(1)What is Sentence Centrality and Centroid-based Summarization ? Extractive summarization works by choosing a subset of the sentences in the original documents. This process can be viewed as identifying the most central sentences in a (multi-documen…

Deep Learning of Graph Matching 阅读笔记 CVPR2018的一篇文章,主要提出了一种利用深度神经网络实现端到端图匹配(Graph Matching)的方法. 该篇文章理论性较强,较难读懂... 论文链接 介绍这篇文章之前,需要先了解一下什么是图匹配,图匹配是干嘛的. 图匹配 图匹配简单来说就是将已有的两个图中对应的顶点关联起来实现能量函数最大.以多目标跟踪任务来说,每帧图像中的观测都可以构成一个拓扑图,希望将两帧图像中的拓扑图匹配起来以实现同一条轨迹中的观测成功匹…

Learning Context Graph for Person Search 2019-06-24 09:14:03 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Yan_Learning_Context_Graph_for_Person_Search_CVPR_2019_paper.pdf Code: https://github.com/sjtuzq/person_search_gcn Person Search…

Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering 2019-05-29 00:29:43 Paper:http://papers.nips.cc/paper/8054-learning-conditioned-graph-structures-for-interpretable-visual-question-answering.pdf Code:https://github.com…

1. 论文概述 论文首次将深度学习同图匹配(Graph matching)结合,设计了end-to-end网络去学习图匹配过程. 1.1 网络学习的目标(输出) 是两个图(Graph)之间的相似度矩阵. 1.2 网络的输入 拿其中的 imageNet 的鸟举例如下图,使用的是另一篇论文使用的数据集.数据特点:①鸟的姿态几乎一致②每个鸟选取15个关键点.这样就默认不同二图中相对应的点(如下图不同颜色的点)是 一 一 匹配的,即当作ground-truth.具体如何将image输入得到graph,下…

目录 概 主要内容 代码 Yu Y., Chen J., Gao T. and Yu M. DAG-GNN: DAG structure learning with graph neural networks. In International Conference on Machine Learning (ICML), 2019. 概 有向无环图 + GNN + VAE. 主要内容 先前已经有工作(NOTEARS)讨论了如何处理线性SEM模型 \[X = A^TX + Z, \] \(A \i…

作者 | Alex 01 引言 SLAM 基本框架大致分为两大类:基于概率的方法如 EKF, UKF, particle filters 和基于图的方法 .基于图的方法本质上是种优化方法,一个以最小化对环境的观测误差为目标的优化问题.至今仍是主流的框架的核心,karto,cartographer,hector 等都是基于优化的.这种框架 20 年前就已经兴起,比如著名的 Atlas,今天依然是主流. Atlas 初衷是设计一个通用框架,以便在其中实验各种建图算法.目的就是通过建立小块的局部地图,…

论文信息 论文标题:Node Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization论文作者:Wei Dong, Junsheng Wu, Yi Luo, Zongyuan Ge, Peng Wang论文来源:CVPR 2022论文地址:download论文代码:download 1 摘要 在本工作中,我们提出了一种简单而有效的自监督节点表示学习策略,通过直接最大化节点的…

论文信息 论文标题:Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling论文作者:Jinheon Baek, Minki Kang, Sung Ju Hwang论文来源:2021, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图池化存在的问题:获得的图表示需进一步使用池化函数将一组节点表示映射为紧凑的形式.对所有节点表示的简单求和或平均都平等地考虑所有节点特征…

The key mechanism of transformer-based models is cross-attentions, which implicitly form graphs over tokens and act as diffusion operators to facilitate information propagation through the graph for question-answering that requires some reasoning ove…

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awesome-text-summarization 2018-07-19 10:45:13 A curated list of resources dedicated to text summarization Contents Corpus Opinosis dataset contains 51 articles. Each article is about a product’s feature, like iPod’s Battery Life, etc. and is a colle…

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一…

基于在线学习的单目标跟踪算法调研 摘要 视觉跟踪在计算机视觉和机器人学领域是一个流行和有挑战的话题.由于多种场景下出现的目标外貌和复杂环境变量的改变,先进的跟踪框架就有必要采用在线学习的原理.本论文简要的介绍了一下关于视觉跟踪的挑战和应用,通过分类集中讨论基于在线学习的现代跟踪方法.我们提供了对每种分类中的代表性方法的详细描述,同时检查它们的优点和缺点.而且,一些最具代表性的算法被实现,来提供定量的参考.最后,我们列出了几个关于视觉跟踪研究的未来发展趋势. 1    引言 <未翻译> 2 生成…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

OGB: Open Graph Benchmark https://ogb.stanford.edu/ https://github.com/snap-stanford/ogb OGB is a collection of benchmark datasets, data-loaders and evaluators for graph machine learning in PyTorch. Data-loaders are fully compatible with PyTorch Geom…

1. 文献信息 题目: Learning Combinatorial Embedding Networks for Deep Graph Matching(基于图嵌入的深度图匹配) 作者:上海交通大学研究团队(Runzhong Wang ,Junchi Yan,Xiaokang Yang) 期刊:ICCV 2019 注:此篇论文篇幅较长,其中涉及图匹配等问题,为方便阅读,保留了较多关键信息. 2. 背景 这篇论文聚焦于计算机视觉领域一项历久弥新的问题:图匹配问题.在计算机视觉中,图匹配旨在利用图…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

from: http://www.erogol.com/broad-view-machine-learning-libraries/ http://www.slideshare.net/VincenzoLomonaco/deep-learning-libraries-and-rst-experiments-with-theano FEBRUARY 6, 2014 EREN 1 COMMENT Especially, with the advent of many different and in…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…

MNIST 可视化 Visualizing MNIST: An Exploration of Dimensionality Reduction At some fundamental level, no one understands machine learning. It isn't a matter of things being too complicated. Almost everything we do is fundamentally very simple. Unfortuna…

ICLR 2014 International Conference on Learning Representations Apr 14 - 16, 2014, Banff, Canada Workshop Track Submitted Papers Stochastic Gradient Estimate Variance in Contrastive Divergence and Persistent Contrastive Divergence Mathias Berglund, Ta…

Data arrangement 1.Reference Webs http://nlp.csai.tsinghua.edu.cn/~tcc/ https://blog.csdn.net/a609640147/article/details/89562262 https://blog.csdn.net/liudingbobo/article/details/83039233 https://blog.csdn.net/lzglzj20100700/article/details/84965339…

##Linear Regression with One Variable Linear regression predicts a real-valued output based on an input value. We discuss the application of linear regression to housing price prediction, present the notion of a cost function, and introduce the gradi…

译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI.为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务.然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升.尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,但是我们可能忽略了一些信息,这些信息有助于在我们关心的指标上做得更好.具体来说,这些信息就是相关任务的监督数据.通过在相关任务间共享表示信息,我们的模型在…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

The major advancements in Deep Learning in 2016 Pablo Tue, Dec 6, 2016 in MACHINE LEARNING DEEP LEARNING GAN Deep Learning has been the core topic in the Machine Learning community the last couple of years and 2016 was not the exception. In this arti…

A Complete Tutorial on Tree Based Modeling from Scratch (in R & Python) MACHINE LEARNING PYTHON R   SHARE      MANISH SARASWAT, APRIL 12, 2016 / 52     Introduction Tree based learning algorithms are considered to be one of the best and mostly used s…

[Ref: http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning] Definition: a branch of machine learning based on a set of algorithms that attempt to model high-level abstractions in data by using model architectures, with complex structures or otherwise, composed…