最近想研究下Dynamic Topic Models(DTM),论文看了看,文科生的水平确实是看不懂,那就实验一下吧,正好Blei的主页上也提供了相应的C++工具, http://www.cs.princeton.edu/~blei/topicmodeling.html,dtm这个代码放在google code中,下载需要fq. 下载了之后看了看,C++确实是不懂,但是在github上搜了一遭,也没找到完美的java版本,所以只能硬着头皮用C++了. 同时也去网上找找看看有没有人做过类似的工作,

本文转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25191377 AI突破性论文及代码实现汇总 极视角 · 2 天前 What Can AI Do For You? “The business plans of the next 10,000 startups are easy to forecast: Take X and add AI.” — Kevin Kelly "A hundred years ago electricity transformed countles

基本介绍: topic model,主题模型介绍:http://www.cnblogs.com/lixiaolun/p/4455764.html  以及 (http://blog.csdn.net/hxxiaopei/article/details/7617838) topic model本质上就一个套路,在doc-word user-url user-doc等关系中增加topic层,扩充为2层结构,一方面可以降维,另一方面挖掘深层次的关系,用户doc word user url的聚类. LDA

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.<数学之美>PDF6 作者吴军大家都很熟悉.以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用. 2.<Programming Collective Intelligence>(<集体智慧编程>)PDF3 作者Toby Segaran也是<BeautifulData : The Stories Behind Elegant

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思

100篇必读的NLP论文 100 Must-Read NLP 自己汇总的论文集,已更新 链接:https://pan.baidu.com/s/16k2s2HYfrKHLBS5lxZIkuw 提取码:x7tn This is a list of 100 important natural language processing (NLP) papers that serious students and researchers working in the field should probabl

Modeling User Exposure in Recommendation [论文作者]Dawen Liang, David M. Blei, etc. WWW'16 Columbia University 目录 Modeling User Exposure in Recommendation 0. 总结 1.研究目标 2.问题背景 3. 方法 3.1 模型描述 3.2 对曝光概率的建模 3.3 参数学习 3.4 预测模型 4. 实验 4.1 数据集 4.2 实验结果 4.3模型分析 4.

Click can be Cheating: Counterfactual Recommendation for Mitigating Clickbait Issue Authors: 王文杰,冯福利,何向南,张含望,蔡达成 SIGIR'21 新加坡国立大学,中国科学技术大学,南洋理工大学 论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3404835.3462962 本文链接:https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15713705

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

我在Erlang Resources 豆瓣小站上发起了一个征集活动 [链接] ,"[征集] 我们读过的Erlang论文",希望大家来参加.发起这样一个活动的目的是因为Erlang相关的出版物很少,很多时候都是从学术论文中寻找答案,而发现合适的论文是第一步,这个活动就是为了解决这个问题. 在一个极小的知识点可能都会有一篇精彩的论文为你条分缕析,抽丝剥茧,甚至可以拼凑起来一个完整的Erlang知识系统,我们开始吧... <面向软件错误构建可靠的分布式系统> Making rel

求轻喷... [顺便get一份LaTeX论文模板....还是XeLaTex好用.珍爱生命远离CJK http://files.cnblogs.com/files/pdev/paper.zip

Windows下LATEX排版论文攻略—CTeX.JabRef使用介绍 一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序, 用于协调LaTeX的参考文献处理.BibTeX 使用数据库的的方式来管理参考文献,其文献数据库文件的

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题解决方案总结       问题1: 如何安装TeXstudio 以及 Texstudio当中的中文字体使用问题.   一.如何安装TeXstudio 很多人推荐使用TexStudio.注意,texstudio是一个latex编译器,而非latex的软件实体.正如rstudio和r的关系.因此,先要安装latex软件,之后才能使用TexStudio.   1. 到这里下载并安装MikTex:http://miktex.org/ 或者TexLive20

SCI英文论文写作- Latex 进阶   1.设置行间距的方法: %\setlength{\baselineskip}{15pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1} 2.去掉容差报警的方法: \hbadness=10000 \tolerance=10000 \hfuzz=150pt 3.更改子级item,enumerate的图标的方法: \renewcommand{\labelenumii}{(\arabic{enumii}).} \renewcommand

题目:Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks(2016CVPR) 摘要:文中提出了一种高精度处理单幅超分辨(HR)图像的方法.用了很深的卷积网络inspired by 用于处理ImageNet 分类的VGG-net.发现提高网络深度可大幅提高精度.但是,网络越深,收敛速度成了问题.文中给出了提高训练效率的方法:仅学习residuals使用非常高的学习速率(比SRCNN高10e4倍).并且比现有方

目标——万方医学网论文列表 http://med.wanfangdata.com.cn/Author/General/A000000001 和普通网页不一样的地方在于点击下一页的时候,URL没有发生变化,不能显眼的看到类似‘page=1’或者‘pge=1’这样的信息. 这就需要我们自己分析网络请求,笔者推荐是汉化更好点的火狐的浏览器——Firefox,右上角的打开菜单下——开发者工具——网络,在chrome浏览器中是更多工具中的开发者工具Network                     

不支持markdown,桑心.更好的阅读体验请看:Github/Bigtable.md Paper: Google Bigtable paper Notes author: Lhfcws Wu Time: 2013-07-24 Preface: 仅为个人阅读心得,按照原论文Section顺序写的笔记. 原论文Sections: (本笔记主要关于粗体的章节,即原理部分) 1 Introduction2 数据模型(行,列族,时间戳)3 API支持简述4 Bigtable构建(文件格式SSTable,

原始论文在这里 http://www.cse.cuhk.edu.hk/leojia/projects/motion_deblurring/ 一.概述 论文根据以下的基本模糊图像模型建立 其中I是我们观测到的图像,L是真实的图像,f是运动模糊的卷积核,n是观测过程中叠加的噪声 然后从统计角度分析L,f,n服从的分布,从而作为先验,构造能量函数进行优化求解. 二.对已有图像统计得到先验 1.L统计 1)对多幅图像统计的结果,L的梯度在全局上满足如下分布(曲线已经对数化) 曲线拟合表示为 最终的全局先

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息 方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好 整个检测流程:

Weilin Huang--[AAAI2016]Reading Scene Text in Deep Convolutional Sequences 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 黄伟林主页 , 乔宇,汤晓欧 所有作者 方法概括 解决问题:单词识别 主要流程:maxout版的CNN提取特征,RNN(LSTM)进行分类,CTC对结果进行调整.整个流程端到端训练和测试,和白翔的CRNN(参考文献1)方法几