高光谱文献阅读

【文献阅读】4-Data Augmentation for EEG-Based Emotion Recognition with Deep Convolutional Neural Net-2018

基于EEG的情绪识别对DCN进行数据增强摘要关键词背景创新点方法特征提取情绪分类实验结论与不足参考摘要本文针对脑电信号的情绪识别数据集数据较少的问题，提出了一种数据增强的方法在对浅层和深层，一共三个学习模型进行使用前后的对比测试，对情绪进行三类划分。关键词Emotionrecognition,Dataaugmentation,EGG背景情绪识别基于两个大类进行，一个是基于它自身的特征，如：脸部表情
Iron_vik·2022-11-22 05:10

深度学习最新工作CookNet

然而目前神经网络的设计需要大量的代码工作和文献阅读，因此本文认为提高神经网络的效果需要同时关注开发和研究人员的营养水平，因此提出了CookNet。
loki2018·2022-11-22 05:34

文献阅读01_基于深度学习的个性化新闻推荐方法研究_20221114

论文信息Subjects:新闻推荐;长短期用户表示;多视角学习;联合学习;（1）题目：AttentionIsAllYouNeed（你需要的就是关注）（2）文章下载地址：https://kreader.cnki.net/Kreader/CatalogViewPage.aspx?dbCode=CMFD&filename=1022621300.nh&tablename=CMFDTEMP&compose=
爱敲代码的小雨·2022-11-22 03:16

【文献阅读】ST-GDN——图神经网络预测交通流量（Xiyue Zhang等人，ArXiv，2021）

一、背景文章题目：《TrafficFlowForecastingwithSpatial-TemporalGraphDiffusionNetwork》文献下载地址：2110.04038.pdf(arxiv.org)https://arxiv.org/pdf/2110.04038.pdf文献引用格式：XiyueZhang,ChaoHuang,YongXu,LianghaoXia,PengDai,Lie
全部梭哈迟早暴富·2022-11-22 01:22

文献阅读-VSE++：使用困难负样本来改经视觉语义嵌入

Title：《VSE++:ImprovingVisual-SemanticEmbeddingswithHardNegatives》Authors：FartashFaghriDavidFleetJ.KirosS.FidlerJournal：ArXiv(2017)Date：2017code：GitHub-fartashf/vsepp:PyTorchCodeforthepaper"VSE++:Impro
Ricardo_PING_·2022-11-21 22:39

文献阅读（45）AAAI2021-Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

本文是对《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。文章目录Title总结1问题定义2概率化注意力机制3注意力蒸馏编码4生成式解码Title《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-Se
学徒刘猛·2022-11-21 21:25

DRL经典文献阅读（二）：确定性策略梯度（DPG+DDPG）【附代码】

原文题目：(一)DeterministicPolicyGradientAlgorithms(二)Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning作者：DavidSilver、GuyLever、NicolasHeess、ThomasDegris、DaanWierstra、MartinRiedmiller发表时间和期刊（或会议）：2014,ICML文章下载：
二向箔不会思考·2022-11-21 21:52

2022.10.9 第3次周报

目录前言Jupyter-Matplotlib可视化深度学习梯度下降法实现M-P神经元模型激活函数阶跃型激活函数Sigmoid型激活函数双曲正切型激活函数前馈神经网络文献阅读主要内容遇到的问题使用技术总结前言本周对
轻描淡写ζ·2022-11-21 20:09

第七次周报

第7次周报cnn经典模型的学习Lenet-5文献阅读摘要结构流程数据预处理搭建的网络结构CNN2L超参数研究成果总结cnn经典模型的学习上周分析了lenet-5的结构和优缺点，本周进行代码实践，并对出现的问题进行解决
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

第五次周报10.23

文献阅读ABSTRACT文章内容文章结论可借鉴的思路:摘要本周继续研究卷积神经网络，主要解决清楚了卷积的数学性质和物理意义以及相关问题，以及阅读了《St
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:58

第三次周报10.9

目录反向传播算法计算图正向传播反向传播实例文献阅读研究背景主要内容存在的缺点解决方案总结反向传播算法反向传播算法是神经网络的基础之一，该算法主要用于根据损失函数来对网络参数进行优化，它建立在梯度下降法的基础上
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:28

3D目标检测综述

当作是文献阅读的一种记录。有不足之处还请指出。目前主流的分类方法是根据输入数据是否经过处理来作为判断依据的。其中主要有两大类：point-based和voxel-based两大类。
xinxiang7·2022-11-21 16:09

2022.10.16 第4次周报

目录一、文献阅读1.1摘要1.2研究内容1.3使用技术1.5结果分析二、卷积神经网络2.1基本概念2.2各层介绍2.3卷积操作三、数字识别代码实现总结一、文献阅读本周阅读了ConvolutionalNeuralNetworksforSpeechRecognition
轻描淡写ζ·2022-11-21 16:41

2022.9.24 第2次周报

目录文献阅读摘要研究内容及结论深度学习代价函数梯度下降线性回归总结文献阅读本周阅读了《SpeechRecognitionandCorrectionofaStutterrdSpeech》文献。
轻描淡写ζ·2022-11-21 16:11

2022.10.9 第二十五次周报

目录前言文献阅读-《使用深度学习方法进行河水温度预测》题目作者核心内容主要技术测试模型气流模型随机森林反向传播神经网络区块链：BTC协议doublespendingattackMerkelTree比特币中的共识协议
孙源峰·2022-11-21 15:38

2022.9.25 第二十四次周报

目录前言文献阅读-《一种流域非点源水环境污染的时序型深度学习模型研究》核心问题概念介绍处理技术操作过程工程部分-某禽类养殖追溯项目主要技术：区块链区块链的概念比特币比特币中密码学原理比特币的数据结构代码部分总结前言本周主要围绕区块链相关知识展开学习
孙源峰·2022-11-21 15:08

2022.11.20 第9次周报

目录摘要循环神经网络文献阅读内容介绍提出的方法实验本文的贡献小结总结摘要Thisweek,IlearnedaboutRNN,thedifferencesbetweenCNNandRNN,thestructureofRNNs
轻描淡写ζ·2022-11-21 15:22

2022.11.20 第三十一次周报

目录前言文献阅读题目作者背景存在的问题提出的方案主要贡献实验评估RNN-循环神经网络RNN定义RNN结构RNN前向传播代码-RNN框架实现总结前言Thisweekreadapaperonasecureintelligentfuzzyblockchainframeworkbasedonblockchain.Theframeworkisdesignedwithblockchainsecuritysup
孙源峰·2022-11-21 15:21

文献阅读笔记--深度学习图像修复方法综述

1、基本信息：深度学习图像修复方法综述强振平，何丽波，陈旭，徐丹2018-10中国图像图形学报2、核心内容：（1）基于深度学习的图像修复理论及其发展现状的综述，所使用的方法是对基于深度学习修复方法提出理论依据并进行分析并且对所涉及的关键技术研究；根据修复网络结构进行分类，分为基于卷积自编码网络结构的图像修复方法、基于生成式对抗网络结构的图像修复方法和基于循环神经网络的图像修复方法，总结了这些图像修
成王敗寇丶·2022-11-21 12:56

文献阅读（12）WWW2015-LINE：Large-scale Information Network Embedding

本文是对《LINE：Large-scaleInformationNetworkEmbedding》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-Graph-Learning更多相关文章，
学徒刘猛·2022-11-21 11:44

文献阅读总结：网络表示学习/图学习

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更多文献阅读总结
学徒刘猛·2022-11-21 11:14

文献阅读（75）ICML Workshop2020-Temporal Graph Networks for Deep Learning on Dynamic Graphs

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更多相关文章，请移步：文献阅读总
学徒刘猛·2022-11-21 11:41

【文献阅读】VAQF: Fully Automatic Software-Hardware Co-Design Framework for Low-Bit Vision Transformer

题目：VAQF:FullyAutomaticSoftware-HardwareCo-DesignFrameworkforLow-BitVisionTransformer时间：2022会议/期刊：eprintarXiv:2201.06618研究机构：NortheasternUniversity,UniversityofCalifornia,IrvineUniversityofTexasatAusti
feimla·2022-11-21 10:53

使用优化的基于模糊规则的特征选择技术和基于树的集成方法进行山洪敏感性建模--文献阅读

文章连接Flashfloodsusceptibilitymodelingusinganoptimizedfuzzyrulebasedfeatureselectiontechniqueandtreebasedensemblemethods-ScienceDirecthttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048969719309349?
Z_W_H_·2022-11-21 08:52

paper总结1——文献阅读积累

0写在前面从2022年1月初改进点初步成功，到放假摆烂，再到3月重新提笔整理，至2022.05.14投稿结束，算是历时半年，终于在老师不懈的努力、帮助下完成我的第一篇“学术rubbish”。在为走了大量弯路而焦虑到起了满嘴口腔溃疡的时候，记下这个系列，希望自己第一篇不要寄，第二篇能顺顺利利。1日常文献积累1.1文献查找推荐软件/网页:Webofscience：主要查找一区高引子文章，找到的文章去谷
白日梦想家April_Liu·2022-11-21 08:04

五分钟学会文献管理神器—— Zotero

：五分钟学会文献管理神器——Zotero作者：宋森安（西南财经大学）；王梦潇（西南财经大学）E-Mail：[email protected]注释：本文首发于——微信公众号【连享会】1.前言对于研究生而言，文献阅读以及学术写作几乎是生活日常
西财宋同学·2022-11-21 08:57

知云文献翻译软件及遇到的一些问题

致力于文献阅读的同时，它也是一款功能非常强大的PDF阅读器，软件本身非常小巧，有桌面版和在线网页版，桌面版支持WINDOWS系统，强大的翻译功能知云
JJxiao24·2022-11-21 03:11

文献阅读·人眼彩色视觉对红绿和蓝黄比色光栅的对比度（1）

产生红绿、蓝黄比色光栅，可以校正所有色差。建立了一种强度选择的定量标准，以匹配刺激中的两种颜色。在该强度下，彩色光栅的对比敏感度较单色光栅差异最大。这种强度匹配随空间频率变化，但不一定对颜色之间的亮度匹配响应。彩色光栅在标准强度下的对比敏感度是空间频率的函数，场尺寸从2变化到23度（usingfieldsizesrangingfrom2to23deg），蓝黄及红绿的对比敏感度函数都有相同的低通特性
橙子1812·2022-11-21 02:35

[文献阅读]Boosting Internet Card Cellular Business via User Portraits: A Case of Churn Prediction

据我们所知，我们是第一个基于大规模和可操作的蜂窝数据集的数据分析来描述IC用户肖像的人，这是促进IC相关业务的基石。•为了更好地理解IC用户肖像，我们通过检查概述分布，检查用户属性的影响，以及表征时空网络模式，对数据使用情况进行了全面的定性分析。通过为商业服务提供优化解决方案，所获得的观察结果对该领域的研究人员/工程师很有价值。•为了进行用户流失预测，我们提出并实现了一个名为ICCP的深度学习模型
凌凌漆1997·2022-11-21 02:17

CNN学习

文章目录前言文献阅读CNN变体模型工程项目总结前言Thisweek,Imainlyreadanarticlethatdescribestheauthor’sdesignofandeeplearningframeworktopredictairquality.Inaddition
hehehe2022·2022-11-20 22:16

CNN变体模型学习

文章目录前言文献阅读摘要数据和方法性能指标结论LeNet5AlexNetVGGNetNiN网络中的网络总结前言Thisweek,Ireadanarticlethatproposedanewmethodtoimprovethepredictioneffectivenessofnumericalmodelsbasedondeeplearningtechnology.AswellasIknowLeNet
hehehe2022·2022-11-20 22:16

RNN学习

文章目录前言文献阅读摘要介绍模型结论循环神经网络为什么不使用标准的神经网络呢？什么是循环神经网络？
hehehe2022·2022-11-20 22:16

2022机器学习深度学习学习笔记第二十二周

文章目录前言一、文献阅读二、大数据学习三、深度学习总结前言本周学习内容主要由三部分，一是文献阅读，了解了文章的研究内容以及所用到的研究方法；二是大数据相关知识点的学习，了解到什么是Hadoop，及Hadoop
hehehe2022·2022-11-20 22:45

2022/11/20周报

目录文献阅读1、题目和摘要2、问题的提出3、梯度时间反向传播以及解决梯度消失和消除问题4、与单层RNN比较5、网络结构和实验深度学习（提升方法）1、提升方法的基本思路2、Bagging和Boosting3
白小李·2022-11-20 22:42

2022/11/6周报

目录摘要一、文献阅读1、题目和摘要2、问题的提出3、网络结构设计4、数据集制作以及训练方法5、实验结果二、工程项目1、读取文件2、Result剃须刀模板3、ViewModels三、深度学习（朴素贝叶斯）
白小李·2022-11-20 22:41

2022/10/30周报

目录摘要一、文献阅读1、题目2、背景以及问题的提出3、数据处理4、模型构建5、结果分析6、与传统方法的对比7、讨论二、工程项目1、从控制器传数据到视图上2、数据从视图传到控制器上三、深度学习1、创建图、
白小李·2022-11-20 22:11

2022/11/13周报

目录摘要一、文献阅读1、题目和论文摘要2、问题的提出3、数据集制作4、网络结构模型5、实验结果二、深度学习1、决策树2、信息增益3、程序举例总结摘要在论文阅读方面，阅读了一篇基于卷积神经网络的超声影像肝癌自动分类的论文
白小李·2022-11-20 22:04

CNN变体学习2

文章目录前言文献阅读摘要介绍深度学习模型结果和讨论CNN变体GoogLeNet含并行连结的网络BatchNormalization批量归一化ResNet残差网络总结前言Thisweek,Icontinuetoreadtheliteraturelastweekandlearnthattheauthormainlydesignedtwodeeplearningmodels
hehehe2022·2022-11-20 22:04

【文献阅读笔记】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

标题：《High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels》出版源：CVPR2022论文领域：ImageSynthesis相关链接：[pdf][arXiv][github]High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels1Introduction2Contributions3Met
V.0·2022-11-20 22:21

高光谱图像端元提取——vertex component analysis（VCA/python）

在高光谱图像中，VCA是一种常用的端元提取方法，算法来源：“VertexComponentAnalysis:AFastAlgorithmtoUnmixHyperspectralData”submitedtoIEEETrans.Geosci.RemoteSensing
Leon嘞·2022-11-20 20:30

【文献阅读】Label Inference Attacks Against Vertical Federated Learning

【文献阅读】LabelInferenceAttacksAgainstVerticalFederatedLearning这篇文章提出了三种针对纵向联邦学习的标签推理攻击：被动标签推理攻击（补全本地模型使之具有推理能力
牛了个牛·2022-11-20 18:43

【文献阅读】Desirable Companion for Vertical Federated Learning: New Zeroth-Order Gradient Based Algorithm

DesirableCompanionforVerticalFederatedLearning:NewZeroth-OrderGradientBasedAlgorithm背景解决的问题：现有的VFL算法不能同时很好地满足模型适用性、隐私安全、通信耗费、高效计算这四点要求。大多数现有的VFL框架使用基于梯度的更新策略，很难适用于难以获得甚至无法获得梯度的ML问题。本文将零阶优化与VFL相结合，提出了基
牛了个牛·2022-11-20 18:43

【文献阅读】联邦学习论文阅读FedAvg

联邦学习论文阅读FedAvg—[Arxiv2017]Communication-EfficientLearningofDeepNetworksfromDecentralizedData摘要分布式学习的富数据常常是隐私敏感、数量庞大的，这可能会妨碍数据中心使用传统的方法进行记录和训练。本文提出了一种替代方法，即将训练数据分布在移动设备上，并通过聚合本地计算的更新来学习共享模型。称之为联邦学习使用基于
牛了个牛·2022-11-20 18:13

【文献阅读】关于异构联邦学习的调查（综述）

参考文献：ASurveyonHeterogeneousFederatedLearning1联邦学习中的异构问题数据异构特征空间标签空间ID空间统计异构一个数据集中的数据可能是non-iid的解决方法：个性化：1）先训练一个全局模型，然后每个参与方根据自己的数据集对全局模型进行微调2）直接为所有参与方训练个性化的模型（聚类）系统异构系统级的异构可影响FL训练过程，如不同的硬件、网络连接、供能，导致不
牛了个牛·2022-11-20 18:53

肺实质分割

这个课题还是具有相当的难度的，所以在一开始，文献阅读甚是折磨，算法实现更是难于青天。不过，作为CSDN的一员，怎会服输!在完成大部分工作后，觉得本人在CSDN习得诸多武艺，
楚地少年·2022-11-20 17:28

如何做文献阅读笔记

如何做文献阅读笔记关于如何阅读论文并做好笔记，我的方法主要是参考知乎一位大佬的做法，根据自己的专业（计算机）的特点稍作修改而成。
Sylvia_Lan·2022-11-20 16:49

POI推荐文献阅读笔记2： GETNext：Trajectory Flow Map Enhanced Transformer for Next

POI推荐文献阅读笔记2：GETNext：TrajectoryFlowMapEnhancedTransformerforNext摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1NextPOIRecommendation2.2GraphsinLocation-basedRecommendation3PROBLEMFORMULATION4OURAPPROACH
唯有清风搭乘我·2022-11-20 16:12

文献阅读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s

文献阅读时间：2022年11月1日论文名称：AConvNetforthe2020s论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545论文对应源码链接：https://github.com
阳光哈皮翔·2022-11-20 16:21

文献阅读笔记（2022.11.14）

1基本信息文献名：《SubjectivesleepalterationsinhealthysubjectsworldwideduringCOVID-19pandemic:Asystematicreview,meta-analysisandmetaregression》（译名：新冠肺炎大流行期间全球健康受试者的主观睡眠变化：一项系统综述、元分析和元回归）期刊：SleepMedicine期刊收录库：S
By4te·2022-11-20 16:43

[文献阅读] Bleu: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation

Bleu:aMethodforAutomaticEvaluationofMachineTranslationAuthor:KishorePapineni,SalimRoukos,ToddWard,Wei-JingZhuIBMResearchDivisionThomasJ.WatsonResearchCenterP.O.Box218YorktownHeights,NY10598本文主要内容：1、机器
战辉·2022-11-20 16:33
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