Progressive Differentiable Architecture Search:Bridging the Depth Gap between Search and Evaluation 2019-04-30 11:46:21 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.12760.pdf Code:https://github.com/chenxin061/pdarts 本文是 DARTS 的改善,关于 DARTS 的细节,可以参考其原文(代码,博文). 本文…
P-DARTS 2019-ICCV-Progressive Differentiable Architecture Search Bridging the Depth Gap Between Search and Evaluation Tongji University && Huawei GitHub: 200+ stars Citation:49 Motivation Question: DARTS has to search the architecture in a shallow…
DARTS: Differentiable Architecture Search 2019-03-19 10:04:26accepted by ICLR 2019 Paper:https://arxiv.org/pdf/1806.09055.pdf Code:https://github.com/quark0/darts 1. Motivation and Background:  前人的网络搜索方法,要么是基于 RL 的,要么是基于进化算法的,都是非常耗时的,最近的几个算法表示他们的计算时间…
Progressive Neural Architecture Search 2019-03-18 20:28:13 Paper:http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Chenxi_Liu_Progressive_Neural_Architecture_ECCV_2018_paper.pdf Code (PyTorch version):https://github.com/chenxi116/PNASNet.pytorch…
Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi…
DARTS 2019-ICLR-DARTS Differentiable Architecture Search Hanxiao Liu.Karen Simonyan.Yiming Yang GitHub:2.8k stars Citation:557 Motivation Current NAS method: Computationally expensive: 2000/3000 GPU days Discrete search space, leads to a large number…
2019 ICCV.CVPR.ICLR之视频预测读书笔记 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 视频预测.时空序列预测 ICCV 2019 CVP github地址:https://github.com/JudyYe/CVP ​ 这是卡耐基梅隆和facebook的一篇paper,这篇论文的关键在于分解实体预测再组成,我们观察到一个场景是由不同实体经历不同运动组成的,所以这里提出的方法是通过隐式预测独立实体的未来状态,同时推理它们之间的相互作用,并使用预测状态来构成未来…
周末看了一下这篇论文,觉得挺难的,后来想想是ICML的论文,也就明白为什么了. 先简单记录下来,以后会继续添加内容. 主要参考了论文Web-Scale Bayesian Click-Through Rate Prediction for Sponsored Search Advertising in Microsoft’s Bing Search Engine(下载链接:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.165.56…
LeetCode 33 Search in Rotated Sorted Array [binary search] <c++> 给出排序好的一维无重复元素的数组,随机取一个位置断开,把前半部分接到后半部分后面,得到一个新数组,在新数组中查找给定数的下标,如果没有,返回-1.时间复杂度限制\(O(log_2n)\) C++ 我的想法是先找到数组中最大值的位置.然后以此位置将数组一分为二,然后在左右两部分分别寻找target. 二分寻找最大值的时候,因为左半部分的数一定大于nums[l],所以n…
33. Search in Rotated Sorted Array Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., [,,,,,,] might become [,,,,,,]). You are given a target value to search. If found . You may assume no duplicate e…
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…
Summary 我的理解就是原本节点和节点之间操作是离散的,因为就是从若干个操作中选择某一个,而作者试图使用softmax和relaxation(松弛化)将操作连续化,所以模型结构搜索的任务就转变成了对连续变量\(α={α^{(i,j)}}\)以及\(w\)的学习.(这里\(α\)可以理解成the encoding of the architecture). 之后就是迭代计算\(w\)和\(α\),这是一个双优化问题,具体处理细节参见3.Approximation Research Object…
文章链接 https://www.kdd.org/kdd2016/papers/files/adf0361-yinA.pdf abstract 点击特征在长尾query上的稀疏性问题 基础相关性三大技术:排序函数,语义匹配特征,query改写 introduction 问题: 1)直接文本匹配的问题:query和doc的语义差异,query中的‘how much’如何匹配doc中的‘price’: 2)大量的长尾query使得点击模型失效: 3)用户视搜索引擎为智能问答系统,希望一键找到答案.…
Selective Search for Object Recognition 作者: J. R. R. Uijlings, K. E. A. van de Sande, T. Gevers, A. W. M. Smeulders. 引用: Uijlings, Jasper RR, et al. "Selective search for object recognition." International journal of computer vision, 104(2) (201…
最近做的题记录下. 258. Add Digits Given a non-negative integer num, repeatedly add all its digits until the result has only one digit. For example: Given num = 38, the process is like: 3 + 8 = 11, 1 + 1 = 2. Since 2 has only one digit, return it. int addDigi…
74. Search a 2D Matrix 整个二维数组是有序排列的,可以把这个想象成一个有序的一维数组,然后用二分找中间值就好了. 这个时候需要将全部的长度转换为相应的坐标,/col获得x坐标,%col获得y坐标 class Solution { public: bool searchMatrix(vector<vector<int>>& matrix, int target) { int row = matrix.size(); ) return false; ].s…
Description Given a sorted array of n integers, find the starting and ending position of a given target value. If the target is not found in the array, return [-1, -1]. Example Given [5, 7, 7, 8, 8, 10] and target value 8,return [3, 4]. Challenge O(l…
Write an efficient algorithm that searches for a value in an m x n matrix. This matrix has the following properties: Integers in each row are sorted from left to right. The first integer of each row is greater than the last integer of the previous ro…
Selective Search for Object Recoginition surgewong@gmail.com http://blog.csdn.net/surgewong       在前一段时间在看论文相关的工作,没有时间整理对这篇论文的理解.在前面的一篇博客[1]中有提到Selective Search[2],其前期工作利用图像分割的方法得到一些原始区域(具体内容请查看[1]),然后使用一些合并策略将这些区域合并,得到一个层次化的区域结构,而这些结构就包含着可能需要的物体.  …
Selective Search for Object Recognition 是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章.主要介绍了选择性搜索(Selective Search)的方法.选择性搜索综合了蛮力搜索(exhaustive search)和分割(segmentation)的方法.选择性搜索意在找出可能的目标位置来进行物体的识别.与传统的单一策略相比,选择性搜索提供了多种策略,并且与蛮力搜索相比,大幅度降低搜索空间,让我们可以用到更好的识别算法. 现实中,很多…
96. Unique Binary Search Trees https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4299608.html 3由dp[1]*dp[1].dp[0]*dp[2].dp[2]*dp[0]相加而成 从2开始 class Solution { public: int numTrees(int n) { vector<); dp[] = ; dp[] = ; ;i <= n;i++){ ;j < i;j++){ dp[i] += dp[j] *…
老猿做过如下测试: >>> re.search(r'\*{3,100}','*****') <re.Match object; span=(0, 5), match='*****'> >>> re.search('\*{3,100}','*****') <re.Match object; span=(0, 5), match='*****'> >>> 这二者的区别就是正则表达式前一个加了原始字符串标记r,一个未加,老猿开始理解原…
ICLR 2022: Scene Transformer: A unified architecture for predicting future trajectories of multiple agents Type: ICLR Year: 2022 组织: waymo 参考与前言 openreivew https://openreview.net/forum?id=Wm3EA5OlHsG pdf Scene Transformer: A unified architecture for…
https://leetcode.com/problems/search-for-a-range/ Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm's runtime complexity must be in the order of O(log n). If the target is not found in the…
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…
论文源址:https://arxiv.org/abs/1606.02147 tensorflow github: https://github.com/kwotsin/TensorFlow-ENet 摘要 在移动端上进行实时的像素级分割十分重要.基于分割的深度神经网络中存在大量的浮点运算而且需要经过较长的时间才可以进行投入使用.该文提出的ENet目的是减少潜在的计算.ENet相比现存的分割网络,速度快18倍,参数量要少79倍,同时分割得到的准确率不有所损失,甚至有所提高. 介绍 目前,增强现实可…
原文链接:https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf github(tensorflow):https://github.com/aizawan/segnet 基于SegNet的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExprement-SegNet 摘要 Segnet是用于进行像素级别图像分割的全卷积网络,分割的核心组件是一个encoder 网络,及其相对应的decoder网络,后接一个象素级别的分类网络.encod…
一句话思路:从左下角开始找.复杂度是o(m+n). 一刷报错: 应该是一个while循环中有几个条件判断语句,而不是每个条件判断语句里去加while,很麻烦 数组越界了.从0开始,y的最大条件应该是<n,不是<n 风格上:++ -- 都是一个数字的一元运算,不用加空格 超时了.循环体结构: while (x >= 0 && y <= n) { if (matrix[x][y] == target) { count ++; } else if (matrix[x][y…
struct node { int val; node *left; node *right; node *parent; node() : val(), left(NULL), right(NULL) { } node(int v) : val(v), left(NULL), right(NULL) { } }; node* insert(int n, node *root) { if (root == NULL) { root = new node(n); return root; } if…
论文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01169 摘要 视觉任务中多尺寸的特征表示十分重要,作为backbone的CNN的对尺寸表征能力越强,性能提升越大.目前,大多数多尺寸的表示方法是layer-wise的.本文提出的Res2Net通过在单一残差块中对残差连接进行分级,进而可以达到细粒度层级的多尺度表征,同时,提高了网络每层的感受野大小.该Res2Net结构可以嵌入到其他网络模型中. 介绍 在自然场景中,视觉模式经常表现多尺寸特征.如下图所示,(1)一张图片中可能会存…