Ensemble learning A survey 论文阅读

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论文解读(GraphDA)《Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey》

论文信息论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 综述阅读笔记

该笔记基于:Multimodal Machine Learning:A Survey and Taxonomy 该论文是一篇对多模态机器学习领域的总结和分类,且发表于2017年,算是相当新的综述了.老师在课上推荐阅读,我花了三天大体看了一边,其中有很多实际的方法或者技术对我来说是全新的领域,也是未来学习的方向,但是对这个领域和其想解决的问题有了大致的了解.记录如下: 关键名词解释: Modality:A particular mode in which something exists or i…

Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation 论文阅读

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 Word Embeddings A Survey

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…

论文阅读笔记 Improved Word Representation Learning with Sememes

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》

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】Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision

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…