KBQA论文笔记第29页

AI医药论文笔记--SSI–DDI: substructure–substructure interactions for drug–drug interaction prediction

SSI-DDI:用于药物相互作用预测的亚结构-亚结构相互作用论文题目SSI–DDI:substructure–substructureinteractionsfordrug–druginteractionprediction论文出自BriefingsinBioinformatics,00(0),2021,1–10|文章目录SSI-DDI:用于药物相互作用预测的亚结构-亚结构相互作用一、研究问题设置

努力AC的潇潇·2023-01-04 09:22

AI医药论文笔记--MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction

MUFFIN:多尺度特征融合预测药物-药物相互作用论文题目MUFFIN:multi-scalefeaturefusionfordrug–druginteractionprediction论文出自Bioinformatics,2021,1–8一、研究现状？以往的研究利用大量的标记数据，仅仅考虑药物的结构或序列信息，而没有考虑药物与其他生物医学对象(如基因、疾病、通路)之间的关系或拓扑信息，或仅考虑知

努力AC的潇潇·2023-01-04 09:21

AI医药论文笔记--Anti-cancer Drug Synergy Prediction in Understudied Tissues using Transfer Learning

使用迁移学习预测未被研究组织中的抗癌药物协同作用论文题目Anti-cancerDrugSynergyPredictioninUnderstudiedTissuesusingTransferLearning论文出自bioRxivpreprint,2020.02文章目录使用迁移学习预测未被研究组织中的抗癌药物协同作用一、研究背景？二、模型框架？三、细节部分？四、实验结果？五、思考？一、研究背景？现在面

努力AC的潇潇·2023-01-04 09:51

《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》论文笔记

今年的图像领域的顶会CVPR收录了不少目标检测的论文，CascadeR-CNN:DelvingintoHighQualityObjectDetection这篇文章关注的是IOU的最优选择，很小的trick，不过在效果上有不错的提升。摘要目标检测中，需要确定IOU的阈值来区分正样本和负样本。低的阈值如0.5训练网络，易产生检测噪声，但随着IOU阈值的增加，检测性能会降低。两个主要的因素：1)

weixin_34195546·2023-01-04 09:41

《Sparse R-CNN：End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》论文笔记

参考代码：SparseR-CNN1.概述介绍：这篇文章在目标检测领域中提出了一种新颖的检测问题思路，摒弃掉RetinaNet或是Faster-RCNN中那种预先定义密集目标检测解空间的方式，直接在输入端定义NNN个可学习的proposalbox和proposalfeature（后期用于对于每个box的动态预测）用以实现目标检测任务。有点类似DETR中直接输出固定数量的检测结果，去除掉了引入anch

m_buddy·2023-01-04 09:29

[论文总结] 深度学习在农业领域应用论文笔记8

深度学习在农业领域应用论文笔记8YieldEstimationandVisualizationSolutionforPrecisionAgriculture，2021通过使用对象检测和跟踪来计算视频中的水果

落痕的寒假·2023-01-04 09:51

姿态估计之2D人体姿态估计 - Human Pose Regression with Residual Log-likelihood Estimation(RLE)

【参考】重点看第四篇[ICCV2021Oral]学习潜在的误差分布——HumanPoseRegressionwithResidualLog-likelihoodEstimation(RLE)论文笔记-知乎

light169·2023-01-04 07:48

论文笔记 EMNLP 2020|Event Extraction as Machine Reading Comprehension

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1事件触发词抽取2.2无监督问题生成2.3事件论元抽取3实验1简介论文题目：EventExtractionasMachineReadingComprehension论文来源：EMNLP2020组织机构：中科院自动化所论文链接：https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.128.pdf代码链接：https://gith

hlee-top·2023-01-04 07:34

论文笔记 ICLR 2021|STRUCTURED PREDICTION AS TRANSLATION BETWEEN AUGMENTED NATURAL LANGUAGES

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1Augmentednaturallanguages2.2Nestedentitiesandmultiplerelations2.3Decodingstructuredobjects2.4Multi-tasklearning2.5Categoricalpredictiontasks3不同任务4实验1简介论文题目：STRUCTUREDPREDICTIONA

hlee-top·2023-01-04 07:34

论文笔记 arxiv|PoKE: A Prompt-based Knowledge Eliciting Approach for Event Argument Extraction

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1PromptStrategies2.1.1SingleArgumentPrompt2.1.2JointArgumentPrompt2.2Question-AwareSequenceTagging3实验1简介论文题目：PoKE:APrompt-basedKnowledgeElicitingApproachforEventArgumentExtractio

hlee-top·2023-01-04 07:04

论文笔记 EMNLP 2021|Lifelong Event Detection with Knowledge Transfer

文章目录1简介1.1创新2方法2.1baseline2.2新旧事件类型的知识迁移3实验1简介论文题目：LifelongEventDetectionwithKnowledgeTransfer论文来源：EMNLP2021组织机构：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校论文链接：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.428.pdf代码链接：https://github.

hlee-top·2023-01-04 07:03

论文笔记：Image Caption(Show and Tell)

ShowandTell:ANeuralImageCaptionGeneratorShowandTell1、四个问题要解决什么问题？ImageCaption（自动根据图像生成一段文字描述）。用了什么方法解决？作者提出了一个基于深度循环架构的生成式模型。训练时的目标是最大化这个从输入图像到目标描述语句的似然。效果如何？所提出模型在几个数据集上的效果都不错。比如，此前在Pascal数据集上效果最好的BL

hongbin_xu·2023-01-03 18:22

Unsupervised Monocular Depth Estimation with Left-Right Consistency 论文笔记

UnsupervisedMonocularDepthEstimationwithLeft-RightConsistency论文链接：https://arxiv.org/abs/1609.03677ProblemStatement这是一个双目自监督深度估计的论文，利用两张图片进行深度估计，但是在推理阶段可以使用一张图片进行深度估计。利用对级几何约束，把深度估计当成是图像重构的问题。但是仅仅是图像重构

Tianchao龙虾·2023-01-03 16:27

AlexNet论文笔记

AlexNet论文笔记算法概述AlexNet网络可以被称为卷积神经网络的“开山之作”，精度和参数量相对后面的模型不是很优秀，但是卷积神经网络之所以可以迅速崛起，AlexNet起着至关重要的作用。

麻花地·2023-01-03 15:32

(1分钟速通)逆深度(深度的倒数)在SLAM中的应用

逆深度也即深度的倒数编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）采用逆深度参数表达的BA问题导数推导_木独的博客-CSDN博客编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）论文笔记

whu_hy·2023-01-03 12:01

语义分割-弱监督学习

CV论文笔记：https://github.com/ming71/CV_PaperDaily知乎的文章，比较老，但可以查看先前的工作https://zhuanlan.zhihu.com/p/23811946

等待小弟666·2023-01-03 11:08

端到端的图像压缩----《Joint Autoregressive and Hierarchical Priors for Learned Image Compression》论文笔记

JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression一简介二内容2.1创新内容2.2框架细节2.3性能三总结论文地址：https://arxiv.org/abs/1809.02736?context=cs.CV代码地址：无PixCNN论文地址:https://arxiv.org/abs/1601.06759v3PixC

叶笙箫·2023-01-03 10:15

论文笔记丨Inductive Unsupervised Domain Adaptation for Few-Shot Classification via Clustering

InductiveUnsupervisedDomainAdaptationforFew-ShotClassificationviaClusteringAbstractIntroductionMethodologyDaFeCFrameworkClusteringPromotionMechanismOverallWorkflowExperimentsAbstract小样本学习致力于不同域之间的学习，由

mrweiqk·2023-01-03 09:51

论文笔记之Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality

这篇文章是用于解决skip-gram和CBOW两种模型在计算softmax时因为语料库V太大导致计算复杂度偏高的问题。为了降低复杂度，提高运算效率，论文作者提出了层次softmax以及负采样的方式去解决(负采样会比层次softmax用的更多些)。此外，作者还提出了一种重采样方式去使得采样更偏重一些含重要信息的词。参考：①B站视频②论文③Word2vec的两种原模型④Word2vec中的数学原理详解

Ton10·2023-01-03 09:48

TGAT：INDUCTIVE REPRESENTATION LEARNING ON TEMPORAL GRAPHS 论文笔记

INDUCTIVEREPRESENTATIONLEARNINGONTEMPORALGRAPHS摘要简介TGAT框架TimeEncoding函数时序图注意力层（TGATlayer）如果边上有不同的特征实验实验设置LossFunction摘要在时序图上进行推断式表示学习十分重要。作者提出节点embedding应该同时包括静态节点特征以及变化的拓扑特征。作者提出的TGAT模型以自注意力机制为基础并根据谐

年年年年年·2023-01-03 08:01

论文笔记 EMNLP 2019|Cross-lingual Structure Transfer for Relation and Event Extraction

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1树结构的表示2.2GCN编码2.3在关系抽取中的应用2.4在事件论元角色标注的应用3实验4总结1简介论文题目：Cross-lingualStructureTransferforRelationandEventExtraction论文来源：EMNLP2019论文链接：https://aclanthology.org/D19-1030.pdf1.1动机公开

hlee-top·2023-01-02 20:28

论文笔记 EMNLP 2021|Self-Attention Graph Residual Convolutional Network for Event Detection with depende

文章目录1简介1.1创新2方法3实验1简介论文题目：Self-AttentionGraphResidualConvolutionalNetworkforEventDetectionwithdependencyrelations论文来源：EMNLP2021组织机构：天津大学论文链接：https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.28.pdf代码链接：1.1

hlee-top·2023-01-02 20:28

论文笔记：FewRel 2.0: Towards More Challenging Few-Shot Relation Classification

论文来源：EMNLP2019论文地址：https://aclanthology.org/D19-1649.pdf论文代码：https://github.com/thunlp/fewrelGaoT,HanX,ZhuH,etal.FewRel2.0:TowardsMoreChallengingFew-ShotRelationClassification[C]//Proceedingsofthe2019

Daisymanman·2023-01-02 14:09

【论文笔记】Ensemble Augmented-Shot Y-shaped Learning

【论文笔记】EASY–EnsembleAugmented-ShotY-shapedLearning:State-Of-The-ArtFew-ShotClassificationwithSimpleIngredientsIntroductionRELATEDWORKMETHODOLOGYSTEPS

weixin_43382066·2023-01-02 10:33

CatBoost论文笔记

1简介CatBoost(“CategoricalBoosting”)。2017年就有了，不过本文是根据2019年的《CatBoost:unbiasedboostingwithcategoricalfeatures》翻译总结的。文中主要是将CatBoost与XGBoost和lightGBM比较。运行时间比XGBoost快，和lightGBM差不多，但准确率CatBoost比XGBoost和light

AI强仔·2023-01-02 09:48

论文笔记 EMNLP 2021|Treasures Outside Contexts: Improving Event Detection via Global Statistics

文章目录1简介1.1动机1.2创新2方法2.1语义特征提取器2.2统计特征提取器3实验1简介论文题目：TreasuresOutsideContexts:ImprovingEventDetectionviaGlobalStatistics论文来源：EMNLP2021组织机构：北京邮电大学论文链接：https://aclanthology.org/2021.emnlp-main.206.pdf代码链接

hlee-top·2023-01-02 08:03

论文笔记：RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information

写在前面最近毕业论文要开题了，就找个方向做做。说实话对科研没啥热情，个人眼界有限，感觉就在数据集上翻来覆去的搞，没啥意思。就稍微读读论文，做做记录吧~基本信息名称：RESIDE:ImprovingDistantly-SupervisedNeuralRelationExtractionusingSideInformationgithub：https://github.com/malllabiisc/

Matt_sh·2023-01-02 08:32

【论文笔记】ego_planner_swarm

文章名：EGO-Swarm:AFullyAutonomousandDecentralizedQuadrotorSwarmSysteminClutteredEnvironments【单位】浙大fastlab【期刊】ICRA2021摘要：本文提出了一种基于机载资源的多机器人自主导航的分布式异步系统解决方案。在基于梯度的局部规划框架下建立规划系统，通过将碰撞风险确定为非线性优化问题的惩罚项来实现碰撞避免

UESTC_Chenlin·2023-01-01 23:44

OCR之R^2AM(Recursive Recurrent Nets with Attention Modeling for OCR in the Wild)论文笔记

写下我看完论文的一些心得。RecursiveRecurrentNetswithAttentionModelingforOCRintheWild，该模型有三部分组成，分别是recursiveCNN、RNN(Recurrentneuralnetwork)、softattentionmodel。如下图所示。recursiveCNN用于图片encoding（图片特征提取），RNN用于字符水平的语言模型，a

AI强仔·2023-01-01 20:59

论文笔记《End-to-End Deep Learning for Person Search》

这篇文章是香港中文大学的郑晓刚于2016提出，本文是对文中的重要工作所做的一份梳理。论文链接http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/publications_topic.html#person_re-identification代码链接https://github.com/ShuangLI59/person_search首次阅读2017.2.17AbstractExis

罗泽·2023-01-01 15:15

DMSANet: Dual Multi Scale Attention Network（2021CVPR）双尺度注意网络论文笔记

DMSANet:DualMultiScaleAttentionNetwork双多尺度注意网络20216月份CVPR的一篇论文PDF：https://arxiv.org/pdf/2106.08382.pdf作者：AbhinavSagar作者主页：https://abhinavsagar.github.io/代码好像还没提供在本文中，提出了一个新的注意力模块，它不仅能达到最好的性能，而且与大多数现有的

停更了·2023-01-01 14:25

图像处理中的注意力机制

参考链接：论文笔记：空间变换网络（SpatialTransformerNetworks）-PilgrimHui-博客园图像处理中的Attentionmechanism学习总结_kiki啊的博客-CSDN

等风待雨·2023-01-01 14:21

ASGD-异步随机梯度下降（论文笔记）

ASGD-异步随机梯度下降（论文：一种Yarn框架下的异步双随机梯度下降算法）论文中对原有的ASGD进行了改进，减少了在并行系统中无效通信的次数，提高了通信效率，减小了通信开销。随机梯度下降在模型迭代过程中利用随机选取的某个训练样本去计算梯度并完成模型参数更新，具有计算量小、收敛速度快以及模型效果好。但难以直接实现并行环，采用并行化技术，算法执行效率不高。异步随机梯度下降（ASGD）将模型参数迭代

smile_and_ovo·2023-01-01 11:37

GoogLeNet：Inception V3：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision论文笔记

论文地址：RethinkingtheInceptionArchitectureforComputerVision前言俗话说得好，探索的道路是永无止境的，GoogLeNet经过了InceptionV1、InceptionV2（BN）的发展以后，Google的Szegedy等人又对其进行了更深层次的研究和拓展，在本文中，作者提出了当前环境下，网络设计的一些重要准则，并根据这些准则，对原有的GoogLe

小时候贼聪明·2023-01-01 08:12

[论文笔记]Deformable GANs for Pose-based Human Image Generation

DeformableGANsforPose-basedHumanImageGeneration摘要本文主要解决在给定姿态情况下的人体图像生成问题。这类问题基本思路都是基于conditiongan或者conditionvae来做的，但是这类方法不能够很好地处理conditionimage和targetimage之间存在大幅度空间上的形变的情况，特别是对于U-NET而言，其跳跃链接只是单纯地将编码器生

zwplus·2022-12-31 21:51

【知识图谱】知识图谱的本质是什么？

落叶阳光·2022-12-31 11:34

论文笔记之Graph Attention Networks

论文笔记之GraphAttentionNetworks一、本文贡献提出了图注意力网络，利用屏蔽的自注意层来解决基于图卷积的一些缺点。

附子Jun·2022-12-31 08:15

论文笔记：EGAT: Edge Aggregated Graph Attention Networks and Transfer Learning

文章目录论文概况摘要1介绍2方法2.1特征表示2.1.1蛋白质的图表示2.1.3边特征表示2.2EGAT的结构2.2.2边缘聚合图关注层2.2.3预测概率2.2.4EGAT结构图2.3EGAT端到端的结构2.4GAT-PPI:基于GAT的没有边聚合PPI预测3结果和讨论3.1数据3.2结果3.2.1与其他先进方法独立测试比较3.3长期相互作用对PPI站点预测的影响3.4基于ProtBERT特征的迁

wangpan007·2022-12-31 08:44

【GCN】论文笔记：Graph Attention Networks

图注意力网络一、前言1、GAT概述1、GAT特点2、相关工作二、方法推导1、输入与输出2、计算注意系数3、加权求和4、multi-headattention三、总结1、GAT优点2、结论一、前言1、GAT概述我们提出了图注意力网络(GATs)，这是一种基于图结构数据的新型神经网络体系结构，它利用隐藏的self-attentionlayer来解决基于图卷积或其近似的先前方法的缺点。通过叠加层，节点能

予^·2022-12-31 08:14

[论文笔记]GRAPH ATTENTION NETWORKS(GAT) 图注意力网络原理

GATNote参考：Paper：GRAPHATTENTIONNETWORKSICLR2018向往的GAT（图注意力模型）-知乎(zhihu.com)专栏|深入理解图注意力机制(qq.com)图卷积神经网络系列：8.|空域图卷积模型GAT及PyTorch实现-知乎(zhihu.com)PaperGAT中，卷积被定义为利用注意力机制来对邻域结点进行有区别的聚合，核心思想：将Attention应用于图卷

LightInk2020·2022-12-31 08:14

论文笔记（TOP-DOWN）

论文笔记：摘要任务（长文本）---LONGDOCUMENTSUMMARIZATIONWITHTOP-DOWNANDBOTTOM-UPINFERENCE介绍摘要简介Methods方法自底向上推理（Bottom-UpInference

Yun.云·2022-12-30 21:07

论文笔记：ICML‘21 FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

目录一、论文背景二、目前存在的问题和解决方案1、问题一和解决方案问题：解决方案不足之处2、问题二和解决方案问题解决方案不足之处3、问题三和解决方案问题解决方案三、相关工作1、联邦学习相关论文2、图神经网络相关论文四、方法论1、问题定义2、FedGNN框架3、隐私保护的模型更新（Privacy-PreservingModelUpdate）（1）问题一（embedding梯度会泄露隐私）（2）问题二（

探索计算机知识的边缘·2022-12-30 20:04

论文笔记-FedGraphNN: A Federated Learning Benchmark System for Graph Neural Networks

1.简述GNN已经在业界有了很广泛的应用且很多领域已有SOTA的效果，但是在隐私安全日渐趋严的背景下，如何通过FL实现gnn的跨域联邦学习是一个有益的结合，本文通过联邦环境下对于Graph数据的如何在不同domain集群下进行训练，包括邻居采样、聚合和梯度回传等提出了一套完整的方案，并开源相关实现框架2.两阶段的联邦GNN训练方式阶段一：消息传递，下图k表示编号为k的客户端阶段二：readout，

cruise-tang·2022-12-30 20:04

论文浅尝 - ICLR2020 | 知道什么、如何以及为什么：基于方面的情感分析的近乎完整的解决方案...

论文笔记整理：余海阳，浙江大学硕士，研究方向为知识图谱、自然语言处理。

开放知识图谱·2022-12-30 20:32

DaSiamRPN

DaSiamRPN论文笔记提出问题解决方法1.增加正负样本对2.干扰感知模块3.局部到全局搜索策略主要贡献提出问题孪生网络是具有缺点的：大部分孪生网络只能区分前景和非语义背景，语义背景一直被认为是很大的干扰

DL小白123·2022-12-30 19:06

论文笔记_SIGGRAPH2019会前课程：An Introduction to Physics-Based Animation_1

I.ASimpleStart:ParticleDynamicsthesimplestofmodels:particlesystems最简单的模型：质点系统/粒子系统。介绍质点系统的基本概念：mass,energy,forces力,andvelocity速度复习first-andsecondorderdifferentialequations一阶和二阶微分方程。introducenumericali

宝木小花·2022-12-30 17:36

论文笔记：Dual-Level Collaborative Transformer for Image Captioning

现有的基于图像区域特征的图像字幕方法的不足是：缺乏上下文信息和细粒度细节，而这恰恰是传统网格特征的优点。本文使用这两种特征（区域特征和网格特征）作为视觉输入，引入一种新的双层协同Transformer网络(DLCT)以实现区域和网格特征在图像描述中的互补优势。在DLCT中，首先通过一个新的Dual-WaySelfAttention(DWSA)处理两类特征源，以挖掘它们的内在属性，引入了一个综合关系

SCUT_JQ·2022-12-30 14:08

Aligned Dual Channel Graph Convolutional Network for Visual Question Answering论文笔记

一，介绍：这篇文章是在ReGAT-关系感知图形注意网络用于视觉问答的基础上的进一步研究，文章首先通过一个例子说明ReGAT模型只考虑了图像的区域之间的关系，没有考虑问题的单词之间关系就会造成答案错误。例如上图，问题是裁判员的衣服颜色是什么，答案却是黑色而不是蓝色。原因就在于没有考虑问题中单词之间的关系（这其实类似于注意力中只考虑图像各区域的自注意而没有考虑单词的注意力）本文贡献：1)提出了一种双通

是尘埃呀！·2022-12-30 13:09

膨胀卷积论文笔记

膨胀卷积论文笔记原文地址：UnderstandingConvolutionforSemanticSegmentationAbstract深度学习的最新进展，尤其是深度卷积神经网络（CNN），已经导致了语义分割系统的显著改进

麻花地·2022-12-30 12:18

论文笔记及Pytorch复现：A Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network for Time Series Prediction

论文地址GitHub代码地址论文题目为《基于双阶段注意力机制的循环神经网络》,文章本质上还是基于Seq2Seq的模型，结合了注意力机制实现的时间序列的预测方法，文章的一大亮点是：不仅在解码器的输入阶段引入注意力机制，还在编码器阶段引入注意力机制，编码器的阶段的注意力机制实现了特征选取和把握时序依赖关系的作用。分为两个阶段：第一阶段：使用注意力机制从而能够自适应提取每个时刻的特征，这是本文的最大亮点

奥卡姆的剃刀·2022-12-30 12:46

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