论文精读

深度之眼Paper带读笔记NLP.2：word2vec.baseline.1

文章目录前言论文储备知识语言模型基于专家语法规则的语言模型统计语言模型统计语言模型中的平滑操作基于马尔科夫假设语言模型评价指标：困惑度（Perplexity）论文背景知识词的表示方式（词向量简介）独热编码SVD分布式表示（稠密表示）DistributedRepresentation发展历程研究成果论文精读论文整体框架相关论文论文结构摘要核心论文小标题介绍
oldmao_2001·2020-08-12 11:50

目标检测论文精读（6）－ Libra R-CNN

LibraR-CNN阅读重点IntroductioncommantrainingparadigmthreekeyaspectsIssuesandResolutionsIou-balancedSamplingBalancedFeaturePyramidObtainingbalancedsemanticfeaturesRefiningbalancedsemanticfeaturesBalancedL1
zhli99·2020-08-12 00:30

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悄悄的努力·2020-08-07 09:02

全栈技术人该具备的技术资源

分享内容有计算机视觉基础知识点系列、论文精读系列、论文速递
架构师技术联盟·2020-08-04 11:57

LightCNN: 用于数据清洗的网络

LightCNNgithub论文精读文章中提出了一种LightCNN架构的卷积神经网络，适用于有大量噪声的人脸识别数据集;提出了maxout的变
xungeer29·2020-08-03 23:05

【论文精读】Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition

Multi-viewConvolutionalNeuralNetworksfor3DShapeRecognition原文地址：Multi-viewConvolutionalNeuralNetworksfor3DShapeRecognition代码和数据：Codeanddata这篇文章使用三维物体Multi-view（多视角）的二位渲染图片作为训练数据，基于CNN对三维物体进行识别。作者在文中说，这
Atlas8346·2020-08-03 02:19

论文精读（一种端到端的基于卷积神经网络的图像压缩框架）

AnEnd-to-EndCompressionFrameworkBasedonConvolutionalNeuralNetworks论文链接：https://arxiv.org/pdf/1708.00838.pdf一、引言这周我主要在学习图像压缩方面的知识，主要是经典的图像压缩理论。包括图像冗余类型，图像压缩的编码解码部分，经典的图像压缩方法。接下来谈一谈深度学习在图像压缩上的应用。卷积神经网络在
Allenhong97·2020-07-30 19:53

【论文精读】Human Semantic Parsing for Person Re-identification

论文地址GitHub代码Introduction目前大部分的PersonReID方法都开始集中于提取更加具有表征能力的局部特征辅助全局特征用于行人检索。这篇文章是CVPR2018中关于PersonReID的一篇，文章的主体思路就是part-base的方法，但是跟大部分part-base不一样的地方在于本文使用了行人分割支路的输出作为mask，然后对人体的各部件进行局部特征提取。这种方法很直观的就能
luuuyi·2020-07-29 18:36

深度之眼Paper带读笔记NLP.11：FASTTEXT.Baseline.06

TermFrequency-InverseDocumentfrequency基于特征的表征FeaturebasedRepresentations单词到向量Word2Vector用于文本分类的卷积神经网络文本分类的再思考Fasttext历史意义前期知识储备第二课论文精读论文整体框架经典算法模型卷积神经网络动机
oldmao_2001·2020-07-29 10:37

句和文档的embedding

句和文档的embedding链接:数据集提取码:6cgu1.一论文导读2.二论文精读3.三代码实现4.四问题思索《DistributedRepresentationsofSentencesandDocuments
Major_s·2020-07-28 08:21

Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localizati论文精读及资源整理

Grad-CAM:Whydidyousaythat?VisualExplanationsfromDeepNetworksviaGradient-basedLocalizationAbstract这篇文章其实是CAM的进化版，主要是为了解决CNN模型的不可见问题，CAM论文中通过ClassActivationMapping技术将模型中感兴趣的区域用热力图的方式区分出来。作者在这篇文章中提出了一个新的
luuuyi·2020-07-15 01:09

【论文精读】Human Semantic Parsing for Person Re-identification

HumanSemanticParsingforPersonRe-identification论文地址GitHub代码Introduction目前大部分的PersonReID方法都开始集中于提取更加具有表征能力的局部特征辅助全局特征用于行人检索。这篇文章是CVPR2018中关于PersonReID的一篇，文章的主体思路就是part-base的方法，但是跟大部分part-base不一样的地方在于本文使
luuuyi·2020-07-10 05:11

深度之眼Paper带读笔记NLP.Baseline.3.C2W

文章目录前言前期知识储备论文总览学习目标第一课：论文导读背景知识词嵌入模型的问题无推理能力词表大小问题研究成果及意义研究成果研究意义第二课：论文精读论文结构摘要论文章节C2W模型词嵌入模型字符嵌入模型C2W
oldmao_2001·2020-07-05 01:34

深度之眼Paper带读笔记目录

文章目录简介NLP精读论文目录（已完结）CV目录简介本次的Paper学习营分CV和NLP两个方向，每个方向又分精读、重点阅读和推荐阅读三类文章，精读基本每篇文章都分三部分：论文导读、论文精读、代码讲解。
oldmao_2001·2020-07-05 01:03

TrackingNet阅读笔记：A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild

最近论文精读的少了，就不太在博客发表TrackingNet是发表在ECCV2018上的一篇目标跟踪方面的论文，由题目可以看出来，提出了一个大规模的目标跟踪数据集和一个评测的Benchmark，数据集的内容针对的是
Fan72·2020-07-02 00:59

刷了半年LeetCode，终于拿到阿里Offer，感谢这些公众号的资料分享

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python爬虫人工智能大数据·2020-06-29 01:02

CVPR 论文阅读1：图像检索、深度感知测量方法：The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric-2018

TheUnreasonableEffectivenessofDeepFeaturesasaPerceptualMetric（深度特征作为感知度量的无理由的效应）目录相关连接论文解读论文主要贡献论文提出的数据集论文提出的感知相似度度量方法具体在网络中的实现基于学习的相似度得分函数实验数据结论论文精读相关连接
summer_wbb·2020-06-29 01:40

关于车道线检测

关于车道线检测，CVer曾于2018-06-07转载了一篇文章：论文精读|LaneNe
qq_43222384·2020-06-26 01:43

ResNeSt

1.一论文导读2.二论文精读3.三代码实现4.四问题思索《ResNeSt:Split-AttentionNetworks》作者：HangZhang单位：发表会议及时间：2020.4一论文导读GoogleNet
Major_s·2020-06-25 20:36

论文精读：Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression

原文：SemanticGraphConvolutionalNetworksfor3DHumanPoseRegression(CVPR2019)代码：garyzhao/SemGCNAbstract本文研究了用于回归的图卷积网络(GCNs)的问题。目前的GCNs结构局限于卷积滤波器的小接受域和每个节点的共享变换矩阵。为了解决这些局限性，文章提出了语义图卷积网络(SemGCN)，这是一种新的神经网络体系
ming6383·2020-06-24 14:37

刷题半年，终于拿到阿里的 Offer，涨薪 60%，特来感谢这几个公众号

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非著名程序员·2020-06-24 08:07

论文精读及分析：U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

1.按论文章节回顾具体内容1.Abstract  在本文中我们提出了一种网络结构和训练策略，它依赖于充分利用数据增强技术来更高效地使用带有标签的数据。在U-net的结构中，包括捕获一个上下文信息的收缩路径和一个允许精确定位的对称拓展路径。这种方法可以使用非常少的数据完成端到端的训练，并获得最好的效果。1.Introduction  CNN存在很久了，但是一直受限于过大的数据量和神经网络的规模，并没
独孤呆博·2020-06-23 05:20

从简历被拒，到斩获蚂蚁offer，这几个公众号资源功不可没

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陈宇明·2020-06-23 02:32

毕设参考论文精读

第二节第二小节RAD攻击代价1.不可达目的地C1/censor2.不可达域C2/censor3.路由长度增长C3/censor4.NVF路径耗费C4/censor5.非最优路由C5/censor6.新传输自治域C6/censor第三节注释及定义三种类型参与者：审查者，诱饵，自治者ASi为第i个自治系统Acens为审查控制下的自治域集合Afree为无审查控制下的自治域集合Pi,j为网络路径，从自治域
LHF_debug·2020-06-21 23:12

VGG论文精读笔记

文章简介VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION该文章介绍了基于深度卷积神经网络的大规模图像分类(经典网络)，验证了卷积神经网络的深度对大规模图像分类准确率的影响。作者：KarenSimonyan&AndrewZisserman单位：牛津大学(VisualGeometryGroup)论文地址论文研究背景自从2012年Al
hcML·2020-06-21 21:52

CTR预估 论文精读(十)--xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems

1.手动提取特征的缺点挖掘高质量的交互特征需要非常专业的领域知识并且需要做大量尝试，耗费时间和精力。在大型推荐系统中，原生特征非常庞大，手动挖掘交叉特征几乎不可能。挖掘不出肉眼不可见的交叉特征。2.FM系列模型FM模型：提取隐向量然后做内积的形式来提取交叉特征，扩展的FM模型更是可以提取随机的高维特征（DeepFM），缺点：会学习所有交叉特征，其中肯定会包含无用的交叉组合，这些组合会引入噪音降低模
dby_freedom·2020-06-21 19:42

拿到字节跳动的offer后，我决定感谢这几个公众号

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程序员小灰·2020-06-21 00:04

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程序员大咖·2020-06-20 22:18

SAM（空间注意力机制）

SAM-Model(pytorch版本)1.一论文导读2.二论文精读3.三代码实现4.四问题思索《AnEmpiricalStudyofSpatialAttentionMechanismsinDeepNetworks
茗君（Major_s）·2020-06-19 20:58

论文精读报告-How to Read a Paper

HowtoReadaPaper-如何高效的阅读论文HowtoReadaPaperS.KeshavDavidR.CheritonSchoolofComputerScience,UniversityofWaterlooWaterloo,ON,[email protected]索引HowtoReadaPaper-如何高效的阅读论文摘要1．简介2.三遍法2.1第一遍阅读2.2第二遍阅读2.
咸鱼_咸·2020-04-30 22:36

论文精读-Modeling Relation Paths for Representation Learning of Knowledge Bases

EMNLP2015文章简介:本文提出了一种基于多步关系路径(multiple-steprelationpaths)的模型PTransE，其在知识库补全(knowledgebasecompletion)和文本提取关系中获得了显著的进步。TransE系列代码文章目录:1.Introduction2.Ourmodel2.1TransEandPTransE2.2RelationPathReliabilit
tianchen627·2020-03-14 18:40

10篇论文精读（六）

by黄飞瑜2017.7.25题目：《论梭罗的自然观》南昌大学李静一、主要内容（1）历史形成（2）文化内涵（3）当代意义一是生态文学批判以及生态文学批评与梭罗（这部分还是比较有特色的，也能够给我的论文有一点启发：在看起来很传统的逻辑线索里面穿插一点其他方面的东西）二是当代意义：生命意义；环保意义；精神意义硕士论文《论梭罗的自然观》李静（一）梭罗自然观的当代意义*梭罗思想对一些有远见的思想家和政治家的
123逍遥游·2020-02-15 19:36

10篇论文精读（四）

by黄飞瑜2017.7.25题目：《梭罗生态哲学思想及当代价值研究》华中科技大学李美莲一、摘要1、这篇文章的摘要写得不好。前面的笼统的东西太多了。后面再简单的说明了文章包括五个方面的内容。真正好的文章还是要像陈初写的那一篇，很详细，是真正有内容的东西。2、重点在：后面的五部分内容上。二、绪论三、时代背景和理论依据1、理论依据的概括和提出具有比较强的参考价值。他把理论依据概括为以下四个方面：（1）古
123逍遥游·2020-02-13 23:51

10篇论文精读（七）

by黄飞瑜2017.7.25题目：《自然与心灵的交融--论美国自然文学的源起，发展与现状》中国社会科学院程虹这篇文章给了我一个启示。就类似于江西师范大学教授曾建平的那篇《自然之思--西方生态伦理思想探究》一文。因为是梳理性的文章，所以视野比较开阔，可以按照一个时间的顺序，去理一下思绪。在理这个思绪的过程中，也是一个学习的过程。但这类文章，要写好，有可能难度会高于只是写某个人的思想的难度。后面有机会
123逍遥游·2020-02-08 09:40

sphereface+:《Learning towards Minimum Hyperspherical Energy》论文精读

摘要：神经网络是一种强大的非线性函数，可以在很多应用上进行端到端的训练。同时，过度的参数化的本性使得它可以拟合非常复杂的函数，具有非常强大的表达能力，可以解决非常困难的任务，也会导致出现高度相关性的神经元，会伤害到模型的泛化能力，并导致不必要的计算的损耗。因此，如何对网络进行正则化，避免冗余的表达能力，就成为了非常重要的问题。为了这个目的，我们从一个非常有名的物理问题中得到启发—Thomsonpr
ronghuaiyang·2020-02-02 18:12

点击率预测《Factorization Machines》论文精读

摘要：在本文中，我们介绍了一种因式分解机，这是一种新的模型，结合了SVM的优点，利用了因式分解模型。类似SVM，因式分解机是一种通用的预测器，可以适用于任意的实值特征向量。对比SVM，FMs利用因式分解对变量之间的关系进行建模。因此，FMs可以在大量稀疏特征中进行相互关系的估计。我们展示了，模型的表达式可以在线性时间内求解，FMs可以进行直接的优化。所以，不像非线性的SVM，不需要进行对偶变换，模
ronghuaiyang·2020-02-02 09:24

人证比对《DocFace: Matching ID Document Photos to Selfies》论文精读

摘要：现实生活中的很多场景都会要求我们出示身份证、驾驶证、护照上的照片。一个高准确率的实时自动人证比对系统可以自动的比对身份证的照片和证件上的照片，免去很多人为的麻烦。本文中，我们通过迁移学习的技术，我们提出了一个新的方法，叫DocFace，训练一个特定领域的网络，可以用在小的认证比对的数据集上。和现有的方法进行对比，我们的方法有很大的提高。在ID-Selfies数据集上交叉验证表明DocFace
ronghuaiyang·2020-02-02 08:43

Spot Face Recognition》论文精读

摘要在很多的人脸识别的应用中，有大量的人脸数据每个人有两张照片，一个是身份证照片，注册用的，还有一个是定点采集的照片。已有的方法大部分是用来处理有限的宽度（类别数）和足够的深度（每个类别有足够多的图像）。当遇到身份证和定点照这种数据集的时候，已有的方法就会遇到很多麻烦。本文中，我们提出了一个大规模双样本深度学习方法（LBL），用来处理身份证照和自拍照的人脸识别问题。为了处理每个类别只有两个样本的问
ronghuaiyang·2020-02-01 17:42

论文精读-Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities: A Graph Neural Net workApproach

IJCAI2017文章简介:知识库补全(Knowledgebasecompletion)预测知识库中缺少的信息。本文提出了KBC中的OOKB问题(Out-of-Knowledge-Base)，即如何处理知识库中(训练样本中)没有的实体查询任务，并给出了相应的模型(是早期KBC中用到图神经网络的方法)。原文代码目录:1Introduction2OOKBEntityProbleminKnowledge
tianchen627·2019-12-31 20:19

2019-05-07

每日计划①6:30起床✔②7:00座公交写计划✔③电脑:上午主持人初稿❌把郑薇论文精读找汇报文章方向④手机:下午背单词50+听喜马拉雅30min+❌⑤演讲至少两篇⑥俯卧撑仰卧起深蹲70+❌⑦写今日账单与成功日记和反省日记
问道_1b28·2019-12-21 20:21

150 successful machine learning models: 6 lessons learned at Booking.com 论文精读

本篇论文来自Booking，介绍了它们实际应用机器学习模型的一些经验。这家公司是全球最大的OTA，市值大约是携程的四五倍。自己对论文做了一些整理。1OTA场景的特点OTA跟常见的电商场景不太一样，有自己的一些特点，使得机器学习应用起来更加困难；高风险：跟推荐电影、歌曲、书籍不同，OTA场景下都是比较大的决策，容错率太低；一旦客户在行程中体验差，对用户本身的损失是比较大的，反过来用户对平台的印象也会
Pierre_23e7·2019-12-19 00:23

【论文精读】DeepFirearm: Learning Discriminative Feature Representation for Fine-grained Firearm Retrieval

DeepFirearm:LearningDiscriminativeFeatureRepresentationforFine-grainedFirearmRetrievalINTRODUCTION这是最近看的一篇文章，论文并没有太多方法上的创新点，但是将神经网络用于现代武器的检索，方向挺新奇的。所以记录一下。论文之初作者就指出现在CNN发展得很好，网络上像Facebook这一类的社交巨头都使用CN
luuuyi·2019-12-13 06:27

报名通知|2018全国数学建模培训班，35天数学建模国赛优秀论文精读班，开始报名

2018年全国大学生数学建模竞赛（简称数学建模国赛）将在9月13日（周四）20时至9月16日（周日）20时举行，数学建模国赛的奖项不仅对于提升创新思维能力大有裨益，在全国高校认可程度也非常高，对于创新学分、创新奖学金、出国留学、考研面试、保研加分、工作面试等帮助非常大。数学建模竞赛是一项综合的技术，不光学习成绩好就能拿到奖项，需要综合应用数学的能力、编程能力、网络搜索方法、论文写作方法、团队配合能
保研路上·2019-12-02 09:26

2019-5-12晨间日记

本周每日，昨日完成情况完成打√)1.阅读/听书(樊登):1h/日✔2..晨间日记日更(时间:07:40—08:20)3.每日听书:认知方法论✔4.周一至周五:专业学习✔除上任务其他最重要的事:()1.论文精读
叶儿_3039·2019-11-05 19:46

深度之眼Paper带读笔记NLP.18：UMT

文章目录前言第一课论文导读机器翻译简介机器翻译研究意义机器翻译的发展历史基于规则的机器翻译基于统计的机器翻译基于实例的机器翻译基于神经网络的机器翻译端到端的神经机器翻译（Sequence2Sequence）无监督机器翻译相关技术无监督机器翻译的基本形式去噪自编码器语言中的去噪自编码器前期知识储备第二课论文精读论文整体框架传统方法无监督机器翻译的基本形式
oldmao_2001·2019-10-22 19:57

深度之眼Paper带读笔记NLP.17：GNMT

文章目录前言第一课论文导读神经机器翻译简介神经机器翻译相关方法（之前有，看带读15课）多层LSTM模型Attention处理OOV词前期知识储备第二课论文精读论文整体框架模型残差连接双向LSTM束搜索实验和结果数据集实验结果讨论和总结前言
oldmao_2001·2019-10-22 12:42

深度之眼Paper带读笔记NLP.16：卷积seq2seq

文章目录前言第一课论文导读序列到序列模型加入注意力的序列到序列Seq2Seq发展历史Seq2Seq类型RNNnVS11VSnnVSm卷积神经网络前期知识储备第二课论文精读动机模型卷积结构卷积的padding
oldmao_2001·2019-10-21 20:58

深度之眼Paper带读笔记NLP.15：多层LSTM

文章目录前言第一课论文导读机器翻译简介机器翻译相关方法前期知识储备第二课论文精读论文整体框架传统/经典算法模型1.Encoder-Decoder(见导读)2.基于attention的机器翻译模型实验和结果数据集实验结果讨论和总结讨论总结
oldmao_2001·2019-10-20 21:29

深度之眼Paper带读笔记NLP.13：PCNNATT

文章目录前言第一课论文导读关系抽取简介关系抽取研究意义关系抽取的范式有监督关系抽取无监督关系抽取弱监督关系抽取开放式关系抽取关系抽取的发展历史远程监督关系抽取多示例学习远程监督关系抽取的流程前期知识储备第二课论文精读传统方法分段卷积网络
oldmao_2000·2019-10-15 21:30

DNN在推荐系统中的应用参考资料

DSSM算法计算文本相似度：https://www.cnblogs.com/wmx24/p/10157154.htmlDeepNeuralNetworkforYouTubeRecommendation论文精读
流了个火·2019-10-14 17:00
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