PFLD论文解读第6页

Neural Code Summrization: 2016-2021年论文解读 (一)

文章目录WhatiscodesummarizationExampleOverviewofneuralcodesummarizationmethodSequencemodel(序列模型)Codenn:第一篇使用Neuralnetwork来做codesummarizationDeepcom:Structure-based遍历的方式来展平AST（抽象语法树）插曲whatisAST------------

Ensheng Shi·2023-11-11 02:00

【论文解读】针对生成任务的多模态图学习

一、简要介绍多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以

合合技术团队·2023-11-10 20:34

附代码 Deeplab V3

RethinkingAtrousConvolutionforSemanticImageSegmentation论文解读参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61208558https

向上的阿鹏·2023-11-09 12:50

论文解读：《基于BERT和二维卷积神经网络的DNA增强子序列识别transformer结构》

论文解读：《AtransformerarchitecturebasedonBERTand2DconvolutionalneuralnetworktoidentifyDNAenhancersfromsequenceinformation

风灬陌·2023-11-08 19:24

Data security.隐私保护 -【论文阅读】Privacy-Preserving Prompt Tuning for Large Language Model Services论文解读

Datasecurity.隐私保护-【论文阅读】Privacy-PreservingPromptTuningforLargeLanguageModelServices论文解读目录Datasecurity

Adongua·2023-11-07 05:07

论文解读-

论文题目：《Instance-awareSemanticSegmentationviaMulti-taskNetworkCascades》论文信息：CVPR2016,JifengDai,KaimingHe,JianSun,MicrosoftResearch论文：https://arxiv.org/abs/1512.04412作者主页：http://research.microsoft.com/en

海边的第八只螃蟹·2023-11-05 21:53

优化｜随机零阶优化算法分析

RandomGradient-FreeMinimizationofConvexFunctions.FoundComputMath17,527–566(2017).https://doi.org/10.1007/s10208-015-9296-2原文作者：YuriiNesterov,VladimirSpokoiny论文解读者

运筹OR帷幄·2023-11-05 09:36

论文解读 ——TimesNet 模型

论文解读——TimesNet模型论文一：TEMPORAL2D-VARIATIONMODELINGFORGENERALTIMESERIESANALYSIS论文：https://openreview.net

镰小刀的小韭菜·2023-11-04 17:52

Ha-NeRF源码解读 train_mask_grid_sample

目录背景：（1）Ha_NeRF论文解读（2）Ha_NeRF源码复现（3）train_mask_grid_sample.py运行train_mask_grid_sample.py解读1NeRFSystem

LeapMay·2023-11-04 13:31

【论文解读 MM 2017 | att-RNN】Multimodal Fusion with RNNs for Rumor Detection on Microblogs

论文题目：MultimodalFusionwithRecurrentNeuralNetworksforRumorDetectiononMicroblogs论文来源：MM2017论文链接：https://doi.org/10.1145/3123266.3123454关键词：多模态融合，谣言检测，LSTM，注意力机制，microblog文章目录1摘要2引言3模型3.1模型概览3.2文本和社交上下文的联

byn12345·2023-11-04 04:44

【论文解读--力控电机设计+腿部控制器】（Cheetah原型）Actuator Design for High Force Proprioceptive Control in Fast Legged

系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、简介1.在不影响电机转矩密度的情况下实现阻抗控制的几种方法二、电机扭矩密度分析1.功率密度与转矩密度功率密度（质量比功率）2.间隙半径三、腿的机械设计四、腿部控制器五、控制架构的硬件框图六、麻省理工学院猎豹原型效果总结前言认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多

盒子君~·2023-11-04 01:49

清华大学chatGLM论文解读

GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfifilling以自回归式空白填充任务预训练的通用语言模型论文地址arXiv:https://arxiv.org/abs/2103.103602022年11月，斯坦福大学大模型中心对全球30个主流大模型进行了全方位的评测2，GLM-130B是亚洲唯一入选的大模型。在与OpenA

zsq_csh1·2023-11-04 00:48

提速256倍：蒸馏扩散模型，生成图像质量媲美教师模型，只需4步

深入浅出stablediffusion：AI作画技术背后的潜在扩散模型论文解读去噪扩散概率模型（DDPM）在图像生成、音频合成、分子生成和似然估计领域都已经实现了SOTA性能。

机器学习与AI生成创作·2023-11-03 10:55

OpenPose学习笔记

目录1.摘要2.论文解读2.1.多人的2D姿态估计难点：2.2.算法原理：2.3.损失函数：2.3.1.CMP(confidencemapsforpart):2.3.2.PAF(partaffinityfields

MOLWH·2023-11-03 08:15

Generative AI 新世界 | 文生图（Text-to-Image）领域论文解读

在上期文章，我们开始探讨生成式AI（GenerativeAI）的另一个进步迅速的领域：文生图（Text-to-Image）领域。概述了CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2模型、StableDiffusion模型等文生图（Text-to-Image）的基本内容。亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏、培训视频、活动与竞赛等。帮助中

亚马逊云开发者·2023-11-03 02:31

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读（一）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读一小样本分类算法元学习范式元学习算法基于梯度的元学习度量学习的元学习方法小样本分类数据集小样本检测参考文献篇幅所限

海南1506·2023-11-02 14:05

Pytorch基础代码实战系列之定义一个简单的卷积神经网络

陈万君Allen·2023-11-02 14:52

【论文解读】RLAIF基于人工智能反馈的强化学习

一、简要介绍人类反馈强化学习(RLHF)可以有效地将大型语言模型(LLM)与人类偏好对齐，但收集高质量的人类偏好标签是一个关键瓶颈。论文进行了一场RLHF与来自人工智能反馈的RL的比较(RLAIF)-一种由现成的LLM代替人类标记偏好的技术，论文发现它们能带来相似的改善。在总结任务中，人类评估者在70%的情况下更喜欢来自RLAIF和RLHF的生成，而不是基线监督微调模型。此外，当被要求对RLAIF

合合技术团队·2023-10-31 12:14

服务运营｜论文解读：住院病人“溢出”：一种近似动态规划方法

摘要在住院床位管理中，医院通常会将住院病人分配到相对应的专科病房，但随着病人的入院和出院，可能会出现病人所需的专科病房满员，而其他病房却有空余床位的情况。于是就有了"溢出"策略，即当病人等候时间较长的情况下，考虑将病人分配到非首选病房。在实际应用中，因为有很多不确定因素，实时决策何时使用"溢出"策略是非常有挑战性的一个问题。本文将住院的病人流建模为一个并行多类别多池的排队网络（Multi-clas

运筹OR帷幄·2023-10-29 01:16

2017年美国大学生数学建模竞赛E题优秀论文解读

2017年美赛E题赛题2017ICMProblemE:SustainableCitiesNeeded!Background:Manycommunitiesareimplementingsmartgrowthinitiativesinanefforttoconsiderlongrange,sustainableplanninggoals.“Smartgrowthisabouthelpingevery

校苑数模·2023-10-27 08:08

U2-Net论文解读

原文《U2-Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetection》目录一、综述二、EnCode编码器三、DeCode解码器四、特征图融合与目标函数五、补充-空洞卷积一、综述U2-Net：基于堆叠U型结构的来加深网络，用于SOD（显著目标检测）。作者设计了一个简单而强大的深层网络架构，U2-Net，用于显著目标检测(SOD)。作者

韩师兄_·2023-10-26 13:38

论文解读：Black-Box Tuning for Language-Model-as-a-Service

核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(TaskspecifiedPrompt)，并通过黑盒API查询PLM。将这种不能访问梯度参数，只能通过推理API查询模型推理结果的场景称为LMaaS（LanguageModelasaService）本文在此场景下提出了一种黑盒优化框架，通过无导数优化来优化输入文本前的连续提示。大型PLM的低固有维数

RittoQin·2023-10-26 07:41

多尺度特征融合总结（金字塔结构）

多尺度特征融合参考连接：多尺度融合介绍MTCNN论文解读图像金字塔----高斯和拉普拉斯一、什么是多尺度？

m0_53955985·2023-10-25 17:33

[博学谷学习记录] 超强总结，用心分享|Python语法练习_函数式编程

陈万君Allen·2023-10-23 02:12

Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记

论文原文BagofTricksforEfficientTextClassification论文信息EACL2017论文解读HytnChen更新时间2020-02-23文本分类相关方法用作文本分类的卷积神经网络

Nstar-LDS·2023-10-22 14:01

【论文解读】Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation

一.介绍1.1前置知识1.1.1in-contextlearningAtthelimit,GPT-3(Brownetal,2020)canbedeployedusingin-contextlearning,whichisaformofprompting,withoutmodifyinganyLMparameters."部署"指的是将GPT-3模型用于实际应用或特定任务的过程。"In-context

weixin_50862344·2023-10-21 18:51

【论文解读】The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning

一.介绍1.1promotetuning和prefixtuning的关系“前缀调优”的简化版1.2大致实现冻结了整个预训练模型，并且只允许每个下游任务附加k个可调令牌到输入文本。这种“软提示”是端到端训练的，可以压缩来自完整标记数据集的信号，使我们的方法优于少量提示，并通过模型调整缩小质量差距。同时，由于单个预训练模型可用于所有下游任务，因此我们保留了冻结模型的高效服务优势1.3核心贡献提出提示调

weixin_50862344·2023-10-21 18:51

【论文解读】Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP

一.介绍1.1为什么要引入Adapter在存在许多下游任务的情况下，微调的参数效率很低:每个任务都需要一个全新的模型。作为替代方案，我们建议使用适配器模块进行传输。1.2论文目标目标是建立一个在所有这些方面都表现良好的系统，但不需要为每个新任务训练一个全新的模型1.3论文贡献设计一个有效的适配器模块及其与基础模型的集成。我们提出了一个简单而有效的瓶颈架构。二.NLP的适配器调优2.1瓶颈设计上图显

weixin_50862344·2023-10-21 18:12

【论文解读】人工智能时代的科学发现

一、简要介绍人工智能（AI）正越来越多地融入到科学发现中，以增强和加速研究，帮助科学家产生假设、设计实验、收集和解释大型数据集，并获得仅使用传统的科学方法可能无法获得的见解。在这里，论文研究了过去十年的突破，包括自我监督学习，它允许模型在大量的未标注的数据上进行训练，以及几何深度学习，它利用关于科学数据结构的知识来提高模型的准确性和有效性。生成型人工智能方法可以通过分析不同的数据模式，包括图像和序

合合技术团队·2023-10-21 17:14

【论文解读】(如何微调BERT？) How to Fine-Tune BERT for Text Classification?

文章目录论文信息1.论文内容2.论文结论2.1微调流程2.2微调策略(Fine-TuningStrategies)2.3FurtherPretrain3.论文实验介绍3.1实验数据集介绍3.2实验超参数3.3Fine-Tuning策略探索3.3.1处理长文本3.3.2不同层的特征探索3.3.3学习率探索（灾难性遗忘探索）3.3.4不同层使用不同学习率3.2FurtherPretraining探索3

iioSnail·2023-10-21 13:55

《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》论文解读

基于时空图采用GraphWaveNet建模，其能够有效的处理大范围时间序列的时空图数据。在该模型架构中，主要包括两个模块，分别为GCN和TCN。两个模块融合获取时间空间的依赖关系。该模型的框架如下：目录一、本论文的创新点如下：

Winner3·2023-10-19 00:12

CodePlan

CodePlan论文解读最近在看老师给的LLM-Agent论文，在这记录一下CodePlan:Repository-levelCodingusingLLMsandPlanning【论文】旨在解决储存库级别的

oveZ·2023-10-18 07:38

知识图谱最新论文清单（附论文解读）

EMNLP2018■论文解读|康矫健，浙江大学硕士，研究方向为知识图谱、自然语言处理论文链接：PaperWeekly源码链接：pouyapez/mkbe论文动机当前知识库补全的方法主要是将实体和关系嵌入到一个低维的向量空间

weixin_30865427·2023-10-18 03:57

单目3D目标检测——MonoDLE 模型训练 | 模型推理

模型原理，参考我这篇博客：【论文解读】单目3D目标检测MonoDLE（CVPR2021）_一颗小树x的博客-CSDN博客源码地址：https://github.com/xinzhuma/monodle目录一

一颗小树x·2023-10-17 03:51

知识增广的预训练语言模型K-BERT：将知识图谱作为训练语料

ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01背景论述笔者在前面的论文解读中提到过

NLP论文解读·2023-10-16 13:20

单目3D目标检测——MonoCon 模型训练 | 模型推理

模型原理，参考我这篇博客：【论文解读】单目3D目标检测MonoCon（AAAI2022）_一颗小树x的博客-CSDN博客源码地址：https://github.com/2gunsu/monocon-pytorch

一颗小树x·2023-10-16 07:37

不良条件视觉感知专栏（一）任务前言

Transformer、目标检测、语义分割交流群欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV

CV技术指南(公众号)·2023-10-16 07:25

论文解读《Top-Down Feedback for Crowd Counting Convolutional Neural Network》AAAI2018

Top-DownFeedbackforCrowdCountingConvolutionalNeuralNetwork用于人群计数的自顶向下的反馈卷积神经网络DeepakBabuSam,R.VenkateshBabu摘要：1.原因：largevariabilityinappearanceofpeople人群呈现的巨大变化Oftenpeopleareonlyseenasabunchofblobs.Oc

guoqiangszu·2023-10-15 20:06

论文解读《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for Dense Crowd Counting》ACMM-MM2016

CrowdNet:ADeepConvolutionalNetworkforDenseCrowdCountingLokeshBoominathanSrinivasSSKruthiventiR.VenkateshBabu摘要：提出一个新颖的深度学习框架估计静态图像中高密集人群的密度。Weuseacombinationofdeepandshallow,fullyconvolutionalnetworks

guoqiangszu·2023-10-15 20:06

从零开始的stable diffusion

源于这一系列的疑问，我开始了漫长的论文解读。High-ResolutionImageSynthesisw

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-10-15 09:23

论文解读Mask the Correct Tokens: An Embarrassingly Simple Approachfor Error Correction

将bert的预训练加入纠错训练，问题是[MASK]替换再预测，会带来的负面影响，而且这样做真的比两阶段训练好嘛？如果两阶段训练，第二阶段也做一些混淆集的替换又会怎样呢?这样的copy占比也很少啊？论文实验表明增加20%的copytomask结果最好（这个比例应该和测试集有关吧）

旺旺棒棒冰·2023-10-14 15:06

Learn to See in the Dark 论文解读

本文为转载，原博客地址：https://blog.csdn.net/linchunmian/article/details/80291921整理下最近一篇论文的学习笔记。这是由UIUC的陈晨和IntelLabs的陈启峰、许佳、VladlenKoltun合作提出的一种在黑暗中也能快速、清晰的成像系统，让机器“看破”黑暗。以下是论文的主要部分。摘要在暗光条件下，受到低信噪比和低亮度的影响，图片的质量会

咸鱼半条·2023-10-14 13:18

LLaMA-Adapter: Efficient Fine-tuning of Language Models with Zero-into Attention论文解读

LLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-intoAttention论文解读IntroductionLLaMA-AdapterLearnableAdaptionPromptsZero-initAttention

HanZee·2023-10-13 08:50

《论文阅读》通过动态融入常识知识来提高同理心对话的生成 ACL (Findings) 2023

你是否也像我之前搜索论文解读，得到只是中文翻译的解读后感到失望？小白如何从零读懂论文？和我一起来探索吧！今天为大家带来的是《Improving

365JHWZGo·2023-10-11 21:03

深度学习网络模型部署——人脸关键点检测论文详解（PFLD）

效果图一、前言PFLD全称APracticalFacialLandmarkDetector是一个精度高，速度快，模型小的人脸关键点检测模型。

不懂不学不问·2023-10-11 01:07

【论文解读】文本分类上分利器:Bert微调trick大全

论文标题：HowtoFine-TuneBERTforTextClassification?中文标题：如何微调BERT进行文本分类？论文作者：复旦大学邱锡鹏老师课题组实验代码：https://github.com/xuyige/BERT4doc-Classification前言大家现在打比赛对预训练模型非常喜爱，基本上作为NLP比赛基线首选（图像分类也有预训练模型）。预训练模型虽然很强，可能通过简单

致Great·2023-10-10 10:56

GPT系列论文解读：GPT-3

GPT系列GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是一系列基于Transformer架构的预训练语言模型，由OpenAI开发。以下是GPT系列的主要模型：GPT：GPT-1是于2018年发布的第一个版本，它使用了12个Transformer编码器层和1.5亿个参数。GPT-1的训练数据包括了互联网上的大量文本。GPT-2：GPT-2于2019年发布，是GPT系列的

青云遮夜雨·2023-10-09 14:57

人脸动作迁移——基于DaGAN深度感知的生成对抗网络操作对口型数字人

一、论文解读1.论文简介在DaGAN这篇论文中，作者首先介绍了一种自监督的几何学习方法，可

知来者逆·2023-10-09 07:42

论文笔记：多任务学习在美团推荐中的应用

©NLP论文解读原创•作者|小欣导读本文重点对2021年KDD的一篇关于多任务学习的论文（也是美团在多任务学习领域的一个应用）《ModelingtheSequentialDependenceamongAudienceMulti-stepConversionswithMulti-taskLearninginTargetedDisplayAdvertising

NLP论文解读·2023-10-09 05:08

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