论文精读第21页

论文精读-Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data

NIPS/NeurIPS2013/12文章简介:本文提出了一种易于训练参数较少的模型TransE，其在链路预测(linkprediction)中获得了不错的表现。一周论文|基于翻译模型(Trans系列)的知识表示学习【知识图谱】——8种Trans模型上述文章总结的很好也有代码链接。目录:1.Introduction2.Translation-basedmodel3.Relatedwork4.Exp

tianchen627·2019-10-12 20:59

论文精读及分析：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

本文主要内容为论文《FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation》的阅读笔记，在原始论文的基础上加入了自己的一些理解，内容和图片主要参考该论文。其中一部分的翻译参考了“一生不可自决”的博客《FullyConvolutionalNetworksforsemanticSegmentation（深度学习经典论文翻译）》1.作者介绍在论文中声明

独孤呆博·2019-09-26 18:00

【Paper论文精读】 02 深度学习综述(Deep Learning)

Paper论文精读–深度学习综述(DeepLearning)0.1论文介绍和作者介绍作者:YannLeCun,YoshuaBengio,GeoffreyHintonGeoffreyHinton多伦多大学

<-krush->·2019-07-30 16:59

论文精读——CenterNet :Objects as Points

论文题目：ObjectsasPoints论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf发布时间：2019.4.16机构：UTAustin，UCBerkeley代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNetAbstract目标检测识别往往在图像上将目标以轴对称的框形式框出。大多成功的目标检测器都先穷举出潜在目标位置，然后对该位

ciky奇·2019-04-18 13:34

BERT论文精读理解

DevlinJ,ChangMW,LeeK,etal.Bert:Pre-trainingofdeepbidirectionaltransformersforlanguageunderstanding[J].arXivpreprintarXiv:1810.04805,2018.该篇论文被评选为2019NAACL的最佳论文，由GoogleAI团队在2018年10月推出。一、论文背景。语言模型（langu

dreamweaverccc·2019-04-15 22:04

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l7H9JA4·2019-01-20 09:00

CTR预估论文精读(九)--Deep & Cross Network for Ad Click Predictions

文章目录摘要1.DCN(Deep&CrossNetwork)介绍2.相关工作3.DCN特点4.DCN4.1EmbeddingandStackingLayer4.2CrossNetwork4.3DeepNetwork4.4CombinationLayer总结参考文献摘要Featureengineeringhasbeenthekeytothesuccessofmanypredictionmodels.

dby_freedom·2019-01-16 09:44

论文精读之PDE-Net: Learning PDEs from Data

论文精读之PDE-Net:LearningPDEsfromData1.Introduction1.1.RelatedWork1.2.OurApproach2.PDE-Net:AFlexibleDeepArchtecturetoLearnPDEsfromData2.1

硪行硪是·2019-01-15 17:30

CTR预估论文精读(八)--Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录摘要1.背景1.1名词解释1.2相关工作2.系统总览2.1电商CTR数据特点2.2特征处理(UserBehaviorFeatures)2.3BaseModel2.4DeepInterestNetwork3.训练技术3.1Mini-batchAwareRegularization3.2Dice:DataDependentActivationFunction4.实验结果4.1训练数据4.2Co

dby_freedom·2019-01-06 17:21

CTR预估论文精读(八)--Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction

文章目录摘要1.背景1.1名词解释1.2相关工作2.系统总览2.1电商CTR数据特点2.2特征处理(UserBehaviorFeatures)2.3BaseModel2.4DeepInterestNetwork3.训练技术3.1Mini-batchAwareRegularization3.2Dice:DataDependentActivationFunction4.实验结果4.1训练数据4.2Co

dby_freedom·2019-01-06 17:21

CTR预估论文精读(七)--DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

AbstractLearningsophisticatedfeatureinteractionsbehinduserbehaviorsiscriticalinmaximizingCTRforrecommendersystems.Despitegreatprogress,existingmethodsseemtohaveastrongbiastowardslow-orhigh-orderintera

dby_freedom·2018-12-26 15:43

CTR预估论文精读(六)--Wide & Deep Learning for Recommender Systems

文章目录Abstract1.Introduction1.1Memorization&Generalization1.2Wide&Deep2.推荐系统3.Wide&DeepLearning3.1TheWideComponent3.2TheDeepComponent3.3JointTraining4.系统实现4.1训练数据生成4.2模型训练4.3线上使用5.实验结果5.1APP下载率5.2服务表现6.

dby_freedom·2018-12-19 14:03

【论文精读】如何找到论文主旨

之前，在Python+Selenium，让浏览器自动帮你下文献这篇文章中，我们讲到了批量下载文献的方法。下载下来之后就是阅读的过程。在阅读之前，我们通常需要经过以下2个步骤筛选出我们要的文章：明确阅读目的。当前，我的阅读目的是：找出用实证研究的方法研究教学与科研关系的文章。根据文章的标题，经过去伪存精、大浪淘沙的过程，找到我们需要阅读的文献。通过以上方式，我们在上千篇的论文中找到了我们需要读的10

兴富同学·2018-12-16 21:09

CTR预估论文精读(五)--Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

AbstractOnlineadvertisingallowsadvertiserstoonlybidandpayformeasurableuserresponses,suchasclicksonads.Asaconsequence,clickpredictionsystemsarecentraltomostonlineadvertisingsystems.Withover750millionda

dby_freedom·2018-12-12 15:55

CTR预估论文精读(四)--Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction

AbstractClick-throughrate(CTR)predictionplaysanimportantroleincomputationaladvertising.Modelsbasedondegree-2polynomialmappingsandfactorizationmachines(FMs)arewidelyusedforthistask.Recently,avariantofF

dby_freedom·2018-12-08 21:32

CTR预估论文精读(三)--Factorization Machines

AbstractInthispaper,weintroduceFactorizationMachines(FM)whichareanewmodelclassthatcombinestheadvantagesofSupportVectorMachines(SVM)withfactorizationmodels.LikeSVMs,FMsareageneralpredictorworkingwithan

dby_freedom·2018-12-04 09:04

深度学习论文精读（1）：ResNet

深度学习论文精读（1）：ResNet深度的神经网络往往难以训练，而这篇文章则提出了一个残差学习的框架，使得神经网络能在更深的层数中获得更好的效果。

hwl19951007·2018-11-05 14:27

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DP323·2018-10-19 14:06

（论文精读）PCANet：一种简单的图像分类的深度学习基线

PCANet：一种简单的图像分类的深度学习基线\quad\quad这篇文章主要对论文《PCANet:ASimpleDeepLearningBaselineforImageClassification?》进行中文翻译，翻译的中加入了自己的理解，如果有不恰当的地方，欢迎大家提出。\quad\quad论文大体可以分为五部分，摘要，引言，方法（级联线性网络结构（PCANet）,实验，结论。论文作者;Tsu

山东科技大学遥感与机器智能实验室·2018-10-17 21:51

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PCANet：一种简单的图像分类的深度学习基线\quad\quad这篇文章主要对论文《PCANet:ASimpleDeepLearningBaselineforImageClassification?》进行中文翻译，翻译的中加入了自己的理解，如果有不恰当的地方，欢迎大家提出。\quad\quad论文大体可以分为五部分，摘要，引言，方法（级联线性网络结构（PCANet）,实验，结论。论文作者;Tsu

山东科技大学遥感与机器智能实验室·2018-10-17 21:51

论文精读|5th|YOLO v3的新特性

YOLO（YouOnlyLookOnce）是当今最有效的快速目标检测算法之一。虽然它现如今已经不是最准确的识别算法了，但依然是进行实时物体检测的最佳选择之一。最近，YOLO发布了它的最新版本YOLOv3，本文重点介绍YOLOv3的新特点。获得源代码及YOLO论文，请关注公众号并回复：20180508特点1:更好，而不是更快，更强YOLOv2（即YOLO9000）在当时是最快、最准确的物目标检测算法

justin_kang·2018-09-25 11:52

【论文精读】MentorNet: Learning Data-Driven Curriculum for Very Deep Neural Networks on Corrupted Labels

MentorNet:LearningData-DrivenCurriculumforVeryDeepNeuralNetworksonCorruptedLabels原文地址：MentorNet:LearningData-DrivenCurriculumforVeryDeepNeuralNetworksonCorruptedLabels补充证明：Supplementarymaterial这篇文章使用一

Atlas8346·2018-08-10 11:49

【论文精读】3D Shape Segmentation

3DShapeSegmentationwithProjectiveConvolutionalNetworks原文地址：3DShapeSegmentationwithProjectiveConvolutionalNetworks数据和代码：DataandcodeAbstract这篇文章介绍了一种分割3D物体的深度架构，此架构结合了FullyConvolutionalNetworks（FCNs）和Co

Atlas8346·2018-07-18 14:36

【论文精读】A Support Vector Clustering Method

ASupportVectorClusteringMethod原文地址：ASupportVectorClusteringMethod本文介绍了一种支持向量聚类的方法。Abstract本文展示了使用支持向量进行数据聚类的方法，使用核技巧将数据从低维映射到高维，在高维空间中，边界是超球面，低维中边界显示为不规则的几何形状。DescribingClusterBoundarieswithSupportVec

Atlas8346·2018-07-12 10:45

论文精读：Faster RCNN详解

FasterRCNNgithub:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnnFasterRCNNpaper:https://arxiv.org/abs/1506.01497Boundboxregression详解:http://download.csdn.net/download/zy1034092330/9940097（来源：王斌_ICT）缩进经过R

wind_wind123·2018-01-03 10:52

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