Representation 第5页

论文阅读：Self-Supervised Video Representation Learning With Odd-One-Out Networks

目录ContributionsMethod1、Model2、Threesamplingstrategies.3、Videoframeencoding.ResultsMoreReferencetoFollow论文名称：Self-SupervisedVideoRepresentationLearningWithOdd-One-OutNetworks（2017CVPR）论文作者：BasuraFernan

小吴同学真棒·2023-06-16 06:45

CGAL 二维剖分

目录一、2DTriangulations1、定义2Representation2.1TheSetofFaces2.2ARepresentationBasedonFacesandVertices3SoftwareDesign4BasicTriangulations4.1Description

点云侠·2023-06-13 10:07

My Note of Diffusion Models

DiffusionModelsLinks:https://theaisummer.com/diffusion-models/MarkovianHierachicalVAErvs:data:x0x_{0}x0,representation

nbu04william·2023-06-09 11:56

《A Few Words on Representation Learning》is from Thalles‘blog

本文翻译自Thalles的blog，有兴趣的可以看原文。表征学习入门Introduction在过去的二十年中，人工智能(Al)领域发生了巨大的变化研究和工业应用方面的发展。逻辑回归和朴素贝叶斯等机器学习算法可以从一组特征中识别模式，并解决那些似乎无法通过将知识硬编码到专家系统中来解决的问题。这些浅层学习算法可以执行相对复杂的任务，例如产品推荐或学习区分垃圾邮件和非垃圾邮件。更有意思的是，这些浅层机

宝剑磨，梅花寒·2023-06-09 08:52

论文笔记：（CVPR 2022）Local Texture Estimator for Implicit Representation Function

LocalTextureEstimatorforImplicitRepresentationFunction（CVPR2022）Paper：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//ipl.dgist.ac.kr/LTE_cvpr.pdfCode:https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jaew

倘若我问心无愧呢丶·2023-06-09 01:46

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

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/35475PaperInformation论文作者：ZhenPeng、WenbingHuang、MinnanLuo、Q.Zheng、YuRong、TingyangXu、JunzhouH

qq_43479892·2023-06-07 10:04

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

贡布里希《艺术的故事》十讲伦勃朗自画像杨振宇 2019.1.27 上图

（选自前言）再现representation还能带来惊奇吗？图片发自App

荒波·2023-04-21 17:36

Multi-modal Alignment using Representation Codebook

Multi-modalAlignmentusingRepresentationCodebook题目Multi-modalAlignmentusingRepresentationCodebook译题使用表示子空间的多模态对齐期刊/会议CVPR摘要：对齐来自不同模态的信号是视觉语言表征学习（representationlearning）的重要一步，因为它会影响后期阶段的表现，如跨模态融合（across

uuu_柚子·2023-04-21 14:48

【菜鸡读论文】Micro-expression Recognition Based on Facial Graph Representation Learning and Facial Action

【菜鸡读论文】Micro-expressionRecognitionBasedonFacialGraphRepresentationLearningandFacialAction大家好哇！这一周就正式开学啦，因此也要开始读论文了。快乐的寒假总会过去，现在又迎来了可怜的打工人时刻。不过上了一周课之后，倒也感觉不像周一这么排斥开学了，也可能因为今天是周五吧（所以才说出这种毫无道理的话哈哈）。新的一年，

猫头丁·2023-04-21 03:01

【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

网络请求实战-RESTFUL约定和Postman工具

RESTFUL协议表现层状态转化（Representationalstatetransfer）资源、表示和转换资源（Resource）服务端的一个资源拥有URL表示（Representation）服务端的资源在客户端的表示客户端拥有操作服务端资源的方法转换

路人i++·2023-04-20 05:00

Contrastive Representation Learning 对比表征学习 (一) 对比训练目标

对比表征学习对比表征学习的目标是去学习一种嵌入空间（embeddingspace），在该空间中，具有潜在相似性的样本对彼此相距较近，而不够相似的样本对彼此疏远。对比学习可以被应用于监督与无监督相关任务中。对于涉及到无监督数据的工作，对比学习是自监督学习研究中最有效的方法之一。对比学习的训练目标早期用于对比学习的损失函数，只涉及到一个正样本和一个负样本。最近对于训练目标的设计趋势是在一个训练batc

阿达西家·2023-04-20 04:20

Contrastive Representation Learning 对比表征学习（二）关键成分

原文翻译自这里关键成分大量数据增强给定一训练样本，在计算其相关损失之前通常需要数据增强技术为该样本添加噪声。适度的数据增强设定对于学习一个优秀的，泛化性好的嵌入特征是至关重要的。其在不改变语义信息的同时将些微变量引入到样本之中，以此鼓励模型去学习表征的主要部分。比如，SimCLR中的实验表明随机裁剪和随机颜色失真对于学习图像的视觉表征是至关重要的。大BatchSize对于很多依赖batch内负样本

阿达西家·2023-04-20 04:49

BERT的输入输出是什么？

从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP

诚诚程程成·2023-04-20 00:56

【CS61A】学习笔记

目录参考资料Week88.1Inheritance8.2Representation8.2.1StringRepresention8.2.2PolymorphicFunction8.2.3SpecialMethodName8.3CompositionLab07

juruo_c·2023-04-19 13:28

2018.7.5【泛读】Nonparametric Variational Auto-encoders for Hierarchical Representation Learning

这篇文章指出vae模型使用简单的高斯分布作为先验，先验中没有灵活的参数，导致模型不够灵活。因此，以一个狄利克雷过程（本文是中国餐馆过程CRP）作为vae的先验，以此来增强隐变量的能力。在本文中，训练过程是交替的，即先用vae对encoder和decoder进行训练，然后使用变分推断对CRP进行推断，作者认为这是一种统一的训练。同时，作者认为，VAE中，先验部分和decoder部分可以视为数据的生成

努力科研的小树蛙·2023-04-18 21:53

13、DRF实战总结：重写DRF的to_representation和to_internal_value方法的作用详解（附源码）

DRF的to_representation和to_internal_value是序列化和反序列化过程中最核心的方法，它们分别用于将数据对象转换成字典，和将字典转换成数据对象。

SteveRocket·2023-04-18 12:59

Unsupervised Action Segmentation by Joint Representation Learning and Online Clustering_CVPR 2022理解速

UnsupervisedActionSegmentationbyJointRepresentationLearningandOnlineClustering_CVPR2022链接：https://www.researchgate.net/publication/351925764_Unsupervised_Action_Segmentation_by_Joint_Representation_Le

Yuggie_Sue·2023-04-16 20:28

Towards Representation Alignment and Uniformity in Collaborative Filtering

协同过滤中的表示对齐和一致性1.主要工作2.alignmentanduniformity对齐和均匀性1.主要工作１我们从理论上证明，完全对齐和均匀编码器构成了BPR损耗的精确最小值。我们还实证分析了典型CF方法在量化对齐和一致性方面的学习动态。基于分析结果，提出了一个简单而有效的直接优化这两个属性的学习目标，即DirectAU。在三个公共数据集上的大量实验表明，该DirectAU在对齐和一致性之间

呆狐仙·2023-04-16 00:34

web开发报错：The origin server did not find a current representation for the target…

eclipse开发web项目报错：Theoriginserverdidnotfindacurrentrepresentationforthetarget…我用的是eclipse，第一次建web项目，开始运行没问题，然后自己删了项目，重新建一个新的web项目，然后自己新建添加了一个index.html文件，启动服务器运行，一直报错404.经过网上一番折腾依旧404…回去报错页面，查看报错原因：The

Karen⁠·2023-04-15 15:54

复现Modality to Modality Translation: An Adversarial Representation Learning and Graph Fusion Network

说好的pytorch框架，结果加载个数据还得安tf和keras结果又是ordinalnotinrange(128)的报错这次可以判断是加上这段话解决的importpickleaspklfromfunctoolsimportpartialimporttorchpkl.load=partial(pkl.load,encoding="latin1")pkl.Unpickler=partial(pkl.U

Mighty_Crane·2023-04-14 15:03

【论文阅读13】Hybrid embedding-based text representation for hierarchical multi-label text classification

论文十问十答：Q1论文试图解决什么问题？Q2这是否是一个新的问题？Q3这篇文章要验证一个什么科学假设？Q4有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？Q5论文中提到的解决方案之关键是什么？Q6论文中的实验是如何设计的？Q7用于定量评估的数据集是什么？代码有没有开源？Q8论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？Q9这篇论文到底有什么贡献？Q10下一步呢？有什么工作可

Alan and fish·2023-04-13 22:24

希尔伯特第 13 问题，Kolmogorov–Arnold representation theorem 和通用近似定理（Universal approximation theorem）

文章目录1.希尔伯特第十三问题1.1介绍1.2历史1.2.1近期发展1.2.1.1打开和关闭，然后再打开1.2.1.2事情的根源1.2.1.3视觉思考1.2.1.4迈向连接网络1.3列线图（Nomography）2.Kolmogorov–Arnoldrepresentationtheorem2.1历史2.2变体（Variants）2.3局限性3.通用近似定理（Universalapproximat

teengad·2023-04-10 16:10

论文笔记：Effective and Efficient Sports Play Retrieval with Deep Representation Learning

KDD20190abstract提出了一个深度学习模型，来表征运动员轨迹（play2vec）关于noise很robust只需要线性的时间来计算两个运动员之间的相似程度1Intro相似比赛检索（similarplayretrieval）是指从数据库中查找与查询Play相似的比赛过程其中Play指的是比赛的片段，其持续时间从几秒钟到几分钟不等。类似比赛检索的核心问题在于衡量两场比赛片段之间的相似性这是

UQI-LIUWJ·2023-04-09 18:26

放射图表征学习(Radiograph Representation Learning)部分论文汇总

本文不保证时效性覆盖性ICLR[link][code][MRM][23]AdvancingRadiographRepresentationLearningwithMaskedRecordModelingMICCAI[link][code][M3AE][22]Multi-modalMaskedAutoencodersforMedicalVision-and-LanguagePre-training[

xiongxyowo·2023-04-09 01:53

2020-05-13 Genetic Programming With a New Representation to Automatically Learn Features and Evol...

一种新的自动学习特征和进化集合的遗传规划方法集成学习，特征学习，遗传规划，图像分类，表示图像分类是机器学习和计算机视觉领域的一个热门课题，但由于图像的高度变异性，它具有很大的挑战性。与单一分类算法相比，采用集成方法求解图像分类可以获得更高的分类性能。然而，要获得一个好的集成方法，一个集成算法中的分量（基）筛子应该是准确和多样的。为了有效地解决图像分类问题，需要对原始像素进行特征提取，将其转化为高层

野生小肥猪·2023-04-08 07:59

教育神经科学第六章——语言发展（三）

首先表征representation这个词的概念就比较陌生。其次表征的几大类中的图式是什么意思之前也是浅尝辄止。

极目Studio·2023-04-07 07:44

89、HexPlane: A Fast Representation for Dynamic Scenes

简介主页：https://caoang327.github.io/HexPlane/HexPlane动态3D场景可以由六个学习到的特征平面显式表示简单而言，作者出发点是使用TensoRF思想来解决动态NeRF中存在的高内存消耗和空间稀疏问题实现流程内存问题如果使用4D体素表示3D动态场景，那么t时刻动态场景可以表示为{V1,V2,⋯ ,VT}\{V_1,V_2,\cdots,V_T\}{V1,V2

C--G·2023-04-06 23:42

REST接口的基本原理介绍

Representation

__弯弓__·2023-04-05 06:00

Improved Security Requirements Engineering using Knowledge Representation

使用知识表示的改进的安全需求工程摘要在本文中，我们为SysML-Sec框架引入了一个安全元模型，该模型是通过使用知识表示技术来显式表示安全问题而开发的，旨在改善安全需求工程流程。这种元模型可以指定本体概念，这些本体概念定义了通过SysML-Sec图引入的安全工件的语义。该元模型还可以表示将几个这样的概念联系在一起的关系。然后，使用此表示法来推理系统设计师和安全专家通过SysML-Secframew

PaperTranslate·2023-04-05 05:44

论文复现-3：ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer

在这个文件中，data是process之后的数据集，用在model的train过程中。datasets是放置data的zip的文件夹output是modeltrain和evaluation之后得到的文件scripts是modeltrain或者test可能会用到的sh文件sentence_transformers存放的是pythontool中的sentence_transformers的具体模块tr

QianTu&·2023-04-01 18:58

论文复现-1：ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer

论文题目：ConSERT:AContrastiveFrameworkforSelf-SupervisedSentenceRepresentationTransfer文章目录论文内容回顾论文做了什么？一、问题发现二、relatedwork三、论文工作3.1模型架构3.2模型详解3.3数据增强手段3.4融入supervision信号3.5模型实验四、Ablationstudy论文内容回顾论文做了什么？

QianTu&·2023-04-01 18:57

论文复现-2：ConSERT: A Contrastive Framework for Self-Supervised Sentence Representation Transfer

文章目录代码实现部分1.数据集2.模型部分2.1main主文件模型部分数据加载部分model的加载sentenceembedding的得到train数据dev数据model的train更新参数trainprocess3.损失函数与优化器4.模型训练与推理5.代码运行示例代码实现部分1.数据集Chinesedataset：ATEC-CCKS数据集中是sentencepair形式存储的数据集，每行数据

QianTu&·2023-04-01 18:57

理解RESTful架构

理解RESTful架构一、背景以及疑问二、起源三、名称四、资源（Resources）五、表现层（Representation）六、状态转化（StateTransfer）七、综述八、误区一、背景以及疑问越来越多的人开始意识到

飞翔的佩奇·2023-03-31 06:01

2021-ACS-IGN: A Novel and Efficient Deep Graph Representation Learning Framework for Accurate

2021-ACS-IGN:ANovelandEfficientDeepGraphRepresentationLearningFrameworkforAccuratePaper:http://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jmedchem.1c01830Code:https://github.com/zjujdj/InteractionGraphNet/tree/mast

发呆的比目鱼·2023-03-30 22:13

论文阅读《Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields》

论文地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2103.13415源码地址：https://github.com/google/mipnerf背景知识：图像下采样过程会产生锯齿现象，从信号处理的角度分析：用低频率（低分辨率）的信号来表示（采样）高频率（高分辨率）的信号时，会产生信号的混叠现象。图形学上常用的抗锯齿方法有以下两

CV科研随想录·2023-03-30 17:27

Multifractal detrended fluctuation analysis for image texture feature representation(2014)

Abstract:多重分形理论已经被广泛应用于多个领域中。本文基于多重分形去趋势波动分析提出了提取灰度序列和二维灰度图像的两种多重分形描述符。通过纹理测试，提出的多重分形参数可以很好的描述纹理特征。已经进行了三个方面的实验来验证所提出参数的鲁棒性，包括噪声干扰，图像模糊程度和压缩比。将所提出的的参数与通过标准多重分形分形计算的其他种类的纹理特征参数，不同盒计数法和灰度共生矩阵之间进行比较。结果表明

dynelm·2023-03-30 00:13

JVCI: Journal of Visual Communication and Image Representation 投稿经验

一、期刊简介JournalofVisualCommunicationofImageRepresentation，简称JVCI或者JVCIR，Elseiver旗下期刊，CCF推荐3区SCI。在计算机科学和软件工程类期刊中排名约前30%，IF2.678,CiteScore值4.9，h-index68。主要关注计算机视觉、图像处理、模式识别等方向。二、投稿注意No.1强调创新点很重要，一定要用纯正的英文

suoluo_2020·2023-03-29 19:07

[实体对齐综述]A benchmark and comprehensive survey on knowledge graph entity alignment via representation

基于表示学习的知识图谱实体对齐的基准和综合综述RuiZhang,BayuDistiawanTrisedya,MiaoLi,YongJiangJianzhongQiVLDBJournal(2022)摘要过去几年里，由于知识库在人工智能应用中的重要作用，学术界和工业界对知识库的兴趣呈指数级增长。实体对齐是丰富知识库的一项重要任务。本文提供了使用表示学习新方法的代表性实体对齐技术的综合教程式综述。我们提

boywaiter·2023-03-28 19:52

GloVe: Global Vectors for Word Representation 阅读笔记

GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation阅读笔记词嵌入模型背景研究目前关于词嵌入模型的研究主要有两个方向全局矩阵分解模型——latentsemanticanalysis(LSA)过多的基于统计学信息，导致在词类类比任务上表现不好基于上下文的窗口模型——skip-grammodel依赖上下文信息过多，导致无法有效获取全局信息所以作者的想法是将二者的优点结合起来

泰勒不会展开·2023-03-27 15:04

springboot测试接口时报错 Could not find acceptable representation

问题今天在测试接口时，出现错误，406了WARN17364—[nio-8080-exec-1].w.s.m.s.DefaultHandlerExceptionResolver:Resolved[org.springframework.web.HttpMediaTypeNotAcceptableException:Couldnotfindacceptablerepresentation]在网上查找资

baibai___·2023-03-25 21:31

论文 | P3D视频特征提取网络解读《learning spatio-temporal representation with pseudo-3D residual networks》

写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~~这篇文章是出自ICCV2017的一篇文章，在视频识别领域中属于用3DConvNets来提取视频特征的方法，其提出的P3D伪3D残差网络是一个比较经典的网络结构，还是非常有学习意义的。全文链接：https://arxiv.org/abs/1711.10305可参考github链接：https://github.com/ZhaofanQiu/pseudo-3d-r

与阳光共进早餐·2023-03-25 12:39

The origin server did not find a current representation for the target resource or is not willing...

异常.png一直以为自己是路径错误，查了半天实在没有发现错误，然后用了下一种方法选中tomcat，右键addandremove把里面项目移除移除.png移除后右键publishpublish.png双击tomcat，选择程序运行选择程序运行.png然后保存，添加项目运行就行了

DFYang·2023-03-24 05:27

Django REST框架中对Serializer嵌套资源进行自定义过滤，to_representation方法的相关应用

前段时间在项目中实现假删除功能，发现一个问题：以‘专家’和‘专家组’为例，‘专家’外键关联‘专家组’，对‘专家组’进行假删后，‘专家’的serializer中的嵌套显示数据依然会显示被假删的组。这个问题的解决办法就是需要对嵌套资源进行自定义过滤（本例就是做了假删除的组过滤掉，即去掉isDelete=True的‘专家组’数据）。model如下：classExpertGroup(models.Mode

十万个榴莲饼·2023-03-21 23:31

【论文翻译】Visual Object Networks: Image Generation with Disentangled 3D Representation

论文原文：http://papers.nips.cc/paper/7297-visual-object-networks-image-generation-with-disentangled-3d-representations完整的图、表及引用见原文，用于学习记录，与有需要的人分享。摘要最近在深度生成模型方面的进展导致了图像生成方面的巨大突破。然而，虽然现有的模型可以合成逼真的图像，但它们缺乏对

hy_238f·2023-03-21 01:09

视觉感知——【Transformer】BEVFormer: Learning BEV Representation from Multi-Camera Images

目录文章侧重点网络架构论文链接：BEVFormer:LearningBird’s-Eye-ViewRepresentationfromMulti-CameraImagesviaSpatiotemporalTransformers（内附官方中文版）提取码：z3un源码：https://github.com/zhiqi-li/BEVFormer文章侧重点BEVFormer应用Transformer和时

zz的大穗禾·2023-03-20 07:31

剖析NLP历史，看chatGPT的发展

所以预训练技术的发展，都是在围绕怎么得到一个好的语义表征（representation）的这一层次，逐渐改进的。

stark_summer·2023-03-15 07:35

[Paper] || 基因embedding Gene2vec: distributed representation pf genes based on co-expression

一句话总结：将有共表达的基因对当作上下文（context)，利用Skip-Gram模型做geneembedding。问题背景NLP的一个动机是希望把文本转换成带有语义信息的向量送入机器学习模型计算，这篇文章希望在仅得知基因名的情况下，预测基因间相互作用。方法数据集：从GEO导出的984个全转录组人类基因数据集，在每个dataset中，选择Pearson系数高于0.9的基因对作为共表达基因。输入和输

葵sunshine·2023-03-14 06:27

Pod Architectures环境配置

在podfile中加入以下代码post_installdo|installer_representation|installer_representation.pods_project.targets.eachdo

大冰子gg·2023-03-13 11:59

推荐频道

Representation