https://arxiv.org/pdf/1705.10513.pdf 论文阅读笔记: https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9694277.html https://blog.csdn.net/molong1208/article/details/78080161 IRGAN 可以利用GAN的思想,把两种检索模型结合起来,克服它们的缺点.如下图所示. 以生成式检索模型作为生成器,输入query,我们选取相关的document,构成数据对,作为生成数据.…

2017 SIGIR 简单介绍 IRGAN将GAN用在信息检索(Information Retrieval)领域,通过GAN的思想将生成检索模型和判别检索模型统一起来,对于生成器采用了基于策略梯度的强化学习来训练,在三种典型的IR任务上(四个数据集)得到了更显著的效果. 生成式和判别式的检索模型 生成式检索模型(query -> document)认为query和document之间存在潜在的生成过程,其缺点在于很难利用其它相关的信息,比如链接数,点击数等document和document之间的…

问题说明: 今天在使用配置文件方式启动MongoDB时,一直启动失败,报错显示:Unrecognized option: storage try 'mongod --help' for more information 这是由于配置文件配置错误导致,文件内容的第二三行最前面需要加两个空格,如下图所示:…

Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network Runde Li∗ Jinshan Pan∗ Zechao Li Jinhui Tang† School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology 研究方向: Dehazing,cGAN motivation 对于直接通过算法复原有雾的图像…

https://loj.ac/problem/2537 参考了本题在网上能找到的为数不多的题解. 以及我眼睛瞎没看到需要离散化,还有不开longlong见祖宗. ———————————————————————————— 思考一下不难发现,我们的操作相当于对两个数集进行合并,并且重新更新每个数被取到的期望. 权值线段树可以帮我们实现这个功能(当然是要动态开点了). 然后就思考线段树的合并操作了,orz可我不会啊. 设我们期望让左儿子的数字u成为其父亲的权值,其父亲选最大值的概率为k,u在右儿子数集…

Error -26488: Could not obtain information about submitted file "E:\.jpg": _stat32 rc=-1, errno=2 [No such file or directory]. Using an empty file 解决方法: 1.先执行一次场景,让其报错,主要是为了创建完整的C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\brr_WJy.395目录下的子目录和文件 2.在…

insert overwrite table canal_amt1...... 2014-10-09 10:40:27,368 Stage-1 map = 100%, reduce = 32%, Cumulative CPU 2772.48 sec 2014-10-09 10:40:28,426 Stage-1 map = 100%, reduce = 32%, Cumulative CPU 2772.48 sec 2014-10-09 10:40:29,481 Stage-1 map = 10…

Robust and Fast 3D Scan Alignment Using Mutual Information 使用互信息进行稳健快速的三维扫描对准 https://arxiv.org/pdf/1709.06948.pdf Nikhil Mehta, James R. McBride and Gaurav Pandey Abstract—This paper presents a mutual information (MI) based algorithm for the estimat…

GAN(Generative Adversarial Nets),产生式对抗网络 存在问题: 1.无法表示数据分布 2.速度慢 3.resolution太小,大了无语义信息 4.无reference 5.intend to generate same image 6.梯度消失 论文摘要: 1.Goodfellow, Ian, et al. "Generative adversarial nets." Advances in Neural Information Processing S…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…