kdd论文笔记第20页

GET3D 论文笔记（二）损失函数与指标

文章目录Metrics几何指标一级指标COVMMD二级指标CDLFD纹理指标从FrechetDistance到FIDFID-3DandFID-OriMetrics为了衡量unconditionalgeneration模型的能力，需要将生成集的形状SgS_gSg与参考集形状SrS_rSr进行对比，并衡量模型在几个指标上的表现。几何指标参考：https://blog.csdn.net/weixin_4

Melody2050·2023-04-09 18:18

九月份读论文笔记

之前两个月有点松懈，都没有认真读论文记笔记，开学了，要开始加油了。9月份目标：20篇paper2019.9.3MaskscoringR-CNN这篇文章是cvpr19的文章，在maskrcnn上进行了改进，虽然只做了很小的改动，但是motivation很充分，可以看出作者对maskrcnn研究的比较透彻。maskrcnn在输出instance置信度的时候，用的是分类的置信度，跟检测一样。这样做的问题

nowherespyfly·2023-04-09 17:35

Linguistically-Informed Self-Attention for Semantic Role Labeling 论文笔记

jointlypredictpartsofspeechandpredicatespartsofspeech词性标注predicates谓语标注，是SemanticRoleLabeling的一个子任务，把句子中的谓词标注出来，用于后续SRL。performparsingandattendtosyntacticparseparentsSyntactically-informedself-attenti

panda1942·2023-04-09 16:48

将RNN嵌入到ENCODER–DECODER

阅读论文笔记：NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate一、进食前提这里要弄明白RNN，LSTM，BiRNN，Seq2Seq

丶Morghulis·2023-04-09 07:01

P-Tuning : GPT Understands,Too 论文笔记

P-Tuning:GPTUnderstands,Too论文笔记IntroductionMethod：P-tuning结构优化方法代码实验IntroductionLLM目前可以分为三类，Decoder-Only

HanZee·2023-04-09 04:22

Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer识别转移性乳腺癌_论文笔记

摘抄：1.Standardized,accurateandreproduciblepathologicaldiagnosesareessentialforadvancingprecisionmedicine.2.Limitationsofthequalitativevisualanalysisofmicroscopicimagesincludeslackofstandardization,diag

Sjmanman·2023-04-09 02:47

【视频显著性检测】Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks【论文笔记】

论文链接这篇论文非常有意思，不仅仅在于显著性，而在于数据集的生成。本文主要内容：一、提出使用神经网络做动态视觉显著性检测二、提出一种人工合成视频数据的方法。★★★★★三、在数据集上state-of-the-art，且速度更快。网络结构网络结构如图，输入单张图片经过全卷积网络输出得到静态显著性检测图，然后与下一帧的帧对结合，输入动态的全卷积网络得到最终的显著性检测图。网络结构非常清晰。视频数据的合成

千草幽幽·2023-04-09 01:27

本地化差分隐私LDP

可以看看下面博客：论文笔记：软件学报2018本地化差分隐私研究综述-知乎前言随着大数据时代信息技术的不断发展，个人信息的隐私问题越来越受到关注，如何在数据发布和分析的同时保证其中的个人敏感信息不被泄露是当前面临的重大挑战

XueDaxuan·2023-04-09 00:37

论文笔记 | Conducting research in marketing with quasi-experiments

这篇论文是JournalofMarketing上的论文，讲了使用准实验来进行论文研究的一些事项。外生性识别的来源、几种准实验方法的注意点还有内生性的解决。这篇论文对于准实验或者是平常论文的展开有一个非常友善的指导功能，可以阅读~摘要：本文旨在通过描述使他们的工作令人信服的基本逻辑和一系列行动，扩大营销学者和那些阅读他们工作的人对准实验方法的理解。*准实验方法的目的是，在没有实验变异的情况下，确定因

Claire_chen_jia·2023-04-08 23:24

论文笔记|固定效应的解释和使用

DeHaanE.Usingandinterpretingfixedeffectsmodels[J].AvailableatSSRN3699777,2021.虽然固定效应在金融经济学研究中无处不在，但许多研究人员对作用的了解有限。这篇论文解释了固定效应如何消除遗漏变量偏差并影响标准误差，并讨论了使用固定效应回归时的常见陷阱。特别关注在X变化很小或没有变化的固定效应组（例如，公司）如何混淆系数估计和解

Claire_chen_jia·2023-04-08 23:53

论文笔记 | 标准误聚类问题

关于标准误的选择，如是否选择稳健性标准误、是否采取聚类标准误。之前一直是困惑的，惯用的做法是类似主题的文献做法。所以这一次，借计量经济学课程之故，较深入学习了标准误的选择问题。在开始之前推荐一个知乎博主。他阅读了很多top期刊的paper，然后平均以一周一更新的频率分享，几乎不中断。倾佩他认真专注以及坚持分享的style~知乎-无宇的主页下面是这篇博客阅读的文献和一些文章[1](2009,RFS)

Claire_chen_jia·2023-04-08 23:22

软件智能：aaas系统基于本体论的AI通用框架

数据挖掘信息组--AI组态组织【系数过程-因果:使用和提及，请求和填充】KDD资源库--AI模态形式【代数图形-实例：搜索和求解】机器学习术语表--AI生态环境【几何模型-计算：评估和训练

一水鉴天·2023-04-08 21:11

Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization 论文笔记

前言通常来说，深度学习在一些计算机视觉任务上的应用，比如分类、定位和检测，需要大量精确标注的数据，而模型在这些数据集上进行预训练之后，并不能直接应用到其它的任务中。为了减少这种限制，人们开始利用弱监督方法来进行学习，弱监督的训练数据一般只有image-level标签，没有大型数据集中的location-level（bbox和关键点）和pixel-level（每个像素都有一个类标签，用于语义分割）标

头柱碳只狼·2023-04-08 16:57

REC系列：Rethinking and Improving Feature Pyramids for One-Stage Referring Expression Comprehension论文笔记

REC系列：RethinkingandImprovingFeaturePyramidsforOne-StageReferringExpressionComprehension论文笔记一、Abstract

乄洛尘·2023-04-08 11:34

基于 Bounding Box 的弱监督实例分割 BoxSnake: Polygonal Instance Segmentation with Box Supervision 论文笔记

基于BoundingBox的弱监督实例分割BoxSnake:PolygonalInstanceSegmentationwithBoxSupervision论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作基于

乄洛尘·2023-04-08 11:33

【论文笔记】：CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd

&Title:CrowdHuman:ABenchmarkforDetectingHumaninaCrowd&SummaryCrowdHuman的训练集、验证集和测试集分别包括15000，4370和5000幅图像。图片上的人体实例包含了三种标注，包括人体可见区域边界框标注、头部区域边界框标注和人体整体边界框标注。其设计是为了解决人群问题,可以更好的评估拥挤情况下的检测器。&ResearchObjec

Activewaste·2023-04-08 01:03

论文笔记_SLAM_2022_An Overview on Visual SLAM: From Tradition to Semantic

基本情况出处：ChenW,ShangG,JiA,etal.Anoverviewonvisualslam:Fromtraditiontosemantic[J].RemoteSensing,2022,14(13):3010.作者单位：泉州信息工程学院/南京信息工程大学/南京航空航天大学参考：https://blog.csdn.net/qq_40165706/article/details/126685

惊鸿一博·2023-04-07 21:33

【语义分割】Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.08931或：https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/smoothed-dilated-convolutions-for-improved-dense-prediction

会意·2023-04-07 13:05

【论文笔记 · RL】Reinforcement learning-based multi-agent system for network traffic signal control

Reinforcementlearning-basedmulti-agentsystemfornetworktrafficsignalcontrol文章目录Reinforcementlearning-basedmulti-agentsystemfornetworktrafficsignalcontrol摘要介绍系统模型符号及术语定义交叉路口网络设置强化学习基础定义系统调度算法Q-Learning调

lokol.·2023-04-07 09:37

【论文笔记·RL】Traffic Signal Control Based on Reinforcement Learning with Graph Convolutional Neural Nets

TrafficSignalControlBasedonReinforcementLearningwithGraphConvolutionalNeuralNets摘要之前的强化学习方法都是用的是标准的神经网络，如卷积神经网络，来处理高维特征空间。而但对于多个交叉路口的交通网络，需要手动创建道路间的几何特征。文章采用了图卷积神经网络GCNN，通过多个神经网络层的叠加，自动提取距离较远的道路交通特征。在

lokol.·2023-04-07 09:37

【论文笔记 · RL】Toward A Thousand Lights Decentralized Deep Reinforcement Learning for Large-Scale TSC...

TowardAThousandLightsDecentralizedDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleTrafficSignalControl文章目录TowardAThousandLightsDecentralizedDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleTrafficSignalControl摘要介绍传统交通信号

lokol.·2023-04-07 09:07

【论文笔记 · RL】Learning Phase Competition for Traffic Signal Control

LearningPhaseCompetitionforTrafficSignalControl摘要FRAP模型基于交通信号控制中相位竞争的思想：当两个交通信号出现竞争时，应该给交通流动更大的相位高优先级。通过相位竞争建模，模型实现了对交通流中翻转、旋转等情况的对称不变性。介绍目前的交通信号控制系统SCATS、SCOOT等都基于设计好的交通信号计划。但是其不能适应动态的复杂交通流。当前，强化学习作为

lokol.·2023-04-07 09:07

Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring

论文笔记仅供自己参考FAC：FAC的缺陷：FAC的感受野是3×3，为了能够空间变化和大尺度散焦模糊，我们需要增大感受野，也就需要增大卷积核尺寸，这样内存和计算量都很大。因此提出了IAC层。

yeeanna·2023-04-06 19:21

【6.824分布式系统笔记】LEC 3: GFS ｜HDFS、背景、GFS架构、文件读写、一致性

GFS论文笔记背景为什么构建分布式存储系统如此困难？需要大量机器并行来获得高性能→数据分割放置，即分片（

Mengo_x·2023-04-06 19:13

【论文笔记】——从transformer、bert、GPT-1、2、3到ChatGPT

笔记脉络从GPT到ChatGPT1.整体发展脉络2.transformer回顾-2017动机模型结构创新点算法原理3.Bert回顾（2018-10）动机BERT模型结构4.GPT-1（2018-6）动机模型架构训练实验为什么使用transform的解码器？BERT和GPT都是基于Transformer架构的预训练语言模型，但在一些关键方面有所不同：5.GPT-2论文解读（2019-02）摘要引言实

szd小灰灰·2023-04-06 19:07

Sigcomm2017 re-architecting datacenter networks and stacks for low latency and high performance 论文笔记

文章目录基本方案提出incast问题的解决接收端驱动的Pacing机制总结这是Sigcomm2017年有关于接收端驱动的文章，使用一种名为NDP的机制重新架构数据中心网络和栈，以实现低延迟和高性能。基本方案提出文章的主要目标是低延迟：即快速启动，很短的交换机队列；接受方的优先级：接收方需要了解在这个瞬间哪个流是更加重要的，高性能：搞吞吐量接下来描述如何具体实现以上三个目标：首先明确一个概念，Clo

Scabbard_·2023-04-05 11:17

论文笔记1-王燃硕士论文《基于深度学习的胸腹部肿瘤呼吸运动的实时跟踪方法研究》

总结本文和IEEEACCESS上的Bi-LSTM[1]是同一作者，内容基本相同。此论文逻辑线为：呼吸模拟背景-》relatedwork-》呼吸算法+关联模型-》总结为2019年发表，文献综述等部分都相对较新，值得参考背景呼吸中胸腔的运动主要来源于横膈膜运动引起的器官移位，对CT，PET，MRI等采集设备均会产生模糊/额外的配准要求等不利影响。放疗过程中的运动补偿问题可分为：增加目标区域、呼吸门控法

一只白海豹·2023-04-05 06:32

InternImage 论文笔记

一个基于CNN、参数超10亿、训练图像超4亿的大模型。【65.4mAPonCOCOtest-devand62.9mIoUonADE20K】RelatedWork 近年基于transformer的架构，以ViT为例因全局感受野和动态空间聚集取得了巨大成功。但由于其计算昂贵和内存复杂，限制了它在下游任务中的应用。为了解决这个问题，PVT和Linformer对downsampledkey和valu

T-SW·2023-04-05 05:02

论文笔记：BPR-Bayesian Personalized Ranking from Implicit Feedback | 推荐系统BPR算法分析

BPR:BayesianPersonalizedRankingfromImplicitFeedback论文链接：BPR:BayesianPersonalizedRankingfromImplicitFeedback会议：UAI2009转载请声明出处：https://blog.csdn.net/angus_huang_xu/article/details/114499030文章目录BPR:Bayes

angushuang17·2023-04-04 21:45

新闻推荐论文笔记(1)：A Multi-Channel Deep Fusion Approach

image.pngIJCAI2018微软研究院出品本文为自己的论文阅读笔记，如有错误欢迎指正，转载请注明链接及作者不得不承认，公司做推荐研究更加有优势，其有实际应用场景和数据，能够直接发现实际问题和解决方案；原文链接：https://www.ijcai.org/proceedings/2018/0529.pdf摘要每天都有数以百万计的新闻文章出现。如何提供个性化的新闻推荐已成为服务提供商的关键任务

阿瑟_TJRS·2023-04-04 05:59

论文笔记（二十四）：Isaac Gym: High Performance GPU-Based Physics Simulation For Robot Learning

IsaacGym:HighPerformanceGPU-BasedPhysicsSimulationForRobotLearning文章概括摘要1.介绍2.背景3.MuJoCoMPC(MJPC)3.1.物理模拟3.2.目标3.3.样条3.4.规划师4.结论4.1.图形用户界面4.2.例子5.讨论5.1.预测抽样5.2.用例5.3.局限和未来的工作文章概括作者：ViktorMakoviychuk,L

墨绿色的摆渡人·2023-04-03 02:36

论文笔记（二十三）：Predictive Sampling: Real-time Behaviour Synthesis with MuJoCo

PredictiveSampling:Real-timeBehaviourSynthesiswithMuJoCo文章概括摘要1.介绍2.背景3.MuJoCoMPC(MJPC)3.1.物理模拟3.2.目标3.3.样条3.4.规划师4.结论4.1.图形用户界面4.2.例子5.讨论5.1.预测抽样5.2.用例5.3.局限和未来的工作文章概括作者：TaylorHowell,NimrodGileadi,Sa

墨绿色的摆渡人·2023-04-03 02:35

论文笔记（二十八）：MegaPose: 6D Pose Estimation of Novel Objects via Render & Compare

MegaPose:6DPoseEstimationofNovelObjectsviaRender&Compare文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.模型3.1技术方法3.2训练流程4.实验4.1数据集和指标4.2新型物体的6D姿势估计4.3消融4.4限制5.结论文章概括作者：Labbé,Y.,Manuelli,L.,Mousavian,A.,Tyree,S.,Birchfield,S.,Tremb

墨绿色的摆渡人·2023-04-03 01:06

论文笔记-AKUPM: Attention-Enhanced Knowledge-Aware User Preference Model for Recommendation

Created:Jul4,20203:07PMTags:KDD`19,注意力机制,知识图谱1Targetmostexistingworksareunawareoftherelationshipsbetweentheseentitiesandusers.weinvestigatehowtoexploretheserelationshipswhichareessentiallydeterminedby

噢要加油啊·2023-04-02 21:17

论文浅尝 | 通过文本到文本神经问题生成的机器理解

论文笔记整理：程茜雅，东南大学硕士，研究方向：自然语言处理，知识图谱。

开放知识图谱·2023-04-02 09:32

DIM抠图网络 Deep Image Matting 论文笔记

文章目录**DeepImageMatting**KeyPoint摘要引言相关工作基于采样的方法sampling-based传播的方法propagationmethod新的方法新的抠图数据集**Ourmethod**编码器-解码器阶段**Mattingencoder-decoderstage**网络结构损失函数实现**Mattingrefinementstage**匹配细化阶段网络结构实现实验结果a

晓梦清尘·2023-04-01 20:00

论文笔记--PIM

Paper:ANovelPlug-inModuleforFine-GrainedVisualClassification论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.03822.pdf许多用于细粒度识别任务的定位-分类网络都具有复杂的两层或是多层结构，并且不能够实现端到端的训练。虽然基于视觉Transformer的网络架构能够避免上述缺点，但这种方法不能够推广到卷积神经网络等其他

未来可期的·2023-04-01 15:22

论文笔记--DCAL

Paper:DualCross-AttentionLearningforFine-GrainedVisualCategorizationandObjectRe-Identification文章链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Zhu_Dual_Cross-Attention_Learning_for_Fine-Grai

未来可期的·2023-04-01 15:22

论文笔记--TransFG

Paper:TransFG:ATransformerArchitectureforFine-GrainedRecognition文章链接：TransFG:ATransformerArchitectureforFine-GrainedRecognition|ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence这是首个将VisionTransfo

未来可期的·2023-04-01 15:51

CRS(4)阅读笔记：2020KDD - Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Seman...

前言KDD2020基于外源KG对CRS进行的工作code:https://github.com/RUCAIBox/KGSF对话式推荐系统（CRS）旨在通过交互式对话向用户推荐高质量的物品。

阿瑟_TJRS·2023-04-01 03:29

论文笔记 | Tree-structured Decoding for Solving Math Word Problems

这篇文章是由京都大学和北京大学合作发表在EMNLP2019上的。主要是在seq2seq架构上做了改进，用树结构的decoder来生成抽象语法树(也可简单理解为表达式树)。并且利用栈结构辅助，能够清楚的知道下一次要生成的token是什么，还有什么时候可以停止解码。文章目录研究动机系统架构图StrongPointsWeakPoints补充研究动机目前已有很多用seq2seq结构来做解题的工作，但这些工

ttliu_kiwi·2023-03-30 19:10

论文笔记：Inferring Origin-Destination Flows FromPopulation Distribution

TKDE20221IntroOD流数据在收集上比较困难收集数据开销大有隐私泄露的风险（因为OD数据是由不同个体的轨迹组成的）由不同个体轨迹组成的人口分布，更常见也更易收集——>本篇论文是第一篇研究如何使用人口分布来预测OD流（论文称之为pop2flow问题）但是，人口分布只是OD流的聚合结果，仅仅从人口分布预测OD流是一个困难的任务，因为人口分布可以提供的信息是远远不够的极其庞大的解空间+及其小的

UQI-LIUWJ·2023-03-30 19:02

语雀，你值得拥有

历史文章地址：一次跳槽经历（阿里/美团/头条/网易/有赞...)Java还是免费的JavaPhantomReference详解Garbage-FirstGarbageCollection论文笔记垃圾回收器比较

searchworld·2023-03-30 13:08

python 因果推断_KDD 2018：微软推出用于因果推断的Python库

该成果在最近举办的KDD

weixin_39658900·2023-03-30 09:23

Bi-SimCut: A Simple Strategy for Boosting Neural Machine Translation 论文笔记

目录一、摘要二、TokenCutoff介绍、公式2-1、背景介绍2-2、Cutoff介绍、架构示意图、公式详解三、Bi-SimCut介绍、公式3-1、Bi-SimCut介绍3-2、Bi-SimCut公式3-3、Bi-SimCut训练策略：双向预训练和单向微调四、代码阅读(损失函数部分)附录一：熵以及信息熵附录二：KL散度（相对熵）附录三：JS散度附录四：互信息总结一、摘要摘要：Bi-SimCut是

ㄣ知冷煖★·2023-03-30 01:27

OCR之论文笔记TrOCR

文章目录TrOCR:Transformer-basedOpticalCharacterRecognitionwithPre-trainedModels一.简介二.TrOCR2.1.Encoder2.2Decoder2.3ModelInitialiaztion2.4TaskPipeline2.5Pre-training2.6Fine-tuning2.7DataAugmentation三.实验3.1D

猴猴猪猪·2023-03-30 00:52

AIGC之论文笔记DALL-E

文章目录Zero-ShotText-to-ImageGeneration一.简介二.方法Zero-ShotText-to-ImageGeneration一.简介机构：openai代码：https://github.com/openai/DALL-E人们常说自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠，这些年transformer以及大规模语言模型LLM的蓬勃发展，让这颗明珠更加熠熠生辉。除此之外，ViT，M

猴猴猪猪·2023-03-30 00:42

ABTest基本原理（论文笔记）

参考论文：OverlappingExperimentInfrastructure:More,Better,FasterExperimentation参考翻译：https://blog.csdn.net/qq_34417408/article/details/116427639ABTest简介所谓ABtest，就是测试用户对某个产品同一个元素A和B两个版本（只有这个元素不同）的反应差异，从而进行后续

正则化·2023-03-29 18:48

[NLP] ERNIE-GeoL 包含地理信息的预训练模型

1.简介ERNIE-GeoL由百度地图团队发表在KDD2022上，是一种融合了地理位置信息的预训练模型。

nlpming·2023-03-29 16:54

论文笔记：Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation

_Ustinian·2023-03-29 02:15

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