个构造了一个结构,称为the inverted residual with linear bottleneck.该结构与传统的residual block中维度先缩减后扩增相反,而是先将输入的低维feature map扩增到高维,然后用depthwise convolution方式做卷积运算,然后再使用一个线性的卷积将其映射到低维空间中. Depthwise Separable Convolutions原理可以参考这篇文章. 1.      Inv…

自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支.随着深度学习等技术的引入,NLP领域正在以前所未有的速度向前发展.但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表. GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的…

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中…

这是Deepmind 公司在2016年1月28日Nature 杂志发表论文 <Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search>.介绍了 AlphaGo 程序的细节. 本博文是对这篇论文的阅读笔记. AlphaGo 神经网络构成 AlphaGo 总体上由两个神经网络构成.以下我把它们简单称为「两个大脑」,这并非原文中的提法,仅仅是我的一个比喻. 第一个大脑(Policy Network)的作用是在当前局面下推断…

烧脑!CMU.北大等合著论文真的找到了神经网络的全局最优解 机器之心 ​ 已认证的官方帐号 811 人赞同了该文章 选自arXiv,作者:Simon S. Du.Jason D. Lee.Haochuan Li.Liwei Wang.Xiyu Zhai,机器之心编译,参与:思源.王淑婷.张倩. 一直以来,我们都不知道为什么深度神经网络的损失能降到零,降到零不代表着全局最优了么?这不是和一般 SGD 找到的都是局部极小点相矛盾么?最近 CMU.北大和 MIT 的研究者分析了深层全连接网络和残差网络…