文献阅读简记第26页

文献阅读（3）：Near-Memory Computing

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.不同计算机系统分类（早期、单核、多核、近内存计算、存算一体）2.设计空间探索（DSE）四、论文结构梳理1.对于一些主要NMC技术架构以及方案进行评估与分类2.近内存计算面临的挑战3.NMC设计空间探索4.总结以及未来研究方向一、简介1.题目：AReviewofNear-MemoryComputin

要努力学习鸭·2023-01-12 08:26

注意力机制

文章目录前言文献阅读摘要介绍结论二、注意力机制总结前言Thisweek,thepaperwhichdescribeseveraldeeplearningmodelsfrequentlyusedinsolvingtimeseriespredictionproblemshasbeenread.Theresultsshowthatlong-termmemoryandconvolutionalneural

hehehe2022·2023-01-12 06:39

文献阅读：Characterizing Label Errors: Confident Learning for Noisy-Labeled Image Segmentation

表征标签错误：对噪声标签图像分割的自信学习——MinqingZhang.MICCAI2020卷积神经网络(CNNs)以其强大的拟合能力在图像处理中取得了显著的性能。然而，如果训练数据被噪声标签所破坏，那么结果的性能可能会恶化。在医学图像分析领域，这种困境变得极其严重。这是因为医学图像标注总是需要医学专业知识和临床经验，这必然会引入主观性。在本文中，我们设计了一种基于师生架构的新型算法，用于噪声标签

qq_45697032·2023-01-11 17:52

文献阅读：医学图像配准的深度学习方法综述

本文介绍了医学图像配准在疾病诊断、手术引导和疾病治疗跟踪等方面具有重要应用价值。将深入介绍基于深度学习的医学图像配准现状和现存的配准方法技术，包括监督变换估计、无监督变换估计和使用生成对抗网络的配准方法。首先图像配准是图像处理的一个重要领域，配准指的是将两个或多个图像进行几何对齐，使源图像(移动图像)上的每一个点在目标图像(固定图像)上都有唯一的点与其对应，旨在寻找不同图像之间的空间变换关系，去除

qq_45697032·2023-01-11 17:22

文献阅读：Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels

带有噪声标签的选择性监督对比学习——ShikunLi.CPVR2022摘要深度网络有很强的能力将数据嵌入到隐藏表征中并完成后续任务。然而，这些能力主要来自于高质量的标注标签，但收集成本很高。噪声标签更实惠，但会导致表征被破坏，从而导致泛化性能差。本文提出的选择性监督的对比学习（Sel-CL）扩展了监督对比学习（Sup-CL）。由于Sup-CL是以成对的方式进行工作，由噪声标签建立的噪声对会误导表征

qq_45697032·2023-01-11 17:22

文献阅读：图像分割技术研究综述

图像分割是图像识别的前提，其效率直接影响图像识别的质量。目前主要有四种基本的图像分割方法，分别为基于阈值的图像分割法、基于区域的图像分割法、基于边缘的图像分割法、超像素图像分割法。后面将对这四种方法进行介绍。首先研究背景，图像识别来源于模板匹配，从人类自身的视觉识别中演变而来。人类自身视觉识别的思路为，将眼前的物体和脑海中的印象进行对比，完成对眼前物体的定义。图像识别也是如此，对原图像提取特征，和

qq_45697032·2023-01-11 17:52

文献阅读：卷积神经网络在图像识别中的应用研究综述

图像识别是区分不同类别的图像，卷积神经网络(CNN)是完成图像识别任务的最佳算法之一，设计卷积神经网络的目的就是模仿人类的学习模式，通过对输入样本的训练与测试，由简到深地提取特征来区分样本。本文重点综述了卷积神经网络相关算法在人脸识别、人体动作识别、医疗图像处理和农业病虫害识别方面的应用及其优缺点。后面会对其进行介绍。卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种前馈多层网络，信息的流动只有一个方向，即从输

qq_45697032·2023-01-11 17:19

einsum的本质理解

原文地址（似乎也不是原创）：https://www.jianshu.com/p/27350d110caf本质就是下面这个图，einsum操作符就是下面这个嵌套循环的关键参数的简记：具体解释：（1）e

Brikie·2023-01-11 14:28

C#的WebSocket使用简记

C#的WebSocket使用简记`ClientWebSocket`属性方法代码`async/await`参考链接ClientWebSocket这里用到的核心代码就是ClientWebSocket类。

天富儿·2023-01-11 12:18

C#泛型与委托中的协变out与逆变in简记

C#泛型与委托中的协变out与逆变in简记引子协变`out`协变泛型接口协变委托逆变`in`逆变泛型接口逆变委托数组协变参考链接引子在C#中要想将一个泛型对象转换为另一个泛型对象时，必须要将一个泛型对象拆箱

天富儿·2023-01-11 12:16

文献阅读（19）KDD2019-Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks

本文是对《PredictingDynamicEmbeddingTrajectoryinTemporalInteractionNetworks》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of

学徒刘猛·2023-01-11 10:56

文献阅读课13-DSGAN: Generative Adversarial Training for （远程监督关系抽取，句子级去噪）

文章目录Abstract1.Introduction2.相关工作3AdversarialLearningforDistantSupervision3.1Pre-TrainingStrategy3.2GenerativeAdversarialTrainingforDistantSupervisionRelationExtraction3.3CleaningNoisyDatasetwithGenera

叶落叶子·2023-01-10 16:29

文献阅读常用工具

1常用网站1.1文献搜索网站常规文献搜索网站：谷歌学术、必应学术、百度学术特殊文献搜索网站researchgate：可以查看某个领域的最新文章，查看某个作者所发表的所有文章SemanticScholar：基于深度学习的文献搜索网站，能够查看引用论文的所有论文，以及和该论文相关的其他论文。可以查看该作者所有论文，以及经常合作论文的人。PubMed：可以看作semanticscholar的简版arXi

xinxiangwangzhi_·2023-01-10 10:25

文献阅读1：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey

DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey1.介绍2.问题设置和术语3.有监督的超分放大3.1框架3.2上采样3.3网络设计3.4学习策略3.6先进的SR模型4.无监督的超分放大4.1零镜头4.2弱监督4.3深度图像先验5.特定领域的应用5.1深度图像5.2人脸图像5.3高光谱5.4真实世界5.5视频5.5.1一些方法5.6其他应用原文链接1.介绍2.

makxxl·2023-01-10 06:44

手写VIO --学习笔记 - Part1

目录一、VIO文献阅读二、四元数和李代数更新三、其他导数参考一、VIO文献阅读阅读VIO相关综述文献，回答以下问题：1、视觉与IMU进行融合之后有何优势？

昼行plus·2023-01-09 19:15

2023.1.8 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.介绍4.论文主要贡献5.相关工作5.1序列感知的推荐系统5.2神经注意模型6.模型：ATTREC6.1序列推荐6.2基于Self-Attention的用户短期兴趣建模

MoxiMoses·2023-01-09 09:29

DRL经典文献阅读（一）：策略梯度理论（Policy Gradient, PG）

原文题目：PolicyGradientMethodsforReinforcementLearningwithFunctionApproximation作者：RichardS.Sutton,DavidMcAllester,SatinderSingh,YishayMansour发表时间：2000年主要内容：强化学习中使用函数近似的策略梯度方法。得出了策略梯度的表达式，进一步推导了使用函数近似情况下的计

二向箔不会思考·2023-01-09 07:33

《Learning from Protein Structure with Geometric Vector Perceptrons》文献阅读

本博文基于《LearningfromProteinStructurewithGeometricVectorPerceptrons》进行翻译讲解，该文章发表于2021年的ICLR，作者来自斯坦福大学。该文章认为大型生物分子的三维结构学习是机器学习的一个独特领域，但是还没有出现一个统一的网络架构，同时利用问题领域的几何和关系两个层面。为了解决这个问题，作者引入了几何向量感知器，它扩展标准的密集层来操作

Surpassall·2023-01-07 21:04

积化和差、和差化积简记

积化和差、和差化积简记0.前言今天和大家来分享一个积化和差和差化积的比较方便的记法。

wxxcl0825·2023-01-07 10:17

【文献阅读笔记】BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

BoT-SORT论文阅读摘要这篇文章提出一种新的鲁棒性前端跟踪器，结合了运动motion和外观appearance信息的优势，加入了相机运动补偿，以及更准确的卡尔曼滤波状态向量。1.introduction近年来对于多目标跟踪任务，tracking-by-detection正逐渐成为最有效的算法。基于检测的多目标跟踪算法包括目标检测和跟踪。跟踪通常由两个主要部分组成：（1）用于预测后续时刻帧的轨迹

Abstract_zhw·2023-01-07 08:18

【文献阅读笔记】StrongSORT: Make DeepSORT Great Again

StrongSORT:MakeDeepSORTGreatAgain摘要MOT方法大致可分为tracking-by-detection和joint-detection-association算法。对于跟踪精度而言，tracking-by-detection（先检测，通过相似度如位置、外观、运动等信息来关联检测框得到跟踪轨迹）仍然是最优解决方法。本文先回溯DeepSORT，从detection、emb

Abstract_zhw·2023-01-07 08:45

不定积分24个基本公式_三角函数、双曲函数各种恒等式、以及部分不定积分骚操作...

命名预声明：以下简记，arcosh为arch，arsinh为arsh，artanh为arth1、反双曲定义2、双曲半角公式、倍角公式3、三角和差化积、积化和差自创口诀：（乘积）同可异赛，赛赛为负。

weixin_39887846·2023-01-07 07:43

【文献阅读】GPT

ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training方法部分：文章工作：无监督的预训练+有监督的参数微调目的：是学习出普适性的表征，可以在只做一点点调整的情况下(不改变模型结构)应用于更大范围的task(包括自然语言推理，转述检测，故事补全)使用的模型：Transformer实现的效果：高效的参数微调，适应长语句序列的学习原理部分：实验部分：

Atopos_Yu·2023-01-06 16:38

文献阅读：(CVPR2021)Objects are Different: Flexible Monocular 3D Object Detection

ObjectsareDifferent:FlexibleMonocular3DObjectDetection目录ObjectsareDifferent:FlexibleMonocular3DObjectDetection1.摘要2.具体实现2.1定义问题3DLocation2.2网络框架以CenterNet作为框架基础2.3如何处理正常对象和截断对象2.4视觉特性的回归2.5自适应深度集成实验部分

潜沉10·2023-01-06 15:50

船只检测文献阅读——第二期

第二次文献阅读来了！这一期还是包括了一些近两年来的船只检测文章，大家如果有感兴趣的可以继续阅读喔~这一期稍微有点少，是因为在忙别的事情同时我阳了。

我要当太空人！爸爸妈妈可高兴了·2023-01-06 15:30

[文献阅读]——Deep contextualized word representations

目录引言模型BiLMELMo有监督NLP任务预训练模型评估分析补充材料引言高质量的单词表示注重建模单词的语法、语义特征（由浅层网络捕捉）单词的上下文特征（一词多义、polysemy）（由深层网络捕捉）传统的词嵌入:通过整个输入句子的函数，来给每一个token分配一个向量表示（what?只支持单一的、上下文无关的词向量表示改进的词嵌入:使用子词信息来丰富特征给每一个wordsense而不是word学

Muasci·2023-01-06 13:57

[文献阅读]——CLINE: Contrastive Learning with Semantic Negative Examples for NLU

前言为了解决PLM的低鲁棒性，前人工作的首要目的在于，小幅度改变输入，但不改变标签，存在的问题是：由于NLP的离散性，小幅度的改变可能带来语义上面的很大变化，先前的方法在提高鲁棒性的同时，对于语义的变化不敏感。本文的贡献：采用先导实验验证了前人工作中存在的问题提出了一个既能提高PLM鲁棒性又能提高敏感度的训练方法方法样例的生成给定一个原始句子xorix^{ori}xori，使用spaCy进行分词，

Muasci·2023-01-06 12:47

文献阅读--FLTrust: Byzantine-robust Federated Learning via Trust Bootstrapping

本文设计了一个Byzantine-robust（能够抵御投毒攻击）的联邦学习框架。在此Fed框架中，每一轮梯度聚合前，server端会先计算global模型在rootdataset（server额外收集的干净的数据集，大小为100即可）上的梯度，然后通过计算该梯度和各client上传的梯度的角度获取TS（信任分数），并进行幅值的缩放，有效地降低了上传投毒梯度的client所造成的影响。目录1问题2

学渣渣渣渣渣·2023-01-06 09:27

文献阅读和汇报方法整理

需要做的笔记这一篇里提到的一些关于读论文需要关注的东西以下为参考这篇博客的记录初学者读论文找30-40篇相关论文，只读abstract和introduction，尝试回答以下问题：（1）在这领域内最常被引述的方法有哪些？（2）这些方法可以分成哪些主要派别？（3）每个派别的主要特色（含优点和缺点）是什么？读论文方法1、每次读完文献（不管是细读还是粗读），合上文献后想想看，文章最重要的takehome

搭车去柏林<‘^′>·2023-01-06 08:52

文献阅读记录——Masked Generative Distillation

仅对文章大致的方法做个记录。先给出论文和代码的链接：https://github.com/yzd-v/MGD这篇论文讲的是一个通用于各种视觉任务的知识蒸馏方法，因为它属于特征模仿类的知识蒸馏方法。所谓的特征模仿，就是要让学生网络的某一个或几个特征图去模仿对应的教师网络的特征图，从数学表达式上来说，就是计算学生网络特征图和教师网络特征图均方误差，如下所示：其中F表示特征图，T表示教师，S表示学生，函

一名奇怪的玩家·2023-01-06 02:03

比特与字节

比特比特，英文bit，简记为b，是计算机存储的最小单位，计算机存储是按二进制位进行存储的，其中0、1的每一位就是一个比特。字节字节，英文Byte，简记为B，是计算机进行数据计量的一种单位。

东东咚咚东·2023-01-05 18:31

计量经济学第四章

计量经济学第四章简记放宽基本假设的模型多重共线性后果检验判定有无多重共线性判断共线性范围克服方法异方差性后果检验修正内生解释变量问题后果工具变量法工具变量的选取：工具变量的应用模型设定偏误问题类型后果检验放宽基本假设的模型严重的多重共线性随机干扰项序列异方差性解释变量具有内生性模型设定有偏误多重共线性后果完全共线性下参数估计量不存在近似共线性下参数估计量方差变大

会打DJ的惊鸿·2023-01-05 12:11

【NLP】怎样阅读NLP论文 && 如何做好文献阅读及笔记整理

【参考：怎样阅读NLP论文_哔哩哔哩_bilibili】【参考：如何阅读NLP论文笔记_12Struggle的博客-CSDN博客】【参考：怎样阅读NLP论文_百度搜索】【参考：如何做好文献阅读及笔记整理

myaijarvis·2023-01-05 10:42

【torch.einsum】

参考：https://www.cnblogs.com/mengnan/p/10319701.html爱因斯坦简记法，能简洁表示各种矩阵向量的操作，例如矩阵转置、乘法、求和等等，pytorch中调用API

保住头发的破风小子·2023-01-04 15:26

等时替代模型（ Isotemporal Substitution Model）

特点（三）传统ISM（四）成分ISM1.基础理论1）成分数据的代数空间——单形空间(simplex)2）等距对数比(isometriclogratio,ilr)变换[^4]2.成分ISM分析过程二、相关文献阅读

姚巨龙·2023-01-03 18:36

【文献阅读】能源受限的无人机和移动充电站进行持续监控的稳健规划

标题：RobustPlanningforPersistentSurveillanceWithEnergy-ConstrainedUAVsandMobileChargingStations作者：XiaoshanLin,YasinYazıcıo˘glu,andDeryaAksaray来源：IEEEROBOTICSANDAUTOMATIONLETTERS摘要本文考虑通过使用受能量限制的无人驾驶飞行器(u

一只努力向上的佳佳怪·2023-01-03 08:09

如何读文献

文章目录摘要介绍“threepass”方法ThefirstpassThesecondpassThethirdpass文献调查文献阅读是研究生期间一项重要的技能，因此如何高效地阅读文献是一个值得思考的问题

Stephen_Tao·2023-01-02 17:35

四位科研牛人介绍的文献阅读经验

转自徐教授：四位科研牛人介绍的文献阅读经验牛1／文献阅读方法：每天保持读至少2-3篇的文献的习惯。

SCOTTME·2023-01-02 17:04

2022.12.25 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.问题和方案4.介绍5.AttentionTransfer5.1Activation-basedAttentionTransfer5.2Gradient-basedAttentionTransfer6

MoxiMoses·2023-01-02 11:01

2023.1.1 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.问题和方案4.介绍5.方法5.1SymbolicDescription5.2TheShort-TermMemoryPriorityModel5.3TheSTAMPModel5.4TheShort-TermMemoryOnlyModel6

MoxiMoses·2023-01-02 11:54

GRAM: Graph-based Attention Model for Healthcare Representation Learning文献阅读记录

Abstract目前的深度学习模型在医疗领域的应用面临着两个问题：数据不充分：深度学习的模型需要比较大的数据量，在医疗领域的建模有时数据量不太够解释性：表示学习所学得的方法应该能够与医学知识匹配Introduction本文首先介绍了一下EHR在医疗领域的应用，不再赘述。然后提到关于训练深度学习模型时可能面临的数据量不足的问题。举例说明了cerebraldegenerations(e.g.Leuko

Worldora-·2023-01-02 08:04

文献阅读：基于时延深度神经网络的说话人识别通用背景模型

论文论文：TIMEDELAYDEEPNEURALNETWORK-BASEDUNIVERSALBACKGROUNDMODELSFORSPEAKERRECOGNITION摘要 DNN被引入i-vector说话人识别系统并取得了显著的性能提升。在这些系统中，DNN被用于搜集充足的统计量用于i-vector的提取。在本研究中使用的DNN是最近被开发的延时深度神经网络（TDNN），该网络在大词汇量连续语音

Tristespirit·2023-01-02 07:37

深蓝学院视觉slam十四讲第７章作业

目录2.BundleAdjustment2.1文献阅读2.2BAL-dataset3.直接法的BundleAdjustment3.1数学模型3.2实现2.BundleAdjustment2.1文献阅读[

Jevin-L·2023-01-01 17:21

【文献阅读】不同工作条件下一种基于小样本元学习用于轴承故障诊断的新方法

Anovelmethodbasedonmeta-learningforbearingfaultdiagnosiswithsmallsamplelearningunderdifferentworkingconditions不同工作条件下一种基于小样本元学习用于轴承故障诊断的新方法近来，智能故障诊断已经取得了巨大的成就，由于它强大的特征学习能力，在轴承故障诊断领域引起了越来越多的关注。现有的智能故障诊

搬砖小孩Superme·2023-01-01 08:15

文献阅读：PA-MVSNet: Sparse-to-Dense Multi-View Stereo With Pyramid Attention

PA-MVSNet:Sparse-to-DenseMulti-ViewStereoWithPyramidAttention1、四个问题要解决什么问题？3Dreconstruction。用了什么方法解决？在MVSNet的基础上，加入了特征金字塔、注意力机制。不同尺度的金字塔注意力模块直接用于下一层，而不是构件特征金字塔作为输入。效果如何？在DTU上评估，PA-MVSNet准确率为0.313，强过Po

MRzzyy·2022-12-31 16:20

【文献阅读】在遥感图像中引入密度图导向的目标检测（C. Li等人，CVPR，2020）

一、背景文章题目：《DensityMapGuidedObjectDetectioninAerialImages》一篇目标检测的文章。文献下载地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w11/Li_Density_Map_Guided_Object_Detection_in_Aerial_Images_CVPRW_2020_

全部梭哈迟早暴富·2022-12-31 11:34

【多目标轨迹预测】Path-Aware Graph Attention for HD Maps in Motion Prediction（ICRL 2022）翻译

参考：(31条消息)【文献阅读】路径感知的图注意力做运动预测（FangDa等人，ArXiv，ICRA2022）_全部梭哈迟早暴富的博客-CSDN博客_lanegcnlanercnnICRA2022丨Argoverse

光光同学·2022-12-31 10:20

文献阅读（68）ACL2021-Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis

本文是对《DualGraphConvolutionalNetworksforAspect-basedSentimentAnalysis》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Learning

学徒刘猛·2022-12-30 13:36

文献阅读（72）WWW2022-TREND: TempoRal Event and Node Dynamics for Graph Representation Learning

本文是对《TREND:TempoRalEventandNodeDynamicsforGraphRepresentationLearning》一文的总结，如有侵权即刻删除。朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~Chinese-Reading-Notes-of-Graph-Learning更多相

学徒刘猛·2022-12-30 11:28

NP完全性理论与近似算法

一.NP完全性理论(1)在图灵机计算模型中，移动函数δ是单值的，即对于Q´Tk中的每一个值,当它属于δ的定义域时Q´(T´{L，R，S})k中只有唯一的值与之对应，称这种图灵机为确定性图灵机，简记为DTM

三名狂客·2022-12-30 01:19

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