【【读论文】CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation with Explicit Context Modelling】的更多相关文章

Deep Learning 28：读论文“Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”-------MCDNN 简单理解

读这篇论文“ Multi Column Deep Neural Network for Traffic Sign Classification”是为了更加理解,论文“Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification”…

（读论文）推荐系统之ctr预估-NFM模型解析

本系列的第六篇,一起读论文~ 本人才疏学浅,不足之处欢迎大家指出和交流. 今天要分享的是另一个Deep模型NFM(串行结构).NFM也是用FM+DNN来对问题建模的,相比于之前提到的Wide&Deep(Google).DeepFM(华为+哈工大).PNN(上交)和之后会分享的的DCN(Google).DIN(阿里)等,NFM有什么优点呢,下面就走进模型我们一起来看看吧. 原文:Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytic…

论文阅读（Zhuoyao Zhong——【aixiv2016】DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images）

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…

读论文系列：Deep transfer learning person re-identification

读论文系列:Deep transfer learning person re-identification arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布. Fine tuning一般步骤 这是InceptionV4的图示 移除Softmax分类层 换成与…

论文笔记——A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding

论文<A Deep Neural Network Compression Pipeline: Pruning, Quantization, Huffman Encoding> Pruning by learning only the important connections. all connections with weights below a threshold are removed from the network. retrain the network to learn the…

C# 读App.config配置文件[1]:.Net Framework框架

C# 读App.config配置文件[1]:.Net Framework框架 C# 读App.config配置文件[2]: .Net Core框架 参考:https://www.cnblogs.com/feiyuhuo/p/5243967.html https://blog.csdn.net/kasama1953/article/details/51638916 1.添加引用System.configguration 2.读写 //获取Configuration对象 Configuration…

注意力论文解读(1) | Non-local Neural Network | CVPR2018 | 已复现

文章转自微信公众号:[机器学习炼丹术] 参考目录: 目录 0 概述 1 主要内容 1.1 Non local的优势 1.2 pytorch复现 1.3 代码解读 1.4 论文解读 2 总结 论文名称:"Non-local Neural Networks" 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 首先,这个论文中的模块,叫做non-local block,然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的.所以在提到CV中…

[人脸活体检测] 论文：Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing

[人脸活体检测] 论文:Learn Convolutional Neural Network for Face Anti-Spoofing 论文简介 这是最早期CNN用于活体检测的文章,在此之前都是手动提取特征,文章采用了人脸检测预处理,多尺度人脸增强,时域人脸图像增强等技术训练了一个分类网络. 文章引用量:100+ 推荐指数:✦✦✦✧✧ [1] Yang J, Lei Z, Li S Z. Learn convolutional neural network for face anti-spo…

Deep Learning 23：dropout理解_之读论文“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors”

理论知识:Deep learning:四十一(Dropout简单理解).深度学习(二十二)Dropout浅层理解与实现.“Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors” 感觉没什么好说的了,该说的在引用的这两篇博客里已经说得很清楚了,直接做试验吧 注意: 1.在模型的测试阶段,使用”mean network(均值网络)”来得到隐含层的输出,其实就是在网络前向传播到输出层前时隐含层节点的输出值都…

Deep Learning 16：用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记

前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE >的论文,也是这篇论文揭开了深度学习的序幕. 笔记 摘要:高维数据可以通过一个多层神经网络把它编码成一个低维数据,从而重建这个高维数据,其中这个神经网络的中间层神经元数是较少的,可把这个神经网络叫做自动编码网络或自编码器(autoencoder).梯度下降法可用来微调这个自动编码器的权值,但是只有在初始化权值…