自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(下) 之前的研究思路主要是设计各种各样的pretext任务,比如patch相对位置预测.旋转预测.灰度图片上色.视频帧排序等等.CVPR19和ICCV19上,Google Brain的几个研究员发表了两篇论文,从另外的视角分析和研究self-supervised learning问题.两篇paper名字分别是:Revisiting Self-Supervised Visual Representation Learnin

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

用中文记下这篇论文的大致意思,以防止忘了.好记性不如烂笔头! 摘要:最近的一些研究在研究社交网络或WWW.研究者都集中于研究网络的“小世界性”,“幂率分布特性”,“网络传递性”(聚类性吧).本文提出网络的另一个特性:社团结构——社团内部链接十分紧密,社团之间链接较为稀疏.我们分别模拟数据和真实数据测试了算法,效果很好.又应用在了两个不知道社团结构的数据集上,能帮助我们更好的理解数据. 首先,介绍了小世界效应,幂率分布,聚类系数.然后说,本文我们提出了社团结构这一网络属性.总结说我们提出了一种社区

美国时间2月7-12日,AAAI 2020大会在纽约正式拉开序幕,AAAI作为全球人工智能领域的顶级学术会议,每年评审并收录来自全球最顶尖的学术论文,这些学术研究引领着技术的趋势和未来.京东云与AI在本次大会上有10篇论文被AAAI收录,涉及自然语言处理.计算机视觉.机器学习等领域, 充分展现了京东用技术驱动公司成长的发展模式以及技术实力,技术创新和应用落地也成为这些论文最吸引行业关注的亮点. 本届会议共收到的有效论文投稿超过8800篇,其中7737 篇论文进入评审环节,最终录取数量为1591篇

本文由  网易云发布. 10月22日至29日,全球计算机视觉顶尖专家们共聚威尼斯,参加ICCV2017国际计算机视觉大会,就领域内最新成果展开集中研讨,大会论文集也代表了计算机视觉领域最新的发展方向和最高水平.网易云安全(易盾)图像算法工程师邸新汉提交的两篇ICCV论文均被大会收录,并受邀参与专题研讨. ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议,由IEEE主办,全球范围内每两年召开一次.一直以来,ICCV的论文录用率非常低,是计算机视觉方向三大国际会议(另外两个为CVPR.ECCV)中公认级别最高

致网友:如果你不小心检索到了这篇文章,请不要看,因为很烂.写下来用于作为我的笔记. 2014年,在LSVRC14(large-Scale Visual Recognition Challenge)中,Google团队凭借 googLeNet 网络取得了 the new state of the art. 论文 Going deeper with convolutions 就是对应该网络发表的一篇论文: 主要内容: 主要围绕着一个 Inception architecture 怎么提出讲的: 不明

http://www.sci.utah.edu/~shachar/ 几篇论文都不错,但貌似05年之后就没有什么动作了.

这是我在看论文时无意刷到的博客推荐的一篇文章"How to Read a Paper",教你怎么样看论文.对于研究生来说,看论文基本是日常,一篇论文十多二十页,如何高效地读论文确实非常重要,我也看了不少论文,有了一些体会,这篇文章介绍的方法值得参考. 原文来自https://blizzard.cs.uwaterloo.ca/keshav/home/Papers/data/07/paper-reading.pdf 这里还发现了翻译成中文的版本:https://wenku.baidu.co

2019年主动学习有哪些进展?答案在这三篇论文里 目前推广应用的机器学习方法或模型主要解决分类问题,即给定一组数据(文本.图像.视频等),判断数据类别或将同类数据归类等,训练过程依赖于已标注类别的训练数据集.在实验条件下,这些方法或模型可以通过大规模的训练集获得较好的处理效果.然而在应用场景下,能够得到的数据实际上都没有进行人工标注处理,对这些数据进行类别标注所耗费的人力成本和时间成本非常巨大.在一些专门的应用领域,例如医学图像处理,只有专门学科的专业医生能够完成对医学影像图像的数据标注.显然,

[清华NLP]图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐 图神经网络研究成为当前深度学习领域的热点.最近,清华大学NLP课题组Jie Zhou, Ganqu Cui, Zhengyan Zhang and Yushi Bai同学对 GNN 相关的综述论文.模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上.16大应用包含物理.知识图谱等最新论文整理推荐. GitHub 链接: https://github.com/thunlp/GNNPapers 目录            

CNN的权值正交性和特征正交性,在一定程度上是和特征表达的差异性存在一定联系的. 下面两篇论文,一篇是在训练中对权值添加正交正则提高训练稳定性,一篇是对特征添加正交性的损失抑制过拟合. 第一篇:Orthonormality Regularization Xie D, Xiong J, Pu S. All You Need is Beyond a Good Init: Exploring Better Solution for Training Extremely Deep Convolution

虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV

本文转载自:魔图互联.欢迎访问网站查看详细教程:Tensorflow(pytorch)系列教程 生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一.本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文,这些论文详细介绍了 GAN,以及了解最新技术的基础. 目录: DCGAN Improved Techniques for Training GANs Conditional GANs Progressively Growing GANs BigGAN StyleGAN CycleGAN Pix2Pix Sta

摘要:2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020),论文接收结果已经公布.华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选. 同时两篇研究成果被行业顶会收录,华为云医疗AI布局,低调浮出水面. 2020年国际医学图像计算和计算机辅助干预会议(MICCAI 2020),论文接收结果已经公布.其中,华为云医疗AI团队和华中科技大学合作的2篇研究成果入选. MICCAI 2020横跨医学影像计算和计算机辅助介入两个领域,已经有16年发展历史,是国际公认的行业顶尖学术会

CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

好消息!6月13日,腾讯云数据库三篇论文再次入选数据库行业顶会SIGMOD,被SIGMOD 2022 Research Full Paper(研究类长文)收录. 本次被收录的研究成果中,新型数据结构设计.AI智能调参优化等均属于业界首次提出.腾讯云数据库多次入选SIGMOD,表明腾讯云数据库在存储.智能管控等方面的积累与前沿创新获得了国际权威认可. SIGMOD,全称数据管理国际会议(Special Interest Group on Management Of Data),是由美国计算机协会(

由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构 网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接

http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/54087592 日前,LightOn CEO 兼联合创始人 Igor Carron 在其博客上放出了其收集到的 NIPS 2016 论文的实现(一共 22 个).他写道:「在 Reddit 上,peterkuharvarduk 决定编译所有来自 NIPS 2016 的可用实现,我很高兴他使用了『实现( implementation)』这个词,因为这让我可以快速搜索到这些项目.」除了 peter