2 NoSQL潮流      在这一章中,将一起讨论NoSQL潮流的动机和主要驱动力.以及NoSQL主张的批评和反馈.本章将通过不同的尝试得出结论来分类和描写叙述NoSQL数据库.当中一个分类法将在随后的章节中被提出. 2.1 动机和主要驱动力      NoSQL这个词汇首先用在1998年对关系数据库排除SQL使用的论文([ Str10 ]).这个词在2009年再次被选出来.并用于非关系数据库拥护者(如Last.fm的开发人员Jon Oskarsson,他组织了三藩的NoSQL见面会)的会议(

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

https://blog.csdn.net/y80gDg1/article/details/81463731 感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章.当地时间 7 月 10-15 日,第 35 届国际机器学习会议(ICML 2018)在瑞典斯德哥尔摩成功举办.ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样,涵盖深度学习模型/架构/理论.强化学习.优化方法.在线学习.生成模型.迁移学习与多任务学习.隐私与安全等,在本文中,腾讯 AI Lab 的研究者结合自身的研究重心和研究兴趣对部分 IC

作者:Lingbing Guo.Qingheng Zhang.Weiyi Ge.Wei Hu.Yuzhong Qu 2018 年 8 月 14-17 日,主题为「知识计算与语言理解」的 2018 全国知识图谱与语义计算大会(CCKS 2018)在天津成功举办.该会议是由中国中文信息学会语言与知识计算专委会定期举办的全国年度学术会议,并致力于成为国内知识图谱.语义技术.链接数据等领域的核心会议.本届会议的最佳英文论文来自南京大学计算机软件新技术国家重点实验室和信息系统工程重点实验室,提出了一种用于

前言 懒癌翻了,这篇不想写overview了,公式也比较多,今天有(zhao)点(jie)累(kou),不想一点点写latex啦,读论文的时候感觉文章不错,虽然看似很多数学公式,其实都是比较基础的公式,文章也比较细,从网上找了两篇较好的讲解,引用连接在每篇文章前面. 文章1 https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html#undefined Batch Normalization作为最近一年来DL的重要成果,已经广泛被证明其有效性和重要性.虽然有

论文: 引入论文中的一句话来说明对比图像patches的重要性,“Comparing patches across images is probably one of the most fundamental tasks in computer vision and image analysis”. 同一个patch在不同图像中,由于光照.视角.阴影.遮挡.相机设置等因素的影响,这个patch在不同图像中往往呈现出不同的appearance.如何在存在各种外界影响的情况下,还能够准备判断它们是一

论文<Piexel Recurrent Nerual Network>总结 论文:<Pixel Recurrent Nerual Network> 时间:2016 作者:Aaron van den Oord, Nal Kalchbrenner, Koray Kavukcuoglu 期刊:CCF A类会议 ICML 谷歌学术引用量:326 意义:将RNN和CNN用于像素的生成 由于这篇论文在阅读的时候有一些前置知识不是很懂,因此根据这篇论文的引用,以及引用论文的引用论文大概略读了以下

和 Nested Partition 有相通之处? 伯克利提出 AdaSearch:一种用于自适应搜索的逐步消除方法 在机器学习领域的诸多任务当中,我们通常希望能够立足预先给定的固定数据集找出问题的答案.然而,在某些应用场景下我们并没有先验数据可供参考 ; 相反,我们必须自行收集数据以回答那些自己感兴趣的问题.举例来说,这种情况在环境污染物监测以及人口普查类调查中就比较常见.自行收集数据的方式,使得我们能够将注意力集中在相关度最高的信息来源身上.然而,确定哪些信息来源能够生成有用的指标同样不是件

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CVPR2020无人驾驶论文摘要 无人 导读/ Starsky是一种比较独特的方案.它是在高速上自动驾驶,第一公里最后一公里采用远程驾驶的模式,Starsky的卡车可以由人类远程操作.没有使用较为昂贵的激光雷达,而是选择了摄像头+毫米波雷达的传感器配置. 国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)是IEEE一年一度的学术性会议,在世界范围内具有顶级的权威性与影响力,同时也是圈内学者关注和交流的重要场所. 素有计算机视觉领域"奥斯卡"之称的CVPR有着相当严苛的录用标准.据统计,会议往年的

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目录 Visualizing and Understanding Convolutional Networks 论文复现笔记 Abstract Introduction Approach Visualization with a Deconvnet 关于Deconvnet的实现 Convnet Visualization 对于一个给定的Feature map,论文中展示了最高的9个激活,并把每个激活投影到像素空间,同时对于可视化的像素空间,论文同样展示了相关的图片区域. 这个地方挺有意思的,也可

1 Continuous-Time Dynamic Network Embeddings Abstract ​ 描述一种将时间信息纳入网络嵌入的通用框架,该框架提出了从CTDG中学习时间相关嵌入 Conclusion ​ 描述了一个将时间信息纳入网络嵌入方法的通用框架.该框架为推广现有的基于随机游走的嵌入方法提供了基础,用于从连续时间动态网络学习动态(时间相关)网络嵌入 Figure and table 图1:这幅图的边标签为时间,注意v4 v1 v2不是一个合法的时序游走,因为v1v2的边时序

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

前言 论文“Deep Boltzmann Machines”是Geoffrey Hinton和他的大牛学生Ruslan Salakhutdinov在论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”合作后的又一次联合发表的一篇有深远影响的论文,这篇论文第一次提出了DBM及其学习方法,对DBM原理.来源都做了详细讲解. 论文内容 前面介绍的都是BM原理及其训练,可以不用管它,下面直接从第3节开始…… 3.DBM 一般情况下,我们

"Clustering by fast search and find of density peaks"是今年6月份在<Science>期刊上发表的的一篇论文,论文中提出了一种非常巧妙的聚类算法.经过几天的努力,终于用python实现了文中的算法,下面与大家分享一下自己对算法的理解及实现过程中遇到的问题和解决办法. 首先,该算法是基于这样的假设:类簇中心被具有较低局部密度的邻居点包围,且与具有更高密度的任何点有相对较大的距离.对于每一个数据点,要计算两个量:点的局部密度和

之前所学习的论文中求解稀疏解的时候一般采用的都是最小二乘方法进行计算,为了降低计算复杂度和减少内存,这篇论文梯度追踪,属于贪婪算法中一种.主要为三种:梯度(gradient).共轭梯度(conjugate gradient).近似共轭梯度(an approximation to the conjugate gradient),看师兄之前做压缩感知的更新点就是使用近似共轭梯度方法代替了StOMP中的最小二乘的步骤. 首先说明一下论文中的符号表示: Γn表示第n次迭代过程中所选择的原子的索引 ΦΓn

本文来自李纪为博士的论文 A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models 1,概述 对于seq2seq模型类的对话系统,无论输入是什么,都倾向于生成安全,通用的回复(例如 i don't know 这一类的回复),因为这种响应更符合语法规则,在训练集中出现频率也较高,最终生成的概率也最大,而有意义的响应生成概率往往比他们小.如下表所示: 上面的表中是seq2seq对话系统产生的结果,分数最高的回复通常