摘自:https://blog.csdn.net/qq_40006058/article/details/89678866 DKN:Deep Knowledge-Aware Network for News Recommendation 1.     论文出处:www2018 2.     摘要:(背景):在线新闻推荐系统致力于在庞大的新闻数据中为用户提供个性化的新闻推荐. (存在问题):一般情况下,新闻语言高度浓缩且主要由知识实体构成.已有的推荐方没有进行外部知识的抽象与学习,不能够充分地发掘…

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network 利用深度卷积神经网络进行ImageNet分类 Abstract We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 d…

前言引用 [2] DSDNet Deep Structured self-Driving Network Wenyuan Zeng, Shenlong Wang, Renjie Liao, Yun Chen, Bin Yang, Raquel Urtasun (ECCV 2020) 从这里我们进入了比较正式的期刊论文(我其实挺喜欢NVIDIA的写作风格类似于报告 但是比较易懂 让我们下次看看这篇吧)正式所以摘要很少 hhh 摘要 万事从摘要开始: In this paper, we propos…

今年2月15日,谷歌举办了首届TensorFlow Dev Summit,并且发布了TensorFlow 1.0 正式版. 3月18号,上海的谷歌开发者社区(GDG)组织了针对峰会的专场回顾活动.本文是我在活动上分享的一些回顾,主要介绍了在流利说我们是如何使用TensorFlow来构建学生模型并应用在自适应系统里面的.首发于流利说技术团队公众号原文链接 一.应用背景 自适应学习是什么 自适应学习是现在教育科技领域谈得比较多的一个概念,它的核心问题可以用一句话概括,即通过个性化的规划学习路径,提高…

Paper: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neual Network Achievements: The model addressed by Alex etl. achieved top-1 and top-5 test error rate of 37.5% and 17.0% of classifying the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVR…

Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 论文 Jiaming Liu--[2019]Detecting Text in the Wild with Deep Character Embedding Network 作者 亮点 通过将文字的字符合并问题转成字符embedding问题,利用一个网络来学习字符间的连接关系 方法概述 针对任意文字检测(水平.倾斜.曲文),采用从…

论文:Deep Knowledge Tracing    Addressing Two Problems in Deep Knowledge Tracing via Prediction-Consistent Regularization    How Deep is Knowledge Tracing? tensorflow代码实现:https://github.com/jiangxinyang227/dkt 1.概述 知识追踪是对学生的知识基于时间建模,以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握…

HYPERSPECTRAL IMAGE CLASSIFICATION USING TWOCHANNEL  DEEP  CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK 论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7730324 1.文章简介: 该论文是用双通道卷积神经网络CNN分别提取空谱信息,然后将得到的抽象特征级联为全连接层的输入,以此作为空谱联合信息输入两层全连接层以及softmax层.此外,文中针对小…

今年去参加了ASPLOS 2017大会,这个会议总体来说我感觉偏系统和偏软一点,涉及硬件的相对少一些,对我这个喜欢算法以及硬件架构的菜鸟来说并不算非常契合.中间记录了几篇相对比较有趣的paper,今天简单写一篇. SC-DCNN: Highly-Scalable Deep Convolutional Neural Network using Stochastic Computing 单位作者: 我们知道在神经网络计算中,最主要的计算就是乘加,本篇重点就是解释了什么是Stochastic Comp…

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于Deep Learning处理器的Session 14,有一些不错的东西,在这里记录一下. A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28nm for Intelligent Embedded Systems 单位:STMicroelectronics(意法半导体) 这是一篇很综合芯片SOC设计,总体架构如下: 本文采用的DSP簇作为加速阵列,包含8个DSP簇,每簇内含2个3…

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu…

今天给大家带来一篇来自CVPR 2017关于人脸识别的文章. 文章题目:Deep Convolutional Neural Network using Triplets of Faces, Deep Ensemble, and 摘要: 文章动机:人脸识别在一个没有约束的环境下,在计算机视觉中是一个非常有挑战性的问题.同一个身份的人脸当呈现不同的装饰,不同的姿势和不同的表情都可以使人脸看起来完全不同.这种相同身份的变化可以压倒不同身份的变化,这样给人脸识别带来更大的挑战,特别是在没有约束的环境下.…

树卷积神经网络Tree-CNN: A Deep Convolutional Neural Network for Lifelong Learning 2018-04-17 08:32:39 看_这是一群菜鸟 阅读数 1906  收藏 更多 分类专栏: 论文解读   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_24305433/article/details/79856672 一.…

Paper information Titile:Deep Fusion Clustering Network Authors:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng Sources:2020, AAAI Code:Download Paper:Download Others:4 Citations, 41 References Abstract The disadva…

论文题目<Hyperspectral Image Classification With Deep Feature Fusion Network> 论文作者:Weiwei Song, Shutao Li, Leyuan Fang,Ting Lu 论文发表年份:2018 网络简称:DFFN 发表期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  一.本文提出的挑战 1.由于光谱混合和光谱特征空间变异性的存在,HSIs通常具有非常复杂的空间…

摘要 新闻推荐系统中,新闻具有很强的动态特征(dynamic nature of news features),目前一些模型已经考虑到了动态特征. 一:他们只处理了当前的奖励(ctr);. 二:有一些模型利用了用户的反馈,如用户返回的频率.(user feedback other than click / no click labels (e.g., how frequentuser returns) ); 三:会给用户推送一些内容类似的新闻,用户看多了会无聊. 为了解决上述问题,我们提出了DQ…

本文介绍了Alex net 在imageNet Classification 中的惊人表现,获得了ImagaNet LSVRC2012第一的好成绩,开启了卷积神经网络在cv领域的广泛应用. 1.数据集 ImageNet [6], which consists of  over 15 million labeled high-resolution images in over 22,000 categories. here,ILSVRC uses a subset of ImageNet with…

摘要 文章针对修复坏波段(AQUA B6),恢复条带损失,恢复云污染提出了一个深度学习网络结构,他说 To date, to the best of our knowledge, no studies investigating CNNs for the reconstruction of missing information in remote sensing imagery have made full use of the feature mining and nonlinear exp…

人工智能旨在了解人类智能的本质,并创造出能模仿人类智能做出反应的智能机器,目前在一些领域已经取得显著的成功,如AI玩游戏.问答系统.自动驾驶.无人机.机器人.翻译.人脸识别.语音识别等领域.深度学习的突破性进展是人们对人工智能产生巨大兴趣的主要原因之一,它包含几个关键的技术:卷积神经网络.循环神经网络.深度强化学习.生成对抗网络.表示学习.注意力机制等. 这里举两个具体的例子.借助人工智能,我们可以使用深度学习技术进行医疗影像处理,帮助患者快速准确地诊断.目前用AI进行结核病检测已经能达到97%…

Introduction (1)Motivation: 当前CNN无法提取图像序列的关系特征:RNN较为忽视视频序列前期的帧信息,也缺乏对于步态等具体信息的提取:Siamese损失和Triplet损失缺乏对label信息的考虑(???). (2)Contribution: 提出一个新的端到端网络框架,称为 CNN and RNN Fusion(CRF),结合了Siamese.Softmax 联合损失函数.分别对全身和身体局部进行模型训练,获得更有区分度的特征表示. Method (1)框架: (…

一. 引出主题¶ 深度学习领域一直存在一个比较严重的问题——“灾难性遗忘”,即一旦使用新的数据集去训练已有的模型,该模型将会失去对原数据集识别的能力.为解决这一问题,本文提出了树卷积神经网络,通过先将物体分为几个大类,然后再将各个大类依次进行划分.识别,就像树一样不断地开枝散叶,最终叶节点得到的类别就是我们所要识别的类. 二.网络结构及学习策略¶ 1. 网络结构 Tree-CNN模型借鉴了层分类器,树卷积神经网络由节点构成,和数据结构中的树一样,每个节点都有自己的ID.父亲(Parent)及孩子…

这是AAAI2019的一篇论文,主要是为了解决小数据集的过拟合问题,使用了针对于卷积层的Dropout的方法. 论文的要点记录于下: 1.在训练过程中对于卷积层的channels进行droipout,在test的过程中层与层之间传递所有的channels. 2.对于卷积层的Channels不是随机的去dropout,而是去评定每个channel的重要性,就是所谓的为每个channel去打分,这个channel的值是通过全局平局池化得到的,后面根据这个分数计算概率,再加上一定的随机性,便是去保留哪…

这篇论文主要讲了CNN的很多技巧,参考这位博主的笔记:http://blog.csdn.net/whiteinblue/article/details/43202399 https://blog.acolyer.org/2016/04/20/imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks/…

一.摘要 了解CNN必读的一篇论文,有些东西还是可以了解的. 二.结构 1. Relu的好处: 1.在训练时间上,比tanh和sigmod快,而且BP的时候求导也很容易 2.因为是非饱和函数,所以基本不会出现梯度消失的情况 Relu只要控制好learing rate,可以说是完胜之前的激活函数,也因此可以帮助我们训练更深层次的网络. 现在对Relu的进一步增强还有研究,有兴趣可以了解. 2.GPU并行计算在当时是个很好思路,不过作者的trick就有点...虽然说是通过cross-validati…

目录 举例 参考资料 网中网结构通过多个分支的运算(卷积或池化),将分支上的运算结果在深度上连接 举例 一个3*3*2的张量, 与3个1*1*2的卷积核分别same卷积,步长=1, 与2个2*2*2的卷积核分别same卷积,步长=1, 与1个3*3*2的掩码最大值same池化,步长=1, 将得到的这3个结果在深度方向上拼接 GoogLeNet是基于类似网中网模块设计的网络结构,在GoogLeNet中该模块称为 Inception Module,多个Inception Module 模块可以组合成…

1.题目:一种新的基于深度学习的协同过滤推荐系统 2.摘要: 以协同过滤(CF)为基础的模型主要获取用户和项目的交互或者相关性.然而,现有的基于CF的方法只能掌握单一类型的关系,如RBM,它只能获取用户-用户或项目-项目关系的相关性,而矩阵分解(MF)可以捕捉到用户-项目之间的相互作用. 为了克服基于CF方法的这些困难,我们提出了一种新的深层学习方法,主要分为两个阶段:①获取用户以及项目的预先表示②神经网络预测. 在初始阶段,对应的低维向量的用户和项目单独学习,获得用户–用户和项目–项目相关的语…

一.摘要 为了解决协同过滤的稀疏性和冷启动问题,社交网络或项目属性等辅助信息被用来提高推荐性能. 考虑到知识图谱是边信息的来源,为了解决现有的基于嵌入和基于路径的知识图谱感知重构方法的局限性,本文提出了一种端到端框架,它自然地将知识图结合到推荐系统中. 与水上传播的实际涟漪类似,RippleNet通过在知识图谱实体集上传播用户兴趣,从而自主迭代地沿着知识图谱中的链接来扩展用户的潜在兴趣. 因此,由用户的历史点击项激活的多个“涟漪”被叠加以形成用户相对于候选项目的偏好分布,该偏好分布可用于预测最终…

Recommender Systems with Deep Learning Improving Scalability of Personalized Recommendation Systems for Enterprise Knowledge Workers – Authors: C Verma, M Hart, S Bhatkar, A Parker (2016) Multi-modal learning for video recommendation based on mobile…

Recommender Systems with Deep Learning Alessandro:ADAAlessandro Suglia, Claudio Greco, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni Semeraro:A Deep Architecture for Content-based Recommendations Exploiting Recurrent Neural Networks. UMAP 2…