一.论文提出的方法: 使用进入ICU前48h的用药特征作为预测因子预测重症监护患者的死亡率和ICU住院时间. 用到了联邦学习,自编码器,k-means聚类算法,社区检测. 数据集:从50家患者人数超过600人的医院,每个医院抽取560名患者形成最终的28000例数据集,20000作为训练集,8000作为测试集. 二.具体实现: 1．每个医院各自训练自编码器重构药物特征 2． 每个医院用将各自data转换为向量表示,然后将所有医院的平均值返回给server 3． Server使用k-means算法…

文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构,关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的.本文发现,检测性能主要受限于训练时,sample level,feature level,objective level的不平衡问题.为此,提出了Libra R-CNN,用于对目标检测中平衡学习的简单有效的框架.主要包含三个创新点:(1)Io…

Introduction (1)IVPR问题: 根据一张图片从视频中识别出行人的方法称为 image to video person re-id(IVPR) 应用: ① 通过嫌犯照片,从视频中识别出嫌犯: ② 通过照片,寻找走失人口. (2)图片-视频行人匹配问题的描述: (3)IVPR的难点: ① 图像.视频的特征不同:视频包含视觉外貌特征(visual appearance features)和时空特征(spatial-temporal features),而图片只包含视觉外貌特征: ② I…

6 dyngraph2vec: Capturing Network Dynamics using Dynamic Graph Representation Learning207 link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/1809.02657&hl=zh-TW&sa=X&ei=bSGfYviOJOOEywThnbSYCQ&scisig=AAGBfm0bzwUuDvjnCX…

A Convex Optimization Framework for Active Learning Active learning is the problem of progressively selecting and annotating the most informative unlabeled samples, in order to obtain a high classification performance. 目前AL方法存在的问题有: 1.大部分AL算法在预训练分类器之…

[论文阅读笔记] GEMSEC: Graph Embedding with Self Clustering 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 已经有一些工作在使用学习到的节点表示来做社区发现,但是仅仅局限在得到节点表示之后使用聚类算法来得到社区划分,简单说就是节点表示和目标任务分离了,学习到的节点表示并不能很有效地应用于聚类算法(因为可能节点表示向量所在的低维空间中并不存在容易容易划分的簇,从而使用聚类算法也不能得到很好的社区划分结果). (2) 主要贡献 Co…

[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…

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…

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 源码阅读是一件非常容易的事,也是一件非常难的事.容易的是代码就在那里,一打开就可以看到.难的是要通过代码明白作者当初为什么要这样设计,设计之初要解决的主要问题是什么. 在对Spark的源码进行具体的走读之前,如果想要快速对Spark的有一个整体性的认识,阅读Matei Zaharia做的Spark论文是一个非常不错的选择. 在阅读该论文的基础之上,再结合Spark作者在2012 Developer Meetup上做的演讲Introduction to…