我遇到需要创建子包的问题，网上搜索的方法一：选中项目--》w'indows-->navigation-->showviewmenu-->新出来一个窗口--》PackagePresentation-->有两个选项选择Hierarchical

 word2vec是Google于2013年开源推出的一个用于获取wordvector的工具包，它简单、高效，因此引起了很多人的关注。由于word2vec的作者TomasMikolov在两篇相关的论文[3,4]中并没有谈及太多算法细节，因而在一定程度上增加了这个工具包的神秘感。一些按捺不住的人于是选择了通过解剖源代码的方式来一窥究竟，出于好奇，我也成为了他们中的一员。读完代码后，觉得收获颇多，整理

传统简单的隐私树是这样的：假设D为数据集，D的size为12，然后我们要做计数查询f，为阈值，为隐私参数，h为最大树高，从根节点开始创建，如果当前节点的数量大于并且深度小于h，那么将会继续分叉一级，循环直到所有的节点都已经被访问过。按照算法1的流程，隐私树将是图一的形状。然后查询q的时候会从根节点开始访问如果当前节点v和q毫无交集，则抛弃；如果有交集并且当前节点不是叶节点的话，继续搜索叶节点；如果

本文转载自：http://qiancy.com/2016/08/17/word2vec-hierarchical-softmax/在这个人工智能半边天，主流话题一天一变的现代世界里，不乏进步，也不乏泡沫

APDrawingGAN:GeneratingArtisticPortraitDrawingsFromFacePhotosWithHierarchicalGANsAPDrawing（艺术肖像画）特点1.样式高度抽象，包含少量稀疏但连续的图形元素2.样式转换具有更强的语义约束，特别是面部特征不应丢失或移位3.APDrawing中的渲染在不同的面部部位之间不一致4.某些轮廓无法精准的定位5.艺术家会在

论文题目：HMEAE:HierarchicalModularEventArgumentExtraction论文来源：EMNLP2019清华、微信AI论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D19-1584/代码链接：https://github.com/thunlp/HMEAE关键词：事件元素抽取（EAE），概念层次，attention，BERT，CNN文章目录

DeepIterativeDown-UpCNNforImageDenoisingCVPRW2019DenselyConnectedHierarchicalNetworkforImageDenoisingCVPRW2019相同作者：NTIRE2019真实图像去噪挑战上Raw和RGB两个赛道分别获得第二第三。效果看还行。整个文章的主体结构：u-net网络结构+通过基于预训练模型实现单个模型处理不同级别

图分类《HierarchicalGraphRepresentationLearningwithDifferentiablePooling》阅读笔记Abstract对于graphneuralnetworks(GNNs)，大体上分三种任务：NodeClassification，LinkPrediction和GraphClassification。本文关注的是GraphClassification。作者

name=hierarchical_task_system&cmd=2（没错这个就

文章目录1.摘要2.引言3.本文相关方法3.1Multi-scalecontextmethods3.2Relationalcontextmethods3.3Multi-scaleinference3.4Auto-labelling4.本文方法5.实验6.结论论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.10821.pdf最强语义分割网络来了，在Cityscapestest上可达8

EMNLP2019:Fine-GrainedEntityTypingviaHierarchicalMultiGraphConvolutionalNetworks链接:https://www.aclweb.org/anthology/D19-1502/代码:https://github.com/SIGKDD/HMGCN介绍Motivation在知识库中，一些实体的类型信息(entitytype)是缺

在上一篇文章PH525xseries-BayesianStatistics中是将层次模型应用到了棒球运动当中，这篇文章作者讲的是在高通量数据的分析中如何应用层次模型。既然是层次模型，那我们首先要做的就是构建两个，第一个描述的是样本或单元之间的变异，第二个则描述的是某种特征之间的变异。这次作者使用的例子是limma包中的一组基因表达数据（2组，每组3个样本，其中共有16个差异显著基因），这个包提供了

之前的方法是利用稀疏的词汇特征作文本表示、CNN、rnnLSTM使用层级的attentionnetwork可以捕捉文档的层级结构：1.因为文档有层级结构，所以我们构建的句子表示，然后聚合成文本表示2.文本中不同的句子和单词有不同的作用，并且高度依赖上下文，例如，相同的词在不同的文档中有不用的意思所以这篇文章，包括两个level的attention，一个是在word上的一个是在sentence上的，

其内核是一个高效存储有层级关系（hierarchical）的类型化（typed）数据样本（sample）的库，以此达到了上

perceptualloss图1.给定一个文本描述，构成一个语义结构，（box+mask）,由前面的两个大条件，合成图片。与Reed的思路很像，但解决方案不同。一、从文本来推断语义布局1.boundingbox的生成boundingbox(图1中的box)决定了生成图片的全局布局，因为，box定义了图片中有哪种目标以及将这些目标放到哪些位置。我们将第t个标注的boundingbox表示为图二.其中

PrincipalComponentAnalysis(PCA)-Part1mean-平均值Variance-方差：MeasureofthespreadofthedataCovariance协方差Measureoftheco-dependenceoftworandomvariables特征值和特征向量，矩阵PrincipalComponentAnalysis(PCA)-Part2▶PCAisamet

立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/5226/94796?utm_source=blogtoedu分层softmax，Cbrow根据上下文预测当前词语的出现概率的模型哈夫曼树，最优二叉树。带权常数不同权值乘步数带权编码可以由此来制作执法数据的语料库，构造自己的哈夫曼树，设计自己的softmax设计思想

Kmeanclusteranalysis基本思想和hierarchical类似，但是，Kmean需要首先知道有几个分组，然后再对数据进行分析。

题目InferringSemanticLayoutforHierarchicalText-to-ImageSynthesis摘要本文提出了一种基于语义布局的层次化文本图像合成方法。该算法不是学习从文本到图像的直接映射，而是将生成过程分解为多个步骤，首先通过布局生成器从文本中构造语义布局，然后通过图像生成器将布局转换为图像。所提出的布局生成器通过生成对象边界框并通过估计框内的对象形状来细化每个框，以

来源：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/05/alternative-deep-learning-hierarchical-temporal-memory-htm-unsupervised-learning

WatchOS中的导航非常有限,不像在iOS中,你甚至可以自定义导航系统,在使用导航之前,先熟悉下在WatchOS中的几种导航方式.有三种导航方式•Hierarchical:类似于UINavigationController

分层数据HierarchicalData探索（例如：无限级分类、多级菜单、省份城市）引言第一篇分层数据HierarchicalData探索(1.递归)已经介绍了分层数据以及使用递归算法实现了无限极分类，但是递归即浪费时间，又浪费空间（内存）,尤其是在数据量大的情况下效率显著下降。第二篇分层数据HierarchicalData探索(2.邻接表模型)介绍了一种数据模型邻接表模型来实现，但在检索路径的过

最近在研究Attention机制在自然语言处理中的应用，查找了一些文献。文献：HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassificationGitHub实现代码GitHub实现代码参考博客:TextClassification,Part3-Hierarchicalattentionnetwork开始正题：文章主要的两个贡献：第一：利用文档原有的层次结构

来源：https://www.cyningsun.com/02-02-2020/high-concurrency-hierarchical-storage.html背景原本想聊下缓存的相关技术，但是纯聊缓存未免眼界太窄

宽泛地说，导航大致有三种风格，各自适合特定的App结构：层级式（Hierarchical）扁平式（Flat）内容驱动式或体验驱动式（Content-orexperience-driven）在层级式导航的

最近看了”HierarchicalAttentionNetworkforDocumentClassification”一篇文章，也在网上找了一些资料结合理解，发现在此之前有篇文章跟他提出的模型架构基本相似，只不过不包含attention机制：“DocumentModelingwithGatedRecurrentNeuralNetworkforSentimentClassification”，也就是

假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤：1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）；3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度；4、重复2和3直到所有样本点都归为一类，结束整个聚类过程其实是建立了一棵树，在建立的过程中，可以通过在第二步上设置一个阈值，当最近的两个类的

HierarchicalMultiscaleRecurrentNeuralNetworks作者提出了一种新的“分层多尺度RNN”（HM-RNN）体系结构。该模型显式地学习时间和层次（字符->单词->短语->…）表示，而无需告知层次结构或时间尺度是什么。这是通过在每层添加二进制边界检测器来完成的。这些检测器根据特定层中的段是否完成来激活。基于这些边界检测器的激活，信息随后被传播到相邻层。由于此模型涉

CVPR2019论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.10506.pdf源码：https://github.com/zhuhao-nju/hmd译文：http://tongtianta.site/paper/40353什么是锚点（anchorpoint）:https://blog.csdn.net/timwolee/article/details/9370917参考资料：

论文代码数据数据不能正常下载的，看本文末。今天解读这篇论文与上一次分享的【细粒度实体标注】有些相同之处。一、背景这篇论文想用实数与复数对实体类别的层次结构进行双线性映射，来整合层次结构信息。二、模型细粒度实体标注链接问题定义如下：给定一个标注了实体的句子，eg：='BarackObamaisthePresidentoftheUnitedStates.'，对句中标注好的实体BarackObama从系

在以前的videocaptioning解决方法中，绝大部分都是生成短短的一句话，并不能很好的概括视频中的详细内容，论文中提出了采用分级RNN的方法，先利用sentencegenerator产生句子，在上面叠加一层paragraphgenerato产生段落。在sentencegenerator中加入了时间和空间的attention机制。整体结构如下：SentenceGenerator图中（a）部分为

HierarchicalandFactorialmodelsInglobulus,thefamily(mum)isnestedwithintheprovenance(gg)Thisisamatterofcodification:Nestedfactors（Hierarchicalmodels）ggmumA1A2B3B4Crossedfactors（Factorialmodels）ggmumA1A2

原文链接：https://stackabuse.com/hierarchical-clustering-with-python-and-scikit-learn/byUsmanMalik《HierarchicalClusteringwithPythonandScikit-learn

一、编码-解码架构目的：解决语音识别、机器翻译、知识问答等输出输入序列长度不相等的任务。C是输入的一个表达（representation），包含了输入序列的有效信息。它可能是一个向量，也可能是一个固定长度的向量序列；如果C是一个向量序列，则它和输入序列的区别在于：序列C是定长的、较短的；而输入序列是不定长的、较长的。二、注意力机制1.attention注意力权重用来估计其他元素与其相关的强度，并将

AbstractSLT（SignLanguageTranslation）手语翻译CTC(Connectionisttemporalclassification)连接主义时间分类linguistics/lɪŋ’gwɪstɪks/n.语言学sequentialgesturevariation连续的手势变化解决的问题连续手语翻译中->帧级和word级的对齐问题，->句子中与视觉内容相对应的语序混乱问题。

文章目录论文主要工作神经网络搜索空间定义扁平架构分层架构第一层的基础操作集搜索空间进化算法种群初始化变异操作选择随机搜索算法的超参数实验结果论文主要工作提出了一种层次化的神经网络搜索空间，并通过进化算法进行搜索，在CIFAR-10上的top-1错误率为3.6%，将发现的网络架构迁移至ImageNet后，得到的top-1准确率为20.3%，如果在定义的搜索空间中使用随机搜索，则在CIFAR-10和I

大多数的图像描述都是一次性生成一整个句子，忽略了句子的语法结构。《Phrase-basedimagecaptiongeneratorwithhierarchicalLSTMnetwork》这篇文章从短语出发，用两层LSTM先生成短语，再生成句子。给定一个CNN编码的图片，首先用短语解码器解码为名词短语（NP），这些名词短语描述图片中的实体域，同时短语解码器也编码每个NP为一个组合向量，这些组合向量

在LDA主题模型提出后，其在很多领域都取得了很成功的应用，如生物信息、信息检索和计算机视觉等。但是诸如LDA之类的主题模型，将文档主题视为一组“flat”概率分布，一个主题与另一个主题之间没有直接关系，因此它们能够用于挖掘语料中蕴含的主题，但是无法发现主题之间的关联和层次。对于每一篇文档，主题层次是显而易见的，是一个由粗到细，由宽泛到具体逐渐层层递进，逐渐细化。于是，LDA的作者Blei教授在LD

作用：指定生成一组对象的环境（如连接的数据库，要生成对象的类型和数据库中对应的表）id:必须项defaultModelType属性：定义了生成怎样的文件（实体类）1、conditional：默认值，类似hierarchical2

作用：指定生成一组对象的环境（如连接的数据库，要生成对象的类型和数据库中对应的表）id:必须项defaultModelType属性：定义了生成怎样的文件（实体类）1、conditional：默认值，类似hierarchical2

AHierarchicalFrameworkforRelationExtractionwithReinforcementLearning（2019AAAI）Idea：目前现存的关系抽取模型大多基于显式实体的情况下。即在进行关系抽取之前，句子中的实体已经被标记出。因此，关系类型和实体之间的交互并没有完全的被建模。本文提出了一种新颖的实体关系新范式，即将实体作为关系的参数来处理关系抽取。该模型提成了一

前言本人是刚入门小白，把最近看的论文记录一下，记录的内容都是感觉比较重要的，望大家可以指点一下。引言PointNet是直接处理点云的结构，大体思想是学习到每个点的空间编码然后聚合所有独立的点特征到全局特征。PointNet的缺点是没有捕获点云的局部结构特征。论文作者提出了一种级联神经网络，pointnet++，用级联方式处理空间中采样得到的点。pointnet++的思想很简单：首先把点集分成几个重

DeepStackedHierarchicalMulti-patchNetworkforImageDeblurring阅读笔记Zhang,H.,Dai,Y.,Li,H.,&Koniusz,P.(2019).DeepStackedHierarchicalMulti-patchNetworkforImageDeblurring.Retrievedfromhttp://arxiv.org/abs/190

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpaceAbstract在深度学习关于点云数据的研究中，PointNet作了一个很好的尝试。但是，PointNet的设计依然存在缺陷，PointNet难以捕获度量空间中点的局部结构，这限制了它的细粒度识别和对复杂场景的泛化能力。本文中，原作者在PointNet的基础上，引入

摘要我们提出了一种用于文档分类的分层注意力网络。我们的模型有两个显著特征：（i）它具有反映文档层次结构的层次结构;（ii）它在单词和句子级别应用了两个不同的注意力机制，使其能够在构建文档表示时区别地参与越来越重要的内容。在六个大规模文本分类任务上进行的实验表明，所提出的架构在很大程度上优于以前的方法。注意力层的可视化说明该模型能够选择有用的单词和句子信息。1.介绍文本分类是自然语言处理的基本任务之

https://yq.aliyun.com/articles/5516982017双十一珠峰算法框架&Hierarchical中控算法13542591470328102018-03-1910:25:52

在word2vec原理(一)CBOW与Skip-Gram模型基础中，说到了使用神经网络的方法来得到词向量语言模型的原理和一些问题，现在开始关注word2vec的语言模型如何改进传统的神经网络的方法。由于word2vec有两种改进方法，一种是基于HierarchicalSoftmax的，另一种是基于NegativeSampling的。本文关注于基于HierarchicalSoftmax的改进方法，在

层次聚类(hierarchicalclustering)通常和热图(heatmap)密切相关。绘制热图前，通常需要进行数据标准化处理。关于数据标准化处理的内容，改天再补充。层次聚类过程假设我们现在有一个4×3的表达矩阵，希望对不同Gene进行聚类分析。第一步，找出哪个Gene同Gene1最相似；通过颜色(表达值)很容易判断出Gene1和Gene2不相似，Gene1和Gene3/4相似，并且Gene

2）基于迭代的方法直接学相较于基于SVD的方法直接捕获所有共现值的做法，基于迭代的方法一次只捕获一个窗口内的词间共现值。好的语言模型中，有意义的句子高概率，无意义的句子即使语法正确也低概率。在得到输入词向量和输出词向量后如何得到最终词向量？常取输入词向量(word2vec)、拼接、相加(GloVe)等。主要有以下3种模型算法：word2vecGloVefastText（三）word2vec基本设计

原文地址：https://www.jianshu.com/p/5a896955abf02）基于迭代的方法直接学相较于基于SVD的方法直接捕获所有共现值的做法，基于迭代的方法一次只捕获一个窗口内的词间共现值。好的语言模型中，有意义的句子高概率，无意义的句子即使语法正确也低概率。在得到输入词向量和输出词向量后如何得到最终词向量？常取输入词向量(word2vec)、拼接、相加(GloVe)等。主要有以下