[code] [pdf] 白盒 beam search 基于梯度 字符级…

https://blog.csdn.net/BitCs_zt/article/details/82938086 列出自己阅读的text classification论文的列表,以后有时间再整理相应的笔记.阅读价值评分纯粹是基于自己对于文章的理解,标准包括:动机.方法.数据集质量.实验安排.相关工作等,满分为5.列表如下: 名称 所属会议 类型 时间 阅读价值Recurrent Convolutional Neural Networks for Text Classification AAAI l…

Generating Fluent Adversarial Examples for Natural Languages   ACL 2019 为自然语言生成流畅的对抗样本 摘要 有效地构建自然语言处理(NLP)任务的对抗性攻击者是一个真正的挑战.首先,由于句子空间是离散的.沿梯度方向做小扰动是困难的.其次,生成的样本的流畅性不能保证.在本文中,我们提出了MHA,它通过执行Metropolis-Hastings抽样来解决这两个问题,其建议是在梯度的指导下设计的.在IMDB和SNLI上的实验表明,…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

[论文阅读笔记] Adversarial Learning on Heterogeneous Information Networks 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 现有的异构网络(HIN)嵌入方法本质上可以归结为两个步骤(1)正样本生成和负样本生成(2)在这些样本上训练模型优化目标函数以得到更合适的节点嵌入.目前主流的异构网络嵌入方法存在以下几个问题: Problem 1: 首先,这些算法一般从原始网络中随机选择节点与中心节点组合生成正样本或者负样本,即,…

[论文阅读笔记] Adversarial Mutual Information Learning for Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 实验结果 参考文献 (1) 解决问题 现有的基于GAN的方法大多都是先假设服从一个高斯分布,然后再来学习节点嵌入(匹配节点嵌入向量服从这个假设的先验分布). 这可能存在两个问题: 一个问题是(由于真实数据是有很多噪声的,所以会为GAN模型学习的分布带来很多噪声)很难从节点向量表示中区分出噪声节点,因为所有节点都是服从…

Adversarial Examples for Semantic Segmentation and Object Detection (语义分割和目标检测中的对抗样本) 作者:Cihang Xie, Jianyu Wang, Zhishuai Zhang, Yuyin Zhou, Lingxi Xie, Alan Yuille, Department of Computer Science, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218 U…

[pdf] [code] 句法控制释义网络 SCPNS  生成对抗样本 我们提出了句法控制意译网络(SCPNs),并利用它们来生成对抗性的例子.给定一个句子和一个目标语法形式(例如,一个选区解析),scpn经过训练,可以用所需的语法产生句子的释义.我们展示了为这个任务创建训练数据是可能的,首先在非常大的范围内进行反向翻译,然后使用解析器来标记在这个过程中自然发生的语法转换.这样的数据允许我们用额外的输入训练一个神经编码器解码模型来指定目标语法.自动化和人工评估的结合表明,与基准(非受控)释义系统…

对文本对抗性样本的研究极少,近期论文归纳如下: 文本对抗三个难点: text data是离散数据,multimedia data是连续数据,样本空间不一样: 对text data的改动可能导致数据不合法: 基于word的改动(替换.增.删)会有语义兼容性的问题: 论文: Deep Text Classification Can be Fooled 和 Towards Crafting Text Adversarial Samples: 针对文本分类生成对抗样本——对输入文本进行增删改处理,使得文…

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…

论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测…

论文阅读——FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 概述 这是一篇ArXiv 2019的文章,作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox,直接学习目标存在的可能性(预测类别敏感的语义map)和bbox的坐标(为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox).该算法的单模型(基于ResNeXt-101-FPN )在COCO数据集上的AP达到42.1%.代码尚未开源. 介绍 anchor弊端:额外的超参数设计很复杂:设计的…

论文阅读 | Region Proposal by Guided Anchoring 相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 众所周知,anchor策略是目标检测领域的基石.很多目标检测算法的高精度检测都依赖于密集的anchor策略,也就是在空间域上以预设的尺度和宽高比做均匀采样.但是,由于anchor策略产生大量冗余的anchor box,生成数目巨大的低质量负样本,导致正负样本严重失衡,而且还有IoU阈值设置.超参数设计困难等一系列问题.文…

 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…

YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法,和Faster RCNN等state of the art方法比起来,主打检测速度快.截止到目前为止(2017年2月初),YOLO已经发布了两个版本,在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2.YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub.在这篇博客中,记录了阅读YOLO两个版本论文中的重点内容,并着重总结V2版本的改进. Update@2018/04: YOLO v3已经发布!可以参考我的博客…

BERT 论文阅读 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 由 @快刀切草莓君 阅读编写. 1 引言 两种为下游任务应用预训练模型表示的现存策略 基于特征 e.g. ELMo:使用包括预训练表示作为额外特征的特定任务架构 精调 e.g. GPT Generative Pre-trained Transformer 引入最少的特定任务参数 这两种策略都使用了单一方向语言模型 限…

目录 概 主要内容 Differential Privacy insensitivity Lemma1 Proposition1 如何令网络为-DP in practice Lecuyer M, Atlidakis V, Geambasu R, et al. Certified Robustness to Adversarial Examples with Differential Privacy[C]. ieee symposium on security and privacy, 2019:…

目录 概 主要内容 从线性谈起 非线性 Goodfellow I, Shlens J, Szegedy C, et al. Explaining and Harnessing Adversarial Examples[J]. arXiv: Machine Learning, 2014. @article{goodfellow2014explaining, title={Explaining and Harnessing Adversarial Examples}, author={Goodfel…

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…

前两天,我和大家谈了如何阅读教材和备战数模比赛应该积累的内容,本文进入到数学建模七日谈第三天:怎样进行论文阅读. 大家也许看过大量的数学模型的书籍,学过很多相关的课程,但是若没有真刀真枪地看过论文,进行过模拟比赛,恐怕还是会捉襟见肘,不能够游刃有余地应对真正比赛中可能会遇到的一些困难.笔者就自己的经验稍稍给大家谈谈,在看了很多数学模型的书籍之后,如何通过论文阅读,将我们的水平上升一个新的台阶,达到一个质的飞跃! 首先,大家要搞清楚教材和论文的区别.教材的主要目的是介绍方法,前人总结出来的最经典的…

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…

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 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

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…

目录 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification 作者和论文 方法概述 1. 主要思路 2. 方法框架和流程 3. 文章亮点 方法细节 1. 背景 2. Rectification Network 3. Recognition Network 4. 网络训练 实验结果 总结与收获 参考文献 XiangBai--[PAMI2018]ASTER_An Attent…

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…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

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:Prominent Object Detection and Recognition: A Saliency-based Pipeline  如上图所示,本文旨在解决一个问题:给定一张图像,我们最应该关注哪些区域?怎么将其分割出来?这是一个什么东东?这三个子问题为一体. Problem formulation: Given an image, determine the most influential item in the scene in terms of region of i…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

Event StoryLine Corpus 论文阅读 本文是对 Caselli T, Vossen P. The event storyline corpus: A new benchmark for causal and temporal relation extraction[C]//Proceedings of the Events and Stories in the News Workshop. 2017: 77-86. 阅读的总结.有任何问题请邮件联系 arrogant262@gm…