KBQA论文笔记第17页

论文笔记--LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

论文笔记--LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1数据集3.2模型训练4.数值实验5.文章亮点6.原文传送门

Isawany·2023-06-08 04:52

论文笔记--Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space

论文笔记--EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1NNLM(NeuralNetworkLanguageModel

Isawany·2023-06-08 04:21

论文笔记--PANGU-α

论文笔记--PANGU-α:LARGE-SCALEAUTOREGRESSIVEPRETRAINEDCHINESELANGUAGEMODELSWITHAUTO-PARALLELCOMPUTATION1.文章简介

Isawany·2023-06-08 04:21

论文笔记--Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context

论文笔记--Transformer-XL:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Segment-LevelRecurrencewithStateReuse3.2

Isawany·2023-06-08 04:50

论文笔记--Deep contextualized word representations

论文笔记--Deepcontextualizedwordrepresentations1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1BiLM(BidirectionalLanguageModel)3.2ELMo3.3

Isawany·2023-06-08 04:50

CVPR2023（论文笔记）

BoostingVerifiedTrainingforRobustImageClassificationsviaAbstraction基于抽象的鲁棒图像分类模型高效训练与验证方法：针对问题：深度神经网络在面对对抗性攻击时的鲁棒性问题提出了一种基于抽象的、经过认证的训练方法，用于提高深度神经网络对抗性攻击的鲁棒性；提出黑盒验证方法，该方法与神经网络的大小和架构无关，可扩展到任意类型的神经网络。具体方

白兔1205·2023-06-07 15:12

BERT泛读系列（三）—— ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities论文笔记

一、写在前面的话这篇论文发表于2019ACL，其主要思路是在BERT的基础上引入了知识（具体来说是实体向量），并且在预训练任务方面提出了Pre-trainingforInjectingKnowledge。在实验结果方面，ERNIE较bert在部分测评中有所提升，另外ERNIE还加入了EntityTyping和RelationClassification上的fine-tune，取得了不错的效果。二、

DataArk·2023-04-21 21:41

sinGAN论文笔记

BackgroundKnowledge基于推理的视觉理论：只根据图像数据本省不能对相对应的物体空间结构提供充分的约束，也就是说这是一个约束不充分的问题，因此为了理解图像的内容必须要有附加的约束条件（例如知道图中是哪一类物体的知识），利用附加的高层信息等额外信息，可以去除多义性解释的通用约束。图像先验(ImagePrior):就是我们已知的关于图像的各种属性信息，可以用来减少可行解的数量。图像块(I

hohotiger·2023-04-21 19:57

【论文笔记】【Faster Rcnn 优化】《Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector》

论文：https://arxiv.org/abs/1711.07264代码：GitHub-zengarden/light_head_rcnn:Light-HeadR-CNN1.概述我们一般将Objectdetection分为两大系列：一类是two-stagedetector：代表算法有FasterRCNN,MaskRCNN等算法分两阶段进行，第1阶段是生成proposals，第2阶段是对这些pro

硝烟_1994·2023-04-21 18:19

MODRL/D-AM论文笔记

MODRL/D-AM论文总结模型流程图模型训练流程图：结合NSGA-II流程图：一、问题的定义1.VRPTW定义一个vrptw类：classVRPTW(boject)classVRPTW(object):2.问题的状态定义StateVRPTW类classStateVRPTW(NamedTuple):3.问题数据集VRPTWDataSet定义VRPTWDataSet类classVRPTWDatase

Xxwl.·2023-04-21 17:26

舌头语义分割调研

=参考资料基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法[论文笔记]AutomaticTongueImageMatting-知乎

思考实践·2023-04-21 11:57

DN-DETR 论文笔记

DN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingDN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingDN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingWhyDenoisingacceleratesDETRtr

什度学习·2023-04-21 11:40

【NLP论文笔记】Glove: Global Vectors for Word Representation（Glove词向量理解）

本文主要用于记录斯坦福nlp组发表于2014年的一篇论文（引用量直破5k）。该论文提出的Glove词向量也是自Word2vec推出后另一个比较有影响力的词向量生成方法。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/D14-1162Github:https://github.com/stanfordnlp/GloVe课程链接

蘑菇轰炸机·2023-04-21 01:52

[目标识别-论文笔记]Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking

文章标题：2018_Cite=13_Tang——ObjectDetectioninVideosbyShortandLongRangeObjectLinking这篇论文也被叫做“2019_Cite=91_TPAMI_Tang——ObjectDetectioninVideosbyHighQualityObjectLinking”如果这篇博客对你有帮助，希望你点赞、收藏、关注、评论，您的认可将是我创作下

德彪稳坐倒骑驴·2023-04-21 01:26

MAE论文笔记+Pytroch实现

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners，2021近期在梳理Transformer在CV领域的相关论文，落脚点在于如何去使用Pytroch实现如ViT和MAE等。通过阅读源码，发现不少论文的源码都直接调用timm来实现ViT。故在此需要简单介绍一下timm这个库中ViT相关部分。此外小破站上的李沐大神讲的贼棒，这里也顺带记录一下相关笔记。文章目录Mas

像风一样自由的小周·2023-04-21 01:21

Vision Transformers for Dense Prediction论文笔记

文章目录VisionTransformersforDensePrediction，ICCV，2021一、背景介绍二、网络结构三、实验结果1.语义分割实验2.消融实验VisionTransformersforDensePrediction，ICCV，2021一、背景介绍本篇论文主要提出一种网络，基于Transformer去进行密集预测。众所周知，对于密集预测任务，常见的网络架构为Encoder+De

像风一样自由的小周·2023-04-21 01:21

『论文笔记』In Defense of Grid Features for Visual Question Answering

InDefenseofGridFeaturesforVisualQuestionAnswering一句话总结网格特征不仅准确度不输给区域特征，推理速度上又快出一个量级。导论本文主要探讨了在VQA等视觉语言任务中，使用什么类型的图像特征可以达到更好的效果。区域特征(Regions)还是网格特征(Grids)？在以VQA为代表的一系列视觉语言任务中，Bottom-Up注意力方法得到了广泛应用，并取得了

Hoshino Ren·2023-04-20 09:03

论文阅读笔记：StackGAN

前阵子忙着做专业英语的作业…就一直拖着不想更新…最近为了组合又要开始写论文笔记了！

LiBiscuit·2023-04-19 13:46

15个 AI-powered应用，加速学术写作和阅读

z5z5z5z56·2023-04-19 10:37

结合 Swin-Transformer 的 LAVT: Language-Aware Vision Transformer for Referring Image Segmentation 论文笔记

结合Swin-Transformer的LAVT:Language-AwareVisionTransformerforReferringImageSegmentation论文笔记一、Abstract二、引言三

乄洛尘·2023-04-19 07:41

Weakly-supervised Grounded Visual Question Answering using Capsules论文笔记

Weakly-supervisedGroundedVisualQuestionAnsweringusingCapsules论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VQA和视觉定位3.2VQA

乄洛尘·2023-04-19 07:40

WeaQA:Weak Supervision via Captions for Visual Question Answering 论文笔记

WeaQA:WeakSupervisionviaCaptionsforVisualQuestionAnswering论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VQA中的鲁棒性3.2无监督的QA3.3

乄洛尘·2023-04-19 07:10

VQA2021年之后的方向启蒙：Human-Adversarial Visual Question Answering 论文笔记

VQA2021年之后的方向启蒙：Human-AdversarialVisualQuestionAnswering论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VQA模型加压测试3.2之前达到饱和的模型

乄洛尘·2023-04-19 07:10

Regularizing Attention Networks for Anomaly Detection in Visual Question Answering 论文笔记

RegularizingAttentionNetworksforAnomalyDetectioninVisualQuestionAnswering论文笔记一、Abstract二、Introduction

乄洛尘·2023-04-19 07:09

Separating Skills and Concepts for Novel Visual Question Answering 论文笔记

SeparatingSkillsandConceptsforNovelVisualQuestionAnswering论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1VQAandEvaluations3.2CompositionalityandVQA3.3GroundingVisualConcepts

乄洛尘·2023-04-19 07:39

Greedy Gradient Ensemble for Robust Visual Question Answering论文笔记

GreedyGradientEnsembleforRobustVisualQuestionAnswering论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1Debiaswithdatasetconstruction3.2Debiaswithmodeldesign

乄洛尘·2023-04-19 07:39

论文笔记|CVPR2023:Semantic Prompt for Few-Shot Image Recognition

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.14123.pdf这是一篇2023年发表在CVPR上的论文，论文题目是SemanticPromptforFew-ShotImageRecognitio，即用于小样本图像识别的语义提示。1Motivation第一，最近几项研究利用语义信息来进行小样本学习的研究。一方面因为通过少量样本去识别新类别很难，就想使用一些其他模态的信息辅助学习，

李问号·2023-04-19 07:07

视觉+语言预训练+微调：CAVL: Learning Contrastive and Adaptive Representations of Vision and Language 论文笔记

视觉+语言预训练+微调：CAVL:LearningContrastiveandAdaptiveRepresentationsofVisionandLanguage论文笔记一、Abstract二、引言三、

乄洛尘·2023-04-19 07:36

Locally Differentially Private Protocols for Frequency Estimation论文笔记

文章目录1.PureLDPProtocol1.1相关背景1.2支持集1.3相关定义2.Basicone-timeRAPPOR3.Rappor4.DirectEncoding4.1GRR4.2RR5.UnaryEncoding5.1SymmetricUnaryEncoding5.1OptimizedUnaryEncoding6.LocalHashing6.1BinaryLocalHashing6.2

Charliefive·2023-04-18 02:50

【KBQA】医疗知识图谱的问答系统实现

知识图谱的构建1.1数据的收集初探医疗知识图谱：这篇文章概述了医疗知识图谱的定义、特点和应用，以及构建医疗知识图谱的数据源和步骤。文章指出，目前医疗知识图谱构建的数据源可以分为三个部分：权威的医学文献、临床数据和互联网信息。医学知识图谱构建关键技术及研究进展：这篇文章对医学知识图谱构建的关键技术及应用进行了全面的梳理，包括本体构建、实体抽取、关系抽取、属性抽取、实体链接、知识融合等。文章还介绍了一

Sonhhxg_柒·2023-04-17 18:00

论文笔记:Word Attention for Sequence to Sequence Text Understanding

论文地址：WordAttentionforSequencetoSequenceTextUnderstanding代码：ლ(′◉❥◉｀ლ)木有论文来源：AAAI2018作者信息.png一句话总结:1.Background1.1.基于seq2seq模型的注意力机制自然语言处理领域的大多数任务都可以用基于RNN的seq2seq框架处理，例如机器翻译，文本摘要，对话系统等，而自从Bahdanau等人于20

是neinei啊·2023-04-17 14:05

论文笔记 | KDD2016 | XGBoost: A Scalable Tree Boosting System

xgb-title.jpg论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.02754官方代码：https://github.com/dmlc/xgboost一为什么读这篇虽然几年前xgb刚出来时就有开始用，各种解读，教程也读了不少，惭愧的是原始论文居然从来没读过。正好最近在做搜索的事，很多地方都用到了lightgbm，按脉络上来讲xgb是lightgbm的前辈，借此机会通过论文这个

ktulu7·2023-04-17 12:14

论文笔记——C2FNet:Context-aware Cross-level Fusion Network for Camouﬂaged Object Detection

Context-awareCross-levelFusionNetworkforCamouﬂagedObjectDetection论文地址:https://arxiv.org/pdf/2105.12555.pdf?ref=https://githubhelp.com代码地址:https://github.com/thograce/C2FNet发表刊物:IJCAI2021摘要由于对象与其周围

再吃一颗苹果cc·2023-04-17 05:22

论文笔记之Glance and Gaze: Inferring Action-aware Points for One-Stage Human-ObjectInteraction Detection

解决了一阶段方法不能动态搜索交互的判别线索的问题，提出glance和gaze步骤，前者快速判断特征图中每个点是不是交互点，后者进一步细化。CVPR2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.05269代码地址：https://github.com/SherlockHolmes221/GGNet1.总述现有的一阶段模型通常从检测预定义的交互区域或点开始，然后仅关注这些区域

To_1_oT·2023-04-17 02:52

神经协同过滤（论文笔记）

NeuralCollaborativeFiltering（2017年）一.论文总结在2017年左右，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得巨大成功。但在推荐系统这方面的研究比较少。作者在这样的背景下提出了神经协同过滤用以提高推荐性能，解决了基于隐式反馈中的关键问题，即协同过滤。协同过滤是基于用户过去的交互得到用户的偏好，尽管MF技术在协同过滤是有效的，但是通过内积将用户和项目的特征

苏钟白·2023-04-17 01:35

python 笔记：PyTrack（将GPS数据和OpenStreetMap数据进行整合）【官网例子解读】

论文笔记：PyTrack:AMap-Matching-BasedPythonToolboxforVehicleTrajectoryReconstruction_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客40

UQI-LIUWJ·2023-04-17 00:17

论文笔记：PyTrack: A Map-Matching-Based Python Toolbox for Vehicle Trajectory Reconstruction

0abstract物联网设备、智能手机、智能手表和配备全球定位系统（GPS）模块等定位技术的车辆数量呈指数级增长，促进了智能交通系统中多种应用的基于位置的服务的发展。然而，基于位置的技术的固有误差使得必须将定位轨迹与实际的道路网络进行对齐，这个过程被称为地图匹配。据我们所知，目前没有全面的工具可以对街道网络进行建模、对基础街道图进行拓扑和空间分析、对GPS点轨迹进行地图匹配过程并深入分析和详细说明

UQI-LIUWJ·2023-04-17 00:47

论文笔记：A Comprehensive Study of Bloated Dependencies in the Maven Ecosystem，Maven生态系统中膨胀依赖关系的综合研究，2020

AComprehensiveStudyofBloatedDependenciesintheMavenEcosystem，Maven生态系统中膨胀依赖关系的综合研究，2020时间：2020/1，2021/3published页数：44论文源地址：AcomprehensivestudyofbloateddependenciesintheMavenecosystem|SpringerLink与本篇论文相

JSluck·2023-04-16 11:50

论文笔记：Do Prompt-Based Models Really Understandthe the Meaning of Their Prompts?

论文来源：NAACL2022论文地址：2022.naacl-main.167.pdf(aclanthology.org)论文代码：GitHub-awebson/prompt_semantics:Thisrepositoryaccompaniesourpaper“DoPrompt-BasedModelsReallyUnderstandtheMeaningofTheirPrompts?”GB/T771

Daisymanman·2023-04-16 10:44

论文笔记：Label Verbalization and Entailment for Effective Zero and Few-Shot Relation Extraction

论文来源：EMNLP2021论文地址：LabelVerbalizationandEntailmentforEffectiveZeroandFew-ShotRelationExtraction(aclanthology.org)https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.92.pdf论文代码：GitHub-osainz59/Ask2Transformers:AF

Daisymanman·2023-04-16 10:44

论文笔记：Prompt-Based Meta-Learning For Few-shot Text Classification

论文来源：EMNLP2022论文地址：2022.emnlp-main.87.pdf(aclanthology.org)代码地址：GitHub-MGHZHANG/PBMLGB/T7714ZhangH,ZhangX,HuangH,etal.Prompt-BasedMeta-LearningForFew-shotTextClassification[C]//Proceedingsofthe2022Con

Daisymanman·2023-04-16 10:43

论文笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN）

一、基本信息标题：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation时间：2015出版源：CVPR论文领域：计算机视觉、CNN、FCN、语义分割引用格式：Long,J.,Shelhamer,E.,&Darrell,T.(2015).Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation.InProceedi

snoopy_21·2023-04-16 06:46

论文笔记：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation

摘要卷积网络是产生特征层次结构的强大视觉模型。我们展示了卷积网络本身，经过端到端、像素到像素的训练，超过了语义分割的最新技术水平。我们的主要见解是构建“全卷积”网络，该网络接受任意大小的输入并通过有效的推理和学习产生相应大小的输出。我们定义并详细说明了全卷积网络的空间，解释了它们在空间密集预测任务中的应用，并绘制了与先前模型的联系。我们将当代分类网络（AlexNet、VGG网络和GoogLeNet

城南皮卡丘·2023-04-16 06:40

【论文笔记】Deformable Convolutional Networks

1.介绍1.1.提出DCN的原因卷积神经网络（CNNs）由于其固定几何结构局限了模型几何变换。1.2.本文核心贡献：提出了两种新模块deformableconvolution和deformableRoIpooling第一种是可变形卷积。它将2D偏移添加到标准卷积中的规则网格采样位置。它使采样网格能够自由变形。偏移是通过附加的卷积层从前面的特征图中学习的。因此，变形以局部、密集和自适应的方式以输入特

weixin_50862344·2023-04-15 15:38

AI帮忙做论文笔记——高端Prompt技巧——chatGPT时代背景下文献阅读新范式

之前读文献坑：这样读文献是单个的，没有成体系。正确的应该是先画个总的思维导图（通过chatGPT，返回的TXT自动转思维导图）然后每读一篇文献，就在总的导图上修修补补。新范式步骤1和GPT要个基础的大纲。作为认知底座，主要包含3w。例如，以精准教学为例，向chatGPT提问：以精准教学为主题，返回一个思维导图的文本，父节点和子节点之间换行并缩进一个tab键的距离，父节点包含但不限于是什么，为什么，

东方-教育技术博主·2023-04-14 12:28

『Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks』论文笔记

一为什么读这篇传说中的ResNeXt，也是ResNet官方系列的第三篇，看完这个才算是对ResNet流派有个完整的认识，此外当前很多SOTA模型的底子都是用这个，所以不得不读。二截止阅读时这篇论文的引用次数2019.1.14671次。三相关背景介绍2016年11月挂在arXiv上。中了17年的CVPR。是2016年ImageNet比赛的第二。一作SainingXie13年本科毕业于上交ACM班，现

ktulu7·2023-04-13 13:52

[论文笔记]Rethinking Graph Convolutional Networks in Knowledge Graph Completion

摘要许多基于GCN的KGC模型增加了额外的计算复杂度，但效果并未提高。通过实验观察到，GCN中的图结构建模对KGC模型的性能没有显着影响，这与普遍看法相反。相反，实体表示的转换提供了性能改进。引言在KGC任务中，GCN和KGE模型分别充当encoder和decoder。值得注意的是，与仅聚合来自邻居节点信息的经典GCN不同，KGC中的GCN考虑了知识图中的边（关系）。这些结果表明，对于KGC任务来

Yulki·2023-04-13 03:02

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记11

深度学习在农业上的应用笔记11最近发表的相关论文数量不多，质量普遍也不尽如人意，尤其是《ComputersandElectronicsinAgriculture》这个期刊。这些论文的方法都很简单，只是强行将深度学习应用于某个问题上，而没有考虑到农业实际情况。不过，《PrecisionAgriculture》期刊的论文水平还是很高的。大多数研究都涉及大型机械的应用，并包含大量数据，提供了很多有价值的

落痕的寒假·2023-04-12 19:48

论文笔记-磁共振成像：原理和技术

原文：MagneticResonanceImaging:PrinciplesandTechniques:LessonsforClinicians磁共振成像（MRI）在临床实践中应用越来越广泛，了解它的成像原理以及具体的应用可以帮助我们理解它的优点和局限性。缩写：ADC:apparentdiffusioncoefficientCSI:chemicalshiftimagingDTI:diffusion

升不上三段的大鱼·2023-04-12 10:39

COIN++: Neural Compression Across Modalities【论文笔记】

跨模式的神经压缩Abstract1.介绍2.方法2.1存储调制2.2元学习调制2.3调制的patch、量化和熵编码熵编码3.相关工作3.1神经压缩3.2隐式神经表示和压缩4.实验4.1图像CIFAR10量化比特宽度量化COIN和COIN++熵编码编码时间4.3patch压缩大规模图像，koadk5.总结，限制和未来工作论文地址:https://arxiv.org/abs/2201.12904代码地

attacking tiger·2023-04-12 09:58

推荐频道

KBQA论文笔记