Representation 第15页

论文解读（BGRL）《Bootstrapped Representation Learning on Graphs》

论文信息论文标题：BootstrappedRepresentationLearningonGraphs论文作者：ShantanuThakoor,CorentinTallec,MohammadGheshlaghiAzar,RémiMunos,PetarVeličković

Learner-·2022-04-14 16:00

论文解读（S^3-CL）《Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning

论文信息论文标题：StructuralandSemanticContrastiveLearningforSelf-supervisedNodeRepresentationLearning论文作者：KaizeDing、YanchengWang、YingzhenYang、

Learner-·2022-04-09 14:00

论文解读（GRCCA）《 Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments》

论文信息论文标题：GraphRepresentationLearningviaContrastingClusterAssignments论文作者：Chun-YangZhang,Hong-YuYao,C.L.PhilipChen,Fellow,IEEEandYue-

Learner-·2022-04-06 22:00

论文解读（ N2N）《Node Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization

论文信息论文标题：NodeRepresentationLearninginGraphviaNode-to-NeighbourhoodMutualInformationMaximization论文作者：WeiDong,JunshengWu,YiLuo,ZongyuanGe,PengWang论文来源：CVPR2022论文地址：download论文代码：download1摘要在本工作中，我们提出了一种简

Learner-·2022-04-01 16:00

CVPR2021 | 实现图像的“无限放大”，超详细局部隐式图像函数（LIIF）解读

编辑‖3D视觉开发者社区论文链接https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Chen_Learning_Continuous_Image_Representation_With_Local_Implicit_Image_Function_CVPR

奥比中光3D视觉开发者社区·2022-03-29 07:28

论文解读（GRACE）《Deep Graph Contrastive Representation Learning》

PaperInformation论文标题：DeepGraphContrastiveRepresentationLearning论文作者：YanqiaoZhu,YichenXu,FengYu,Q.Liu,ShuWu,LiangWang论文来源：2020,ArXiv论文地址：download代码地址：downloadAbstract在本文中，作者提出了一个利用节点级对比目标的无监督图表示学习框架。具体

Learner-·2022-03-28 11:00

论文解读（MVGRL）Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs

PaperInformation论文标题：ContrastiveMulti-ViewRepresentationLearningonGraphs论文作者：KavehHassani、AmirHoseinKhasahmadi论文来源：2020,ICML论文地址：download论文代码：downloadAbstract介绍了一种自监督的方法，通过对比图的结构视图来学习节点和图级别的表示。与视觉表示学习

Learner-·2022-03-27 16:00

论文解读（GMI）《Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization》

PaperInformation论文作者：ZhenPeng、WenbingHuang、MinnanLuo、Q.Zheng、YuRong、TingyangXu、JunzhouHuang论文来源：WWW2020论文地址：download代码地址：download前言1、自监督学习（Self-supervised）：属于无监督学习，其核心是自动为数据打标签（伪标签或其他角度的可信标签，包括图像的旋转、分

Learner-·2022-03-26 20:00

论文解读（SUGRL）《Simple Unsupervised Graph Representation Learning》

PaperInformationTitle：SimpleUnsupervisedGraphRepresentationLearningAuthors：YujieMo、LiangPeng、JieXu,XiaoshuangShi、XiaofengZhuSources：2022AAAIPaper：downloadCode：downloadAbstract作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效

Learner-·2022-03-25 11:00

Meta-HAR: Federated Representation Learning for Human Activity Recognition

目录一、Title1.1前言：二、introduction（idea）2.1研究背景：2.2相关工作2.2存在问题：2.3设计目的：三、Method3.1简述四、Experiment4.1实验步骤一、Title1.1前言：背

bu volcano·2022-03-24 02:50

论文阅读《Representation learning with contrastive predictive coding 》（CPC）对比预测编码

论文地址：RepresentationLearningwithContrastivePredictiveCoding目录一、Background（背景）二、MotivationandIntuitions（动机）三、ConstrastivePredictiveCoding（对比预测编码）1、网络整体架构2、对比学习核心思想四、MutualInformatica&InfoNCE（互信息和信息熵损失）1

科研菜鸟的奇思妙想·2022-03-18 05:15

论文阅读笔记：Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning

MomentumContrastforUnsupervisedVisualRepresentationLearning论文地址代码地址Summary提出了MomentumContrast（MoCo）的无监督视觉表示学习方法；把对比学习比作查字典过程，把字典当作队列，引入动量更新；对end-to-end、MemoryBank、MoCo三种对比学习方式进行了比较；在ImageNet和Instagram

Nin7a·2022-03-18 05:16

A Few Useful Things to Know About Machine Learning 中英文对比和笔记

AFewUsefulThingstoKnowAboutMachineLearning原文/翻译0.Introduction/简介1.Learning=Representation+Evaluation+

胡颉颃·2022-03-15 07:27

Raki的读paper小记：GloVe: Global Vectors for Word Representation

大名鼎鼎来自StanfordChrisManning组的GloVe词向量摘要本方法提出的初衷是，基于shallow-window的方法的缺点是它们不能直接对语料库的共现统计数据进行操作，而只是用一个滑动窗口滑过整个语料库，无法利用数据中的大量重复。碎碎念：首先得吐槽一下，GloVe是目前读过的paper里面最难懂的…明明他的model并不是很复杂，可能因为生词有点多（泪目模型我们利用我们的见解构建

爱睡觉的Raki·2022-03-14 07:40

A Novel Neural Source Code Representation ased on Abstract Syntax Tree译文

一种基于抽象语法树的新型神经网络源代码表示摘要：开发用于分析程序的机器学习技术备受关注。一个关键问题是如何很好地表示代码片段以便后续分析。传统的基于信息检索的方法往往把程序当作自然语言文本来处理，可能会遗漏源代码的重要语义信息。最近的研究表明，基于抽象语法树(AST)的神经网络模型能够更好地表示源代码。然而，AST的规模通常较大，现有模型容易出现长期依赖问题。本文提出了一种新的用于源代码表示的基于

KogRow·2022-03-07 15:12

文本的表示方法 -（one-hot representation） - 单词表示方法“one-hot encoding”、句子的表示方法“Boolean、count、Tf-idf” 应用举例

文本的表示方法-（one-hotrepresentation）-单词表示方法“one-hotencoding”、句子的表示方法“Boolean、count、Tf-idf”应用举例一、文本的表示方法简介二、应用举例2.1、通过向量的方式去表达一个单词2.2、通过向量的方式去表达一个句子（句子已经过分词处理）一、文本的表示方法简介由于文字是人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，计算机无法直接识别，我们

muxinzihan·2022-03-07 07:29

多模态特征表示和融合

多模态机器学习主要有五个方面的工作1.Representation主要任务是学习如何更好的提取和表示多模态数据的特征信息，以利用多模态数据的互补性2.Translation主要任务是如何将数据从一种模态转换

lowl·2022-02-21 07:46

随写

不敢相信凌晨五点半睡的我依然很精神一星期以前，老师说让没准备representation的同学都好好准备，在这节课完成。

瞎唱假写·2022-02-17 09:08

Knowledge Representation Learning with Confidence

威廉·莎士比亚真的写过《哈姆雷特》吗?基于置信度的知识表示学习摘要知识图谱能够提供重要的关系信息，在各种任务中得到了广泛的应用。然而，在KGs中可能存在大量的噪声和冲突，特别是在人工监督较少的自动构造的KGs中。为了解决这一问题，我们提出了一个新的置信度感知（confidence-aware）知识表示学习框架(CKRL)，该框架在识别KGs中可能存在的噪声的同时进行有置信度的知识表示学习。具体地说

foochane·2022-02-10 01:14

A Note on 3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shape Modeling

3DShapeNets：体积形状建模的深度表示Paper利用2.5D深度传感器，廉价把不完整的3D形状->完整Tothisend,weproposetorepresentageometric3Dshapeasaprobabilitydistributionofbinaryvariablesona3Dvoxelgrid,usingaConvolutionalDeepBeliefNetwork.卷积深

Cabcab·2022-02-07 07:41

第8-1节表示 (Representation)|机器学习速成课程

文章转载自Google,最近更新：2018-07-31Google上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。这个课程节奏紧凑、内容实用。课程基本可以全程中文（包括视频）,免费,并且有相关的练习.如果可以翻墙的小伙伴,可以看看,链接如下:机器学习速成课程具体内容如下:1.特征工程传统编程的关注点是代码。在机器学习项目中，关注点变成了表示。也就是说，开发者通过添加和改善特征来调整模型。将原始数

努力奋斗的durian·2022-02-07 05:30

新闻推荐(9):Knowledge-Aware Document Representation for News Recommendations

前言Recsys2020中一篇关于新闻推荐的长文官方代码：https://github.com/danyang-liu/KRED来自微软亚研和中科大的合作关键问题/背景：新闻内容中包含有实体，是重要的辅助信息工业新闻推荐系统包含各种关键应用，如个性化推荐、逐条推荐、新闻分类、新闻流行度预测和本地新闻检测。通过合并实体能更好地表征文档/新闻，统一构建这些应用(多任务学习)。然而，现有的文档表征模型要

阿瑟_TJRS·2021-12-21 11:44

Django序列化组件Serializers使用详解

validated_data05、序列化组件校验字段06、序列化组件.create()and.update()07、序列化组件ModelSerializer08、序列化组件构造复杂的结构09、序列化组件修改返回值to_representation

·2021-12-06 16:57

论文粗读“Label-Specific Document Representation for Multi-Label Text Classification”

XiaoL,HuangX,ChenB,etal.Label-specificdocumentrepresentationformulti-labeltextclassification[C]//Proceedingsofthe2019ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessingandthe9thInternationalJointC

掉了西红柿皮_Kee·2021-11-15 17:50

长尾分布之DECOUPLING REPRESENTATION AND CLASSIFIER

原始文档：https://www.yuque.com/lart/pa...ICLR2020的文章.针对长尾分布的分类问题提出了一种简单有效的基于re-sample范式的策略.提出的方法将模型的学习过程拆分成两部分:_representationlearning_和_classification_.对于前者,则将完整的模型在原始的数据分布上进行训练,即instance-balanced(natura

·2021-11-08 10:53

AAAI2021论文解读：Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning

这篇论文的核心是通过显著性估计的方法将图像前景粘贴到其他背景图像中，进行对比学习，对比学习部门完全沿用现用方法，所以应用在下游任务如检测，单实例多实例的矛盾仍然没有解决，但是本文尝试解决解决的是通过复制粘贴的方式学到背景不变性，学到了背景不变性意味着模型学习到了区分前后景，对检测任务是有帮助的。摘要：现有的自监督学习的一大缺陷是无法定位前景目标，导致其无法提取有判别力的高级特征。本文提出的方法是先

赵小闹闹·2021-11-02 09:22

RPC和RESTful的区别

MessageQueue）共享内存（SharedMemory）本地套接字接口（IPCSocket）RPC要解决的三个问题如何表示数据如何传递数据如何表示方法REST超文本（或超媒体）资源（Resource）表征（Representation

zhanyd·2021-10-27 13:48

java开发SSM框架具有rest风格的SpringMVC

目录RESTful架构资源表现层（Representation）状态转化（StateTransfer）简单小结SpringMVC对RESTful架构的支持利用ajax实现前后端完全分离RESTful架构

·2021-10-13 11:31

论文阅读“ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer”

YanY,LiR,WangS,etal.ConSERT:AContrastiveFrameworkforSelf-SupervisedSentenceRepresentationTransfer[J].arXivpreprintarXiv:2105.11741,2021.摘要粗读学习高质量的句子表征有利于广泛的自然语言处理任务。虽然基于BERT的预训练语言模型在许多下游任务上都取得了很高的性能，但

掉了西红柿皮_Kee·2021-09-15 21:07

Could not find acceptable representation (已解决)

解决方案1：@ResponseBody方法的返回类型由JSONObject改为Object,return时直接返回Object;修改springmvc-servlet.xml,增加messageConvertersjson-->需要jacksonjar包支持：jackson-core-lgpl-1.2.1.jar和jackson-core-lgpl-1.2.1.jar。解决方案2：@Respons

步尔斯特·2021-08-07 19:31

[Pod] Invalid string representation for a specification

objcat·2021-08-04 09:19

2018-12-10 rest_framework总结

rest总结目录安装与配置模型定义路由视图序列化条件过滤增删改查方法自定义to_representation方法get_queryset方法get_object方法1.安装与配置安装djangorestframe

MW演员·2021-06-26 17:34

第7-2节表示 (Representation)|机器学习速成课程

文章转载自Google,最近更新：2018-07-31Google上线了一个“机器学习速成课程”，英文简称MLCC。这个课程节奏紧凑、内容实用。课程基本可以全程中文（包括视频）,免费,并且有相关的练习.如果可以翻墙的小伙伴,可以看看,链接如下:机器学习速成课程具体内容如下:特征集学习目标：创建一个包含极少特征但效果与更复杂的特征集一样出色的集合到目前为止，我们已经将所有特征添加到了模型中。具有较少

努力奋斗的durian·2021-06-22 04:19

RESTFUL特性探究

RESTFUL梗概RESTFUL:url为名词，http操作为动词，进行representation分配，更多的依靠http的性质如栏等进行操作，http性质利用越多越好根据《HTTP权威指南所描述》，

adsio·2021-06-10 06:52

404 The origin server did not find a current representation for the target resource or

继上一篇文章中的部署问题后，笔者又遇到了404的问题，虽说把项目在服务器上跑了起来，阔就是访问不到我的index页面呀！404Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresourceor如同妈妈说家里有好吃的，但是你找不到在哪里一般。难受人呀！我认为项目既然已经部署启动了，但是报404，一定是url不对于是我在url中输

爱学习的毛毛·2021-06-07 03:51

【论文阅读】Multi-Turn Response Selection for Chatbots with Deep Attention Matching Network

目录一、简介二、方法1.任务:多轮对话回复选择2.模型架构attention模块Representation：Matching：Aggregation：三、实验1.数据集2.评价指标3.实验设置4.实验结果四

桥本环奈粤港澳分奈·2021-06-03 16:50

PDDL------The STRIPS representation

PDDListhestandardPlanningDomainDefinitionLanguage.TheSTRIPSrepresentationusesalogicallanguagetorepresentpropertiesofstates;actionsarerepresentedbytheirpreconditionsandadd/deleteeffects;enablesalgorith

何大炮·2021-05-18 23:16

LeetCode算法题-Prime Number of Set Bits in Binary Representation（Java实现）

这是悦乐书的第311次更新，第332篇原创01看题和准备今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第180题（顺位题号是762）。给定两个正整数L和R，在[L,R]范围内，计算每个整数的二进制数中1的个数，判断1的个数是否是一个素数。例如，21的二进制数是10101，其中1的个数有3个，3是一个素数。例如：输入：L=6，R=10输出：4说明：6-->110（2个1，2是素数）7-->111

程序员小川·2021-05-09 21:57

神经网络的表示 Neural Networks representation

原文http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309本栏目（Machinelearning）包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、OctaveTutorial、LogisticRegression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM（SupportVectorMachines支持向量机）、聚类、降维、异

MapleLeaff·2021-05-04 19:45

Neural Discrete Representation Learning

Learningusefulrepresentationswithoutsupervisionremainsakeychallengeinmachinelearning.Inthispaper,weproposeasimpleyetpowerfulgenerativemodelthatlearnssuchdiscreterepresentations.Ourmodel,theVectorQuant

朱小虎XiaohuZhu·2021-05-03 03:55

fer2013人脸表情识别案例

fer2013人脸表情识别工程目录一、下载数据集下载地址：https://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-facial-expression-recognition-challenge

Recalcitrant·2021-04-29 20:40

ElasticSearch_6.8.0版本

资源:所谓"资源"，就是网络上的一个实体，或者说是网络上的一个具体信息表现层:我们把"资源"具体呈现出来的形式，叫做它的"表现层"(Representation)。状态转化(StateTransfer

磊11·2021-04-21 14:32

GloVe: Global Vectors for Word Representation阅读总结

论文：GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentationcs224视频：https://www.bilibili.com/video/BV1pt411h7aT?t=4017&p=3目录一、背景介绍二、实验方法三、模型理解1、和其他模型的关系2、模型复杂度四、实验结果0、实验设置1、单词类比任务（wordanalogytask）2、单词相似性（Wordsimilarit

2016bits·2021-04-19 21:33

Multimodal Transformer with Multi-View Visual Representation for Image Captioning

Introduction之前方法的主要问题：注意力机制只关注模态间的相互影响（objecttoword）目前的模型都太小可能无法完全理解visualobject之间的复杂关系region-basedvisualfeatures可能无法涵盖图中所有的object，不足的视觉表达导致无法产生精准的caption针对前两点：使用MT（MultimodalTransformer）modelforimage

卖鱼家的少爷·2021-04-14 23:08

Go reflect

此类应用采用某种机制来实现自己行为的描述（self-representation）和监测（examination），并能根据自身行为的状态和结果，调整或修改应用所描述行为的状态和相关的语义。

JunChow520·2021-04-08 12:31

【预训练视觉-语言模型文献阅读文献阅读】最新BERT模型——UNITER: UNiversal Image-TExt Representation Learning

【预训练视觉-语言模型文献阅读文献阅读】最新BERT模型——UNITER:UNiversalImage-TExtRepresentationLearning文章目录【预训练视觉-语言模型文献阅读文献阅读】最新BERT模型——UNITER:UNiversalImage-TExtRepresentationLearningAbstract1Introduction介绍2RelatedWork相关工作3

Leokadia Rothschild·2021-03-18 22:48

SpringMvc遇见404刁钻的问题The origin server did not find a current representation for the target resource

SpringMvc环境搭建遇见404刁钻的问题Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetargetresourceorisnotwillingtodisclosethatoneexists.怎么解决？遇见这个问题困惑了我一整天，检查了所有可能出现的地方。一开始怀疑web.xml映射路径配置错了换了好几种方式还是没解决，在后来检查了一

Maker_Wei_DADA·2021-03-11 21:11

国考英语每日一题 2020.3.06

[正确答案]C[考点类型]名词[考点剖析]题干中的representation意为“表现,表达"

Angela赵舞佳·2021-03-11 04:56

LeetCode #762 Prime Number of Set Bits in Binary Representation 二进制表示中质数个计算置位

762PrimeNumberofSetBitsinBinaryRepresentation二进制表示中质数个计算置位Description:GiventwointegersLandR,findthecountofnumbersintherange[L,R](inclusive)havingaprimenumberofsetbitsintheirbinaryrepresentation.(Recal

air_melt·2021-02-25 22:47

深入理解：强化学习之Successor Representation

前面写过两篇论文解读，都是关于SuccessorFeatures在迁移强化学习中的应用（点击进入第一篇，点击进入第二篇）。这两篇文章都是基于强化学习中的SuccessorRepresentation(SR)概念发展出来的，今天我们来详细探讨一下这里的SuccessorRepresentation。【背景及发展脉络】一般强化学习算法分为两类：model-based和model-free。Model-

Papers_L·2021-02-22 09:12

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