Column: March 23, 2022 1:08 PM Last edited time: March 23, 2022 11:13 PM Sensor/组织: 现leaderboard第一名,RC上总分94分 前无古人后无来者 Status: Reading Summary: IL; 输出 中间层 map再去学 Type: CVPR Year: 2022 参考与前言 代码地址:https://github.com/dotchen/LAV 论文地址: Learning from All V…

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola…

Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind  ECCV-2018   2018-08-05 19:24:44 Paper:https://arxiv.org/abs/1808.00300  Introduction: 本文尝试仅仅用 hard attention 的方法来抠出最有用的 feature,进行 VQA 任务的学习. Soft Attention: Existing…

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1702.05891 Caffe-code:https://github.com/zhufengx/SRN_multilabel 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 空间正则化网络(Spatial Regularization Network, SRN),学习所有标签间的注意力图(attention maps),并通过可学习卷积挖掘标签间的潜在关系,结合正则…

基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注.多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用.但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组,因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息.为此,作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法,该方法可以捕获任何给定实体的邻居中的实体和关系特征. Introduction 最新的关系预测方法主要…

本文来自李纪为博士的论文 Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation. 1,概述 当前在闲聊机器人中的主要技术框架都是seq2seq模型.但传统的seq2seq存在很多问题.本文就提出了两个问题: 1)传统的seq2seq模型倾向于生成安全,普适的回答,例如“I don’t know what you are talking about”.为了解决这个问题,作者在更早的一篇文章中提出了用互信息作为模型的目标函数.具体见A Diversi…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes 一句话概括本文工作 使用词汇资源--知网--来提升词嵌入的表征能力,并提出了三种基于知网资源的词嵌入学习模型,在通用的中文词嵌入评测数据集上进行了评测,取得了较好的结果. 作者简介 该论文选自 ACL 2017,是清华大学孙茂松刘知远老师组的成果.论文的两名共同第一作者分别是牛艺霖和谢若冰. 牛艺霖,清华本科生. 谢若冰,清华研究生(2014-2017),清华本科生(2010-20…

 论文阅读:Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods  <人脸识别综述:从传统方法到深度学习>     一.引言     1.探索人脸关于姿势.年龄.遮挡.光照.表情的不变性,通过特征工程人工构造feature,结合PCA.LDA.支持向量机等机器学习算法.     2.流程 人脸检测,返回人脸的bounding box 人脸对齐,用2d或3d的参考点,去对标人脸 人脸表达,embed 人脸匹配,匹配分数 二.人脸识…

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 解决异构网络上的节点嵌入问题. 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键问题: 在异构网络中,如何定义和建模节点邻域的概念? 如何优化嵌入模型,使得其能够有效的保留多种类型的节点和边的结构和语义信息. (2) 主要贡献 Contribution 1: 定义了异构网络表示学…

[论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控.本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策略,使得随机游走可以在DFS和BFS两种极端搜索方式中取得平衡. (2) 主要贡献 Contribution: 本篇论文主要的创新点在于改进了随机游走的策略,定义了两个参数p和q,使得随机游走在BFS…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

<Learning to warm up cold Item Embeddings for Cold-start Recommendation with Meta Scaling and Shifting Networks>论文阅读 (i)问题背景: 工业界的推荐系统/广告系统现在都会用embedding技术生成物品/用户的向量.通俗点讲就是build一个向量嵌入层,把带有原始特征的输入向量转换成一个低维度的dense向量表示.推荐系统的模型一般有向量嵌入层和深度模型层两部分组成,向量嵌入层的…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

Nature/Science 论文阅读笔记 Unsupervised word embeddings capture latent knowledge from materials science literature The overwhelming majority of scientific knowledge is published as text, which is difficult to analyse by either traditional statistical anal…

深度学*点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要 本文提出了一个新的超级学*框架,用于将三维点云过度分割为超点.本文将此问题转化为学*三维点的局部几何和辐射测量的深度嵌入,从而使物体边界呈现高对比度.嵌入计算使用轻量级神经网络在点的局部邻域上操作.最后,本文将点云过分集描述为一个与学*嵌入相关的图划分问题.这种新方法允许本文在密集的室内数据集(S3D…

想着CSDN还是不适合做论文类的笔记,那里就当做技术/系统笔记区,博客园就专心搞看论文的笔记和一些想法好了,[]以后中框号中间的都算作是自己的内心OS 有时候可能是问题,有时候可能是自问自答,毕竟是笔记嘛 心路历程记录:然后可能有很多时候都是中英文夹杂,是因为我觉得有些方法并没有很好地中文翻译的意思(比如configuration space),再加上英文能更好的搜索.希望大家能接受这种夹杂写法,或者接受不了的话直接关掉这个看原文 前言:这是一篇02年的关于Motion Planning - P…

1.难点-如何实现高效的通信 我们考虑下列的多任务优化问题: \[ \underset{\textbf{W}}{\min} \sum_{t=1}^{T} [\frac{1}{m_t}\sum_{i=1}^{m_t}L(y_{ti}, \langle \bm{w}_t, \bm{x}_{ti} \rangle)]+\lambda \text{pen}(\textbf{W}) \tag{1} \] 这里\(\text{pen}(\mathbf{W})\)是一个用于增强group sparse的正则项…

白翔的CRNN论文阅读 1.  论文题目 Xiang Bai--[PAMI2017]An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition 2.  论文思路和方法 1)  问题范围: 单词识别 2)  CNN层:使用标准CNN提取图像特征,利用Map-to-Sequence表示成特征向量: 3)  RNN层:使…

从发表第一篇文章到最后一篇文章,时间间隔有整整一个月,虽只有5篇文章,但每一篇文章都是我吸收<LEARNING HARD C#学习笔记>这本书的内容要点及网上各位大牛们的经验,没有半点废话,值得新手或中级程序员阅读,孔子曰:温故而知新,可以为师矣,写这个系列文章的目的除了表达对LEARNING HARD赠书的感谢与支持外,最重要的是通过复习C#知识点,从浅入深,会让自己有一个提升,可能以前只知道这么做,但并不知道为什么这样做,而现有,通过复习与总结,让我有了更深刻的理解,为以后能更好的合理运用…

最近工作较忙,手上有几个项目等着我独立开发设计,所以平时工作日的时候没有太多时间,下班累了就不想动,也就周末有点时间,今天我花了一个下午的时间来继续总结与整理书中要点,在整理的过程中,发现了书中的一些不足,我在以下的博文中都有说明,大家如果有这本书的可以对照着知识点及书本相结合的方式来看,没有这本本书的也可以对照着我整理的知识要点进行实际编码测试与学习,希望能对大家有所帮助,如果觉得可以的话,还请推荐哦,谢谢! 阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要系列文章从这篇博文…

今天继续分享我的阅读<LEARNING HARD C#学习笔记>知识点总结与摘要二,仍然是基础知识,但可温故而知新. 七．面向对象 三大基本特性: 封装:把客观事物封装成类,并隐藏类的内部实现细节,仅开放相关的访问属性.方法等 继承:通过继承可以复用父类的代码: 多态:1.允许将子对象赋值给父对象,2.同方法在不同的对象上有不同的实现方式: 子类初始化顺序:初始化类的实例字段à调用父类构造函数à调用子类构造函数: 重写:父类声明为virtual或abstract的类成员(属性.方法),在子类继…

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 下一代的Hadoop框架,支持10,000+节点规模的Hadoop集群,支持更灵活的编程模型 == 核心思想 == 固定的编程模型,单点的资源调度和任务管理方式,使得Hadoop 1…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

论文阅读笔记 Word Embeddings A Survey 收获 Word Embedding 的定义 dense, distributed, fixed-length word vectors, built using word co-occurrence statistics as per the distributional hypothesis. 分布式假说(distributional hypothesis) word with similar contexts have the…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…