文本摘要论文阅读第7页

NLP论文阅读记录 - WOS | ROUGE-SEM：使用ROUGE结合语义更好地评估摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言ROUGE-SEM:BetterevaluationofsummarizationusingROUGEcombinedwithsemantics（23）0、论文摘要随着预训练语

yuyuyu_xxx·2024-01-14 17:56

论文阅读“Deep Embedded Multi-view Clustering with Collaborative Training”

引用格式：XuJ,RenY,LiG,etal.DeepEmbeddedMulti-viewClusteringwithCollaborativeTraining[J].arXivpreprintarXiv:2007.13067,2020.摘要翻译通过利用来自多视图的信息，多视图聚类最近引起了越来越多的关注。但是，现有的多视图聚类方法要么具有较高的计算和空间复杂性，要么缺乏表示能力。为了解决这些问题

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-14 11:04

【论文阅读】异构联邦学习综述：最新进展与研究挑战

目录前言Background什么是联邦学习什么是异构联邦学习AbstractIntroductionSurveyResearchChallenges（研究挑战）StatisticalHeterogeneity(数据异质性)ModelHeterogeneity(模型异质性)ComuunicationHeterogeneity（通信异质性）DeviceHeterogeneity（设备异质性）State

鸿鹄一夏·2024-01-14 11:29

【论文阅读笔记】MobileSal: Extremely Efficient RGB-D Salient Object Detection

1.介绍MobileSal:ExtremelyEfficientRGB-DSalientObjectDetectionMobileSal：极其高效的RGB-D显著对象检测2021年发表在IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence。PaperCode2.摘要神经网络的高计算成本阻碍了RGB-D显着对象检测（SOD）的最新成功，使其无

咔叽布吉·2024-01-14 08:09

论文阅读：Feature Refinement to Improve High Resolution Image Inpainting

项目地址：https://github.com/geomagical/lama-with-refiner论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.07161发表时间：2022年6月29日项目体验地址：https://colab.research.google.com/github/advimman/lama/blob/master/colab/LaMa_inpainting.

万里鹏程转瞬至·2024-01-14 06:10

论文阅读：《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》

十二月了时间过得太快2020过得太快又太慢忙里偷闲的十二月有太多值得期待攒了好久终于来更新了论文名称：《Few-ShotUnsupervisedImage-to-ImageTranslation》论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.01723论文翻译：https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/90728788论文阅

LiBiscuit·2024-01-13 20:21

【论文阅读】Self-supervised Learning: Generative or Contrastive

Abstract研究了在计算机视觉、自然语言处理和图形学习中用于表示的新的自监督学习方法。全面回顾了现有的实证方法，并根据其目的将其归纳为三大类：生成性、对比性和生成性对比（对抗性）。进一步收集了关于自我监督学习的相关理论分析，以对自我监督学习为什么有效提供更深入的思考。最后，简要讨论了自我监督学习的开放问题和未来方向。Introduction自监督学习可以看作无监督学习的一个分支，因为不涉及手工

鱼小丸·2024-01-13 20:40

图像融合论文阅读：ReFusion：通过元学习的从可学习损失重建中学习图像融合

@article{bai2023refusion,title={ReFusion:LearningImageFusionfromReconstructionwithLearnableLossviaMeta-Learning},author={Bai,HaowenandZhao,ZixiangandZhang,JiangsheandWu,YichenandDeng,LilunandCui,Yukun

图像强·2024-01-13 20:40

论文阅读06-Task Offloading Optimization in Mobile Edge Computing based on Deep Reinforcement Learning

标题：TaskOffloadingOptimizationinMobileEdgeComputingbasedonDeepReinforcementLearning会议：MSWiM’23（CCF-C）注：本文仅用户学习。一、知识梳理问题：边缘计算可以很好地缓解云计算网络拥塞和高通信开销等问题。然而，考虑到边缘计算资源是有限的，需要采用合理的优化策略提高首先资源的利用率。模型：为解决上述问题，本文提

梦灯·2024-01-13 13:07

计算卸载论文阅读01-理论梳理

标题：WhenLearningJoinsEdge:Real-timeProportionalComputationOffloadingviaDeepReinforcementLearning会议：ICPADS2019一、梳理问题：在任务进行卸载时，往往忽略了任务的特定的卸载比例。模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有

梦灯·2024-01-13 13:06

两个阅读英文论文的免费AI工具

本文会介绍我平时用到的两个免费的基于GPT的论文阅读平台，很好用，对于有英文阅读困难症的小伙伴(比如我)是真的提效。

董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:35

Enhancing Metadata Transfer Efficiency: Unlocking the Potential of DAOS in the ADIOS context——论文阅读

论文发表于SC-W2023，Paper，元数据论文阅读汇总“AdaptableI/OSystem(ADIOS)”自适应I/O系统“DistributedAsynchronousObjectStorage

妙BOOK言·2024-01-12 21:45

GUFI: Fast, Secure File System Metadata Search for Both Privileged and Unprivileged Users——论文阅读

SC2022Paper元数据论文阅读汇总“High-PerformanceComputing(HPC)”高性能计算背景OakRidge领导计算设施和劳伦斯利物浦国家实验室计算设施描述他们的命名空间包含十亿个文件

妙BOOK言·2024-01-12 21:45

推荐系统论文阅读（二十九)-美团：利用历史交互数据改进对话推荐系统

论文：题目：《LeveragingHistoricalInteractionDataforImprovingConversationalRecommenderSystem》地址：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3340531.3412098这是我第一次将美团发表的论文写在这上面，该论文是人大跟美团这边合作在CIKM上面的一篇短论文，研究的是如何利用历史交互的数

推荐系统论文阅读·2024-01-12 18:49

羊驼2:开放的基础和微调聊天模型--Llama 2论文阅读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.09288.pdfd代码地址：GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2model问答用了多少个gpu？这篇文档中使用了3.3MGPU小时的计算，使用的硬件类型是A100-80GB，可以扩展到2000个GPU，但这些计算的功耗估计并不包括互连或非G

andeyeluguo·2024-01-12 17:59

Cylinder3D论文阅读

CylindricalandAsymmetrical3DConvolutionNetworksforLiDARSegmentation（2020年论文）作者：香港中文大学论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf代码链接：https://github.com/xinge008/Cylinder3D摘要为什么做这件事（why）：●目前用于自动驾驶场景的最好的点

zhaoyqcsdn·2024-01-12 15:58

EM planner 论文阅读

论文题目：BaiduApolloEMMotionPlanner0前言EM和Lattice算法对比EMplannerLatticePlanner参数较多（DP/QP，Path/Speed）参数少且统一化流程复杂流程简单单周期解空间受限简单场景解空间较大能适应复杂场景适合简单场景1摘要基于百度Apollo平台提出的一种实时运动规划系统，该规划系统包括顶层的多车道和其中的单车道自动驾驶：（1）系统顶层是

Big David·2024-01-12 15:57

NLP论文阅读记录 - 05 | 2023 抽象总结与提取总结：实验回顾

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1提取方法2.2抽象方法2.3数据集三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivevs.ExtractiveSummarization:AnExperimentalReview（2306）0、

yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:59

NLP论文阅读记录 - wos | 01 使用深度学习对资源匮乏的语言进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言Abstractivetextsummarizationoflowresourcedlanguagesusingdeeplearning（2211）0、论文摘要人类必须能够

yuyuyu_xxx·2024-01-12 09:22

论文阅读：TinyGPT-V 论文阅读及源码梳理对应

TODO有待更新QFormer作用？QFormer来自论文BCLI2工作中，用来弥补FrozenImageencoder和FrozenLLM之间的gap。基于Bert作为初始化的。推理结构图Imageblip2_image_evalQFormerLinerLinearget_context_embpromptGivethefollowingimage:ImageContent.""Youwillb

Liekkas Kono·2024-01-12 06:26

论文阅读_训练大模型用于角色扮演

英文名称:Character-LLM:ATrainableAgentforRole-Playing中文名称:角色-LLM：训练Agent用于角色扮演文章: [https://arxiv.org/abs/2310.10158](https://arxiv.org/abs/2310.10158)作者:YunfanShao, LinyangLi, JunqiDai, XipengQiu机构:复旦大学计算

xieyan0811·2024-01-12 03:05

【论文阅读】Deep Graph Infomax

目录0、基本信息1、研究动机2、创新点2.1、核心思想：2.2、思想推导：3、准备3.1、符号3.2、互信息3.3、JS散度3.4、DeepInfoMax方法3.5、判别器：f-GAN估计散度4、具体实现4.1、局部-全局互信息最大化4.2、理论动机5、实验设置5.1、直推式学习（Cora，CiteseerandPubmed）6、代码实现6.1、DGI6.2、GCNLayer6.3、readout

鲸可落·2024-01-12 02:06

【论文阅读】InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback

论文链接：InstructGPT关注公众号funNLPer了解更多AI算法文章目录1.摘要2.导论2.1背景2.2方法2.3发现3.方法及实验细节3.1数据集3.2模型3.3实验结果总结1.摘要把语言模型变大并不意味着会让模型更好的理解用户意图，例如大的语言模型会生成一些不真实、有害的、没有帮助的输出给用户，换句话说，这些模型并没有和用户的意图对齐（aligned）。在这篇论文中我们展示了通过使用

orangerfun·2024-01-11 06:25

论文阅读《Generalizing Face Forgery Detection with High-frequency Features》

高频噪声分析会过滤掉图像的颜色内容信息。本文设计了三个模块来充分利用高频特征，1.多尺度高频特征提取模块2.双跨模态注意模块3.残差引导空间注意模块（也在一定程度上体现了两个模态的交互）SRM是用于过滤图像的高频噪声输入的图像X，共两个分支，一部分是用于输入到SRM获得高频特征Xh，一部分是RGB流，RGB的分支同样也会输入到SRM进行提取高频特征，其结果与已经输入SRM中的结果进行相加得到最后的

一只发呆的猪·2024-01-11 04:51

周六 2020-01-11 09:00 - 24:30 多云 02h00m

二〇二〇年一月十一日基本科研[1]:1.论文阅读论文--二小时2.论文实现实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:例会--英语能力

么得感情的日更机器·2024-01-10 20:37

论文阅读：Language Models are Few-Shot Learners（巨无霸OpenAI GPT3 2020）

原文连接论文阅读：LanguageModelsareFew-ShotLearners（巨无霸OpenAIGPT32020）-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4

baidu_huihui·2024-01-10 13:23

【LLM 论文阅读】NEFTU N E: LLM微调的免费午餐

指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被

致Great·2024-01-10 09:16

论文阅读1---OpenCalib论文阅读之factory calibration模块

前言该论文的标定间比较高端，一旦四轮定位后，可确定标定板与车辆姿态。以下为本人理解，仅供参考。工厂标定，可理解为车辆相关的标定，不涉及传感器间标定该标定工具不依赖opencv；产线长度一般2.5米FactoryCalibrationTools：四轮定位+多位姿标定板1、CalibrationBoardSetupTools1）根据传感器安装位姿，生成标定板放置范围2）检测当前环境标定板姿态是否合适2

鸿_H·2024-01-10 09:44

论文阅读：Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

论文链接Abstract密集检索需要学习区分性文本嵌入来表示查询和文档之间的语义关系。考虑到大型语言模型在语义理解方面的强大能力，它可能受益于大型语言模型的使用。然而，LLM是由文本生成任务预先训练的，其工作模式与将文本表示为嵌入完全不同。因此，必须研究如何正确地调整LLM，以便它们能够有效地初始化为密集检索的骨干编码器。在本文中，我们提出了一种新的方法，称为LLaRA（适用于密集检索的LLM），

comli_cn·2024-01-10 09:08

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接

GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

AWS李沐大佬的paper，主要是介绍了一些模型训练过程中的技巧。通过这些小技巧的堆叠，把ResNet-50’stop-1在ImageNet上验证准确率从75.3%提升至79.29%。1.高效训练1.1large-batch-training大的batch可能会降低训练速度。用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差

涂山容容·2024-01-10 01:26

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

1Introduction本文是2017年底谷歌大脑发表的文章，针对自然语言处理领域的经典问题-机器翻译，提出了一个只基于attention的结构来处理序列模型相关的问题，该模型被称为“Transformer”。文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状

完美屁桃·2024-01-09 20:05

论文阅读 BERT GPT - transformer在NLP领域的延伸

文章目录不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心1.2GPT-核心2模型架构2.1概览3区别3.1finetune和prompt3.2transformer及训练总结不会写的很详细，只是为了帮助我理解在CV领域transformer的拓展1摘要1.1BERT-核心双向编码器加上mask做完形填空超大模型无监督预训练需要整个模型作为pretr

highoooo·2024-01-09 20:03

论文阅读 Attention is all u need - transformer

文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2理解encoder-decoder架构2.2.1对比seq2seq，RNN2.2.2我的理解3.Sublayer3.1多头注意力multi-headself-attention3.1.1缩放点乘注意力ScaledDot-ProductAttention3.1.2QKV3.1.3multi-head3.1.4masked3.2线性层MLP3.3emb

highoooo·2024-01-09 20:00

论文阅读-PaLM-E：多模态语言模型

baidu_huihui·2024-01-09 13:14

【机器学习】循环神经网络（三）

序列预测问题循环神经网络实现的序列到序列的映射（RecurrentNeuralNetworkbasedSequence-to-SequenceMapping）是一种使用循环神经网络来将一个序列数据映射到另一个序列数据的方法，它可以用于机器翻译、文本摘要

十年一梦实验室·2024-01-09 11:10

图像融合论文阅读：CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习

@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap},author={Wang,XueandGuan,ZhengandQian,WenhuaandCao,Jind

图像强·2024-01-09 08:49

图像融合论文阅读：CrossFuse: 一种基于交叉注意机制的红外与可见光图像融合方法

@article{li2024crossfuse,title={CrossFuse:Anovelcrossattentionmechanismbasedinfraredandvisibleimagefusionapproach},author={Li,HuiandWu,Xiao-Jun},journal={InformationFusion},volume={103},pages={102147}

图像强·2024-01-09 08:18

[论文阅读]4DRadarSLAM: A 4D Imaging Radar SLAM System for Large-scale Environments

目录1.摘要和引言：2.系统框架：2.1前端：2.2回环检测：2.3后端：3.实验和分析：4.结论1.摘要和引言：这篇论文介绍了一种名为“4DRadarSLAM”的新型4D成像雷达SLAM系统，旨在提高大规模环境下的定位与地图构建性能。与传统的基于激光雷达的SLAM系统相比，该系统在恶劣天气条件下表现更佳。它包括前端、回环检测和后端三个主要部分：前端通过扫描匹配计算里程计数据，回环检测模块识别回环

稻壳特筑·2024-01-09 08:18

【论文阅读】深度学习中的后门攻击综述

深度学习中的后门攻击综述1.深度学习模型三种攻击范式1.1.对抗样本攻击1.2.数据投毒攻击1.3.后门攻击2.后门攻击特点3.常用术语和标记4.常用评估指标5.攻击设置5.1.触发器5.1.1.触发器属性5.1.2.触发器类型5.1.3.攻击类型5.2.目标类别5.3.训练方式1.深度学习模型三种攻击范式后门攻击是一种隐秘而具有挑战性的网络安全威胁，它指的是攻击者利用漏洞或特殊访问权限，在系统中

ADSecT吴中生·2024-01-09 08:43

论文阅读：OpenFlow-compliant Topology Management for SDN-enabled Information Centric Networks

摘要：以信息为中心的网络（ICN）已经成为一种特别的方法，用于克服基于IP的传统网络的许多局限性。但是，实现ICN所需的传统基础架构的巨大变化显着阻碍了网络运营商的采用。通过对替代部署策略进行了研究，将软件定义网络（SDN）作为与传统基础架构兼容的解决方案被提出，从而为将ICN概念集成到运营商网络中提供了新的可能性。文章讨论了这两种架构范例的无缝集成，并提出了可扩展的动态网络拓扑自举和管理框架，以

阿明DunDunDun·2024-01-08 16:26

【每日论文阅读】Do Perceptually Aligned Gradients Imply Robustness?

近似人眼梯度https://icml.cc/virtual/2023/oral/25482对抗性鲁棒分类器具有非鲁棒模型所没有的特征——感知对齐梯度（PAG）。它们相对于输入的梯度与人类的感知非常一致。一些研究已将PAG确定为稳健训练的副产品，但没有一篇研究将其视为一种独立现象，也没有研究其自身的影响。在这项工作中，我们关注这一特征并测试感知对齐梯度是否意味着鲁棒性。为此，我们制定了一个新的目标，

prinTao·2024-01-08 15:16

2023.12.24周报

目录摘要ABSTRACT一、论文阅读1、题目2、摘要3、创新点4、模型整体架构5、文章解读1、Introduction2、相关工作3、实验4、结论二、深度学习一、GRU前向传播二、GRU反向传播三、GRU

Nyctophiliaa·2024-01-08 14:34

[论文阅读] Revisiting Feature Propagation and Aggregation in Polyp Segmentation

[论文地址][代码][MICCAI23]Abstract息肉的准确分割是筛查过程中有效诊断结直肠癌的关键步骤。由于能够有效捕获多尺度上下文信息，普遍采用类似UNet的编码器-解码器框架。然而，两个主要限制阻碍了网络实现有效的特征传播和聚合。首先，跳跃连接仅将单个尺度特征传输到解码器，这可能导致特征表示有限。其次，特征在没有任何信息过滤器的情况下被传输，这对于在解码器处执行特征融合来说效率低下。为了

xiongxyowo·2024-01-08 08:39

论文阅读记录SuMa SuMa++

首先是关于SuMa的阅读，SuMa是一个完整的激光SLAM框架，核心在于“基于面元(surfel)”的过程，利用3d点云转换出来的深度图和法向量图来作为输入进行SLAM的过程，此外还改进了后端回环检测的过程，利用提出的面元的概念和使用到的虚拟帧来优化回环检测的过程。SuMa的核心分为以下几个步骤：1.SuMa预处理预处理的部分将3d点云转换为两张图，原文用的词是vertexmap和normalma

码农的快乐生活·2024-01-08 08:36

论文阅读-基于深度强化学习的方法解决多智能体防御和攻击问题

论文原题目：Adeepreinforcementlearning-basedmethodappliedforsolvingmulti-agentdefenseandattackproblems论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417421003377论文信息：目录1引言2问题制定与环境建模2.1多智能体防御与攻击

天寒心亦热·2024-01-08 08:54

【论文阅读】KiU-Net: Towards Accurate Segmentation of Biomedical Images using Over-complete Representat

概述针对标准UNet这种欠完备的网络架构，提出了Ki-Net网络结构，这种网络结构通过较小的感受野能够检测到较为细微的结构。作者还将这种结构与UNet相结合起来，提出了Ki-UNet网络，在性能上得到了提升。Motivation尽管UNet网络是近年来医学分割领域非常流行的网络，但是，通过研究发现，UNet网络在检测细微的组织结构时性能很差。这是由Unet这种欠完备的网络中较大的感受野造成的。随着

思惘·2024-01-08 05:45

Transformer - Attention is all you need 论文阅读

虽然是跑路来NLP，但是还是立flag说要做个project，结果kaggle上的入门project给的例子用的是BERT，还提到这一方法属于transformer，所以大概率读完这一篇之后，会再看BERT的论文这个样子。在李宏毅的NLP课程中多次提到了RNN,CycleRNN,LSTM也简单在这里做一个总结（其实在课程上是在ML的课上介绍的）。因此这里大概分成几个部分：1.重听ML中RNN和LS

Karen_Yu_·2024-01-08 05:49

【论文阅读】Variational Graph Auto-Encoder

0、基本信息会议：2016-NIPS作者：ThomasN.Kipf，MaxWelling文章链接：VariationalGraphAuto-Encoder代码链接：VariationalGraphAuto-Encoder1、介绍本文提出一个变分图自编码器，一个基于变分自编码（VAE）的，用于在图结构数据上无监督学习的框架。其基本思路是：用已知的图（graph）经过编码（图卷积）学到节点向量表示的分

鲸可落·2024-01-08 03:45

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