DIF论文笔记第6页

2019 DGF(深度引导滤波网络) 相关的论文笔记

文章目录*FastEnd-to-EndTrainableGuidedFilter**KeyPoint**overview**keywords**extends*摘要引言相关工作*JointUpsampling**DeepLearningbasedImageFilter**GuidedFilteringLayer*引导滤波层***ProblemFormulation******GuidedFilte

晓梦清尘·2023-11-29 08:24

【论文笔记】BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining

BioGPT:generativepre-trainedtransformerforbiomedicaltextgenerationandmining论文题目：BioGPT:generativepre-trainedtransformerforbiomedicaltextgenerationandmining论文地址：BioGPT:generativepre-trainedtransformerf

jinniulema·2023-11-28 10:37

RC-MVSNet：无监督的多视角立体视觉与神经渲染--论文笔记（2022年）

RC-MVSNet：无监督的多视角立体视觉与神经渲染--论文笔记（2022年）摘要1引言2相关工作2.1基于监督的MVS2.2无监督和自监督MVS2.3多视图神经渲染3实现方法3.1无监督的MVS网络3.2

知识推荐号·2023-11-27 16:58

tinyViT论文笔记

论文：https://arxiv.org/abs/2207.10666GitHub：https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT摘要在计算机视觉任务中，视觉ViT由于其优秀的模型能力已经引起了极大关注。但是，由于大多数ViT模型的参数量巨大，使得其无法在资源受限的设备上运行。为了解决这个问题，本文提出了TinyViT，基于提出的快速蒸馏方

hello_dear_you·2023-11-27 13:59

CVPR 2021 《Causal Attention for Vision-Language Tasks》论文笔记

目录简介动机方法实验简介本文出自张含望老师课题组。论文链接动机文章的第一句就说明了本文的动机，也就是，本文提出了一个新颖的注意力机制，可以消除现有的基于注意力的视觉语言方法中的混杂效应。混杂效应会造成有害的bias，误导注意力模块学到数据中的虚假相关，从而降低模型的泛化性。由于混杂是不可观测的，所以作者使用了前门调整策略实现因果干预。方法现有的方法中通常是建模公式1：作者认为，应该建模P(Y∣do

NeverMoreH·2023-11-27 09:03

论文笔记--Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

论文笔记--Toolformer:LanguageModelsCanTeachThemselvestoUseTools1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Toolformer3.2APIs4.文章亮点

Isawany·2023-11-27 09:07

PTA刷题——打印沙漏

每层符号数逐级+2；3.计算当前层数剩余符号数；4.判断剩余符号数是否足够打印下一层；5.循环上述2~4步，最终计算出最高层符号数（注：此时跳出循环x多进行了一次+2的操作）；intx=1;intsum=0,dif

m0_47171776·2023-11-27 05:43

【论文笔记】Text2Room: Extracting Textured 3D Meshes from 2D Text-to-Image Models

摘要WepresentText2Room†,amethodforgeneratingroomscaletextured3Dmeshesfromagiventextpromptasinput.Tothisend,weleveragepre-trained2Dtext-to-imagemodelstosynthesizeasequenceofimagesfromdifferentposes.Inord

GUSONGEN·2023-11-27 01:28

自动驾驶场景下预测行人轨迹论文笔记

Paper链接LookingAhead:AnticipatingPedestriansCrossingwithFutureFramesPrediction1.Intro:contribute1.我们提出了未来的视频帧预测编码器/解码器网络，该网络以自监督的方式运行，以使用N个初始帧来预测视频的N个未来帧。2.我们提出了一种端到端模型，该模型可以预测未来的视频帧，并将预测的帧用作监督动作识别网络的输

Abalizzw·2023-11-27 00:22

2022-07-25

钱钟书记笔记的情形：他做一遍笔记的时间，约莫是读这本书的一倍；借的书还掉，买的书送人，只有笔记永远保存；外文笔记共有178册，中文笔记与此数量相当；凡读书笔记，必有书目和重要的版本以及原文的页数，论文笔记则记下刊物出版时间

tyx田·2023-11-26 21:26

论文笔记：详解NEUPSL DSI

《UsingDomainKnowledgetoGuideDialogStructureInductionviaNeuralProbabilistic》名词解释DialogStructureInduction（DSI）是推断给定目标导向对话的潜在对话结构（即一组对话状态及其时间转换）的任务。它是现代对话系统设计和话语分析的关键组件。ProbabilisticSoftLogic（概率软逻辑，PSL）是

青云遮夜雨·2023-11-26 16:43

Unsupervised Skill Discovery via Recurrent Skill Training论文笔记

ZheyuanJiang,JingyueGao,JianyuChen(2022).UnsupervisedSkillDiscoveryviaRecurrentSkillTraining.InConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS),2022.通过循环技能训练发现无监督技能1、Motivation以往的无监督技能发现方法主要使用的

Gabriel17·2023-11-26 16:04

MCAN论文笔记——Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering

MCANMCAN论文笔记，仅记录个人阅读感受，如有问题和侵权行为，欢迎指出DeepModularCo-AttentionNetworksforVisualQuestionAnswering,CVPR2019Tutorial

sajomanaka·2023-11-26 14:53

MCAN：Deep Modular Co-Attention Networks for Visual Question Answering——2019 CVPR 论文笔记

这是一篇2019年CVPR的论文。作者认为VQA任务需要对图像中的视觉内容和问题中的文本内容进行细粒度和同步的理解。因此，设计一个有效的“共同注意”模型将问题中的关键词与图像中的关键对象相关联是VQA性能提升的核心。论文链接：CVPR2019OpenAccessRepositorycode：GitHub-MILVLG/mcan-vqa:DeepModularCo-AttentionNetworks

BXDBB·2023-11-26 14:52

. ——2022 CVPR 论文笔记

这是今年4月份读的一篇论文了，个人认为这篇文章idea非常有趣，可解释性较强，符合VQA方向的发展趋势。本文从一个新的角度来研究VQA模型的鲁棒性：visualcontext•作者认为VQA模型过度依赖visualcontext，即图像中不相关的对象来进行预测。提出一种名为SwapMix的扰动方法，来诊断模型对visualcontext的依赖与评估模型的鲁棒性。•在模型训练阶段，还能使用SwapM

BXDBB·2023-11-26 14:52

论文笔记：Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic Parsing

论文笔记：BridgingTextualandTabularDataforCross-DomainText-to-SQLSemanticParsing目录论文笔记：BridgingTextualandTabularDataforCross-DomainText-to-SQLSemanticParsing

11好好学习，天天向上·2023-11-25 14:39

论文笔记：S2SQL: Injecting Syntax to Question-Schema Interaction Graph Encoder for Text-to-SQL Parsers

论文笔记：S2SQL:InjectingSyntaxtoQuestion-SchemaInteractionGraphEncoderforText-to-SQLParsers目录论文笔记：S2SQL:InjectingSyntaxtoQuestion-SchemaInteractionGraphEncoderforText-to-SQLParsers

11好好学习，天天向上·2023-11-25 12:41

【论文笔记】Multimodality in Meta-Learning: A Comprehensive Survey

论文标题：MultimodalityinMeta-Learning:AComprehensiveSurvey论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.13576发表时间：2021年9月Abstract元学习作为一种训练框架而广受欢迎，它比传统的机器学习方法更具有数据效率。然而，它在复杂任务分布（例如多模态任务）中的泛化能力尚未得到深入研究。最近，出现了一些关于基于多模态的元学

来自γ星的赛亚人·2023-11-25 11:44

谋士社区：4.6比特币以太坊行情分析

#4.6日行情分析大饼在早间出现较为明显的回踩，目前低位触及下方44349一线的位置插针，突破下方45000附近的支撑位置，目前币价在44900附近运行，日线看,KDJ短线出现死叉下行的结构姿态，MACD中DIF

老严谋士社区·2023-11-25 11:16

Vue与React区别与优缺点

方法的getter/setter属性,实现数据劫持,每次修改完数据会触发diff算法(双端对比)React默认是通过shouldComponentUpdata生命周期来决定是否需要渲染更新,再触发它的dif

寻一壶醉生梦死丶·2023-11-25 10:45

[论文笔记]MatchPyramid

引言又一篇文本匹配论文TextMatchingasImageRecognition，论文题目是文本匹配当成图像识别。挺有意思的一篇工作，我们来看它是如何实现的。作者受到卷积神经网络在图像识别中成功应用的启发，其中神经元可以捕获很多复杂的模式，作者提出将文本匹配看作是图像识别任务。那么这个图像是如何构建的？定义了一个匹配矩阵当成是一个图像，其元素表示(两两)单词之间的相似度。然后，应用卷积网络逐层捕

愤怒的可乐·2023-11-25 09:51

论文笔记——FasterNet

为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partialconvolution（PConv），通过

Sciws·2023-11-25 09:49

论文笔记：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

牛顿爱吃香蕉·2023-11-24 22:42

Python实现某只股票的MACD、KDJ指标的单双金叉点判定

对于MACD指标，若差离值线由下向上突破移动平均线，即DIF值前一天小于DEA值，当天大于DEA值，可视为金叉；对于KDJ指标，若K线由下向上突破D线，即K值前一天小于D值，当天大于J值，可视为金叉。

Ryo_Yuki·2023-11-24 20:58

论文笔记：Localizing Cell Towers fromCrowdsourced Measurements

20151Intro1.1motivationopensignal.com、cellmapper.net和opencellid.org都是提供天线（antenna）位置的网站他们提供的天线位置相当准确，但至少在大多数情况下不完全正确这个目标难以实现的原因是蜂窝网络供应商没有义务提供有关天线位置的数据，只有在少数特定国家才知道一些正确的蜂窝网络天线位置那么这些网站如何知道其余的天线在哪里呢？答案是众

UQI-LIUWJ·2023-11-23 20:54

[论文笔记] Scaling Laws for Neural Language Models

概览：一、总结计算量、数据集大小、模型参数量大小的幂律与训练损失呈现线性关系。三个参数同时放大时，如何得到最佳的性能？更大的模型需要更少的样本就能达到相同的效果。</

心心喵·2023-11-23 19:40

论文笔记之Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba

Billion-scaleCommodityEmbeddingforE-commerceRecommendationinAlibaba文中指出淘宝推荐系统面临的三大挑战：规模、稀疏性、冷启动。本文提出的方法首先从用户的行为历史中构建物品关系图，然后学习图中所有物品的embedding。通过物品embedding可以计算所有物品的两两相似度，然后将相似度用于推荐过程中。为了能够缓解稀疏性和冷启动问题

小弦弦喵喵喵·2023-11-23 18:46

[论文笔记] 13篇 Diffusion Model for Biomedical Image Segmentation 论文串烧

Author:SijinYu本文涉及的13篇论文分别是:[1]TaoChen,ChenhuiWang,HongmingShan.BerDiff:ConditionalBernoulliDiffusionModelforMedicalImageSegmentation.MICCAI,2023.[5]XinrongHu,Yu-JenChen,Tsung-YiHo,YiyuShi.Conditional

Sijin_Yu·2023-11-23 17:03

Unsupervised MVS论文笔记

UnsupervisedMVS论文笔记摘要1引言2相关工作3实现方法TejasKhotandShubhamAgrawalandShubhamTulsianiandChristophMertzandSimonLuceyandMartialHebert.TejasKhotandShubhamAgrawalandShubhamTulsianiandChristophMertzandSimonLuceya

知识推荐号·2023-11-23 15:04

论文笔记--Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition

Hello,今天是论文笔记计划的第二天啦。

Lyndsey·2023-11-23 04:41

Self-Supervised Exploration via Disagreement论文笔记

通过分歧进行自我监督探索0、问题使用可微的ri直接去更新动作策略的参数的，那是不是就不需要去计算价值函数或者critic网络了？1、Motivation高效的探索是RL中长期存在的问题。以前的大多数方式要么陷入具有随机动力学的环境，要么效率太低，无法扩展到真正的机器人设置。2、Introduction然而，在学习无噪声模拟环境之外的预测模型时，有一个关键的挑战:如何处理代理-环境交互的随机性?随机

Gabriel17·2023-11-23 00:55

论文笔记：语音情感识别（三）手工特征+CRNN

一：EmotionRecognitionfromHumanSpeechUsingTemporalInformationandDeepLearning（2018InterSpeech）（1）分帧加窗，每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征，每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧，所以输入为20x512的矩阵。每个样本归一化到0均值1标准差（根据对应的说

编程大乐趣·2023-11-22 11:04

【论文笔记】Recent Developments in Parallel and Distributed Computing for Remotely Sensed Big Data Proc...

题目：用于遥感大数据处理的并行和分布式计算的最新进展摘要本文对处理遥感大数据的最先进方法进行了调查，并深入研究了各种流行的高性能计算平台上现有的并行实现。这些方法的优缺点在功能、可扩展性、可靠性和易用性方面进行了讨论。在现有的分布式计算平台中，云计算由于其先进的高性能和面向服务的计算能力，是目前对遥感大数据进行高效、可扩展处理最有前途的解决方案。我们进一步深入分析了寻求利用遥感大数据分布式处理的并

吃核桃用手夹·2023-11-22 06:12

论文笔记：The Impact of AI on Developer Productivity:Evidence from GitHub Copilot

0abstract本文介绍了一项对GitHubCopilot（一种人工智能编程助手）的控制实验结果。研究人员招募了软件开发人员，要求他们尽可能快地用JavaScript实现一个HTTP服务器。实验组可以访问人工智能编程助手，比对照组完成任务的速度快55.8%。观察到的异质性效应表明，人工智能编程助手有望帮助人们过渡到软件开发职业。1实验设计计算了两个指标作为衡量每个组的表现：任务成功率和任务完成时

UQI-LIUWJ·2023-11-22 00:01

论文笔记：Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks

ACL20151Intro1.1背景LSTM能够处理序列信息，但是无法处理带有树结构的数据依存句法分析树(DependencyTree)成分句法分析树(ConstituencyTree)1.2论文思路为了解决将树结构的数据作为输入训练RNN的问题，论文中提出了两种结构的Tree-StructuredLSTM：Child-SumTree-LSTMs(DependencyTree-LSTMs)适用于子

UQI-LIUWJ·2023-11-21 23:33

论文笔记2：Deep Attention Recurrent Q-Network

DeepAttentionRecurrentQ-Network（本篇DARQN）[1507.06527v3]DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs（DRQN,可参见我上一篇笔记）目前网上我搜到的论文笔记参考

uuummmmiiii·2023-11-21 18:03

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ReNet:ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN中的convolutionallayer（即：卷积+Pooling的组合）。通过在前一层的feature上进行四个方向的扫描，完成特征学习的过程。Therecurrentla

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

【论文笔记】Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting

最近在看一些关于图像修复的文献，针对最近看的文献分享一些自己的认识，不足之处还请在评论区指出。《RecurrentFeatureReasoningforImageInpainting》这是一篇2020年CVPR上的文献。原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Recurrent_Feature_Reasoning

woxinfeiyang6032·2023-11-21 18:58

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。现有的插补方法通常对基础数据生成过程进行强假设，例如状态空间中的线性动态。在本文中，我们提出了一种名为BRITS的新方法，该方法基于递归神经网络，用于时间序列数据中的缺失值插补。我们提出的方法直接学习双

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记：DCRNN （Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting）

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN)使用图上的双向随机游走来捕获空间依赖性使用具有计划采样（scheduledsampling）的编码器-解码器架构来捕获时间依赖性1introduction1.1交通预测的挑战性复杂的

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记1：SummaRuNNer: A RNN based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents

引言自动文摘(autotextsummarization)在信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)领域有很多应用，自动文摘主要分成extractive，抽取式，从原文中找到一些关键的句子，另一种是abstractive，摘要式，这需要计算机读懂原文内容，并用自己的意思将其表达出来。现在大多数的研究是基于抽取式的自动文摘，传统的抽取式自动文摘可分为三类：基于贪心算法的(greedyapproach

Jayson365·2023-11-21 17:46

GCN论文笔记

1.SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵，Λ是特征值对角矩阵，U为拉普拉斯矩阵L的特征值矩阵。L=D−AL=D−1/2LD−1/2=D−1/2(D

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

【论文笔记】SimplE Embedding for Link Prediction in Knowledge Graphs

摘要张量因子分解方法已被证明对此类链路预测问题很有前途。1927年提出的正则多元分解（CP）是最早的张量分解方法之一。CP通常在链路预测方面表现不佳，因为它为每个实体学习两个独立的嵌入向量，而它们实际上是并列的。我们提出了一个简单的CP增强（我们称之为SimplE），允许独立地学习每个实体的两个嵌入。背景一种张量因子分解方法是正则多变量（CP）分解。该方法为每个关系学习一个嵌入向量，为每个实体学习

CodingJazz·2023-11-20 08:16

【论文笔记】Holographic embeddings of knowledge graphs

github代码摘要提出全息嵌入（HOLE）来学习整个知识图的组合向量空间表示。背景现有的能够捕获关系数据中丰富交互的嵌入模型通常在可伸缩性方面受到限制。反之亦然，可以有效计算的模型通常表达能力要低得多。1.本文引入全息嵌入（HOLE），它使用实体嵌入（向量表示）的循环关联来创建二进制关系数据的组合表示。通过使用相关性作为组合运算符，HOLE可以捕获丰富的交互，但同时保持计算效率高、易于训练、可扩

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】Relation Embedding with Dihedral Group in Knowledge Graph

摘要提出了一个新的模型称为二面体，以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入，可以自然地捕获关系组合。此外，我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模，从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是，在许多情况下，它可以是非交换的。例如，在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系（父母与法律中的父母）。我们认为，为了在链接预测任务中学习关系组合，这种非交换属性应该被显式地建模。在本文中，