kdd论文笔记

Swin-Transformer论文笔记

2021ICCV最佳论文：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftWindowsarxiv摘要：本文介绍了一种新的视觉Transformer，称为SwinTransformer，它可以作为计算机视觉的通用主干。将Transformer从语言应用到视觉的挑战来自两个领域之间的差异，例如视觉实体规模的巨大变化以及与文本中的文字相比图
滴嘟滴嘟dzj·2022-12-14 14:25

一文看懂SENet和SKNet(附代码)

[论文笔记]-SENet和SKNet(附代码)-JimmyHua的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/76033612写的非常好！通俗易懂，爆赞～
电饭锅22·2022-12-14 13:54

【论文笔记】STANet：基于孪生神经网络的时空注意力变化检测模型

本文是论文《ASpatial-TemporalAttention-BasedMethodandaNewDatasetforRemoteSensingImageChangeDetection》的阅读笔记，由于原文比较长，本文有很多省略，着重介绍该模型是怎么运作的。一、相关工作文章针对遥感图像变化检测问题提出了一个基于孪生神经网络的时空注意力变化检测模型STANet，其中的自注意力模块可以计算任意两张
棉花糖灬·2022-12-14 10:17

【论文笔记】DSCN：基于深度孪生神经网络的光学航空图像变化检测模型

本文是论文《ChangeDetectionBasedonDeepSiameseConvolutionalNetworkforOpticalAerialImages》的阅读笔记。一、相关工作根据网络的结构，现在变化检测的模型主要有三类，一是基于孪生神经网络的，二是基于伪孪生神经网络的，三是基于两通道的，孪生神经网络的两个分支是共享参数的，而伪孪生神经网络的两个分支是不共享参数的，两通道的是先把图像在
棉花糖灬·2022-12-14 10:17

【nlp学习】ch1.A Neural Probabilistic Language Model论文笔记/代码

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要一、Introduction二、ANeuralModel代码摘要传统的统计语言模型有一些缺点：1.由于维度灾难(特别是离散变量)，在高维下，数据的稀缺性导致统计语言模型存在很多为0的条件概率，传统的统计语言模型也花费大量的精力来处理这个，包括平滑，插值，回退等方法2.语言模型的参数个数随着阶数呈指数增长，所以一般这个模型的
璐宝是我·2022-12-14 10:06

a neural probabilistic language model 论文笔记

原文见：https://www.jmlr.org/papers/volume3/bengio03a/bengio03a.pdf统计语言模型首先统计语言模型的学习目标本质上都是一种语言的单词序列的联合概率函数：p(w1,w2,w3…,wt)=p(w1)p(w2|w1)p(w3|w1w2)…p(wn|w1w2…wt-1)上式可以理解为，给定前面的t-1个词，后面第t个词出现的概率，假设语料库有1000
码源·2022-12-14 10:36

KDD_CUP99数据集处理和测试（已处理数据可下载）

已处理数据集下载：KDD_CUP99.zip-蓝奏云数据处理和性能测试代码下载：intrusion-detection-system-accuracy-99-9.zip-蓝奏云必看说明：raw文件夹是源文件
圣诞节不感冒·2022-12-14 08:04

Point and Ask: Incorporating Pointing into VQA论文笔记

PointandAsk:IncorporatingPointingintoVQA论文笔记一、Abstract二、引言部分三、相关Work1、SpatialGroundinginVQA2、Pointinput
乄洛尘·2022-12-14 06:50

SER 语音情感识别-论文笔记2

SER语音情感识别-论文笔记2《Speechemotionrecognition:Emotionalmodels,databases,features,preprocessingmethods,supportingmodalities
绿叶今天写代码了吗·2022-12-14 06:49

Self-similarity Grouping : Person Re-identification 论文笔记

Self-similarityGrouping:ASimpleUnsupervisedCrossDomainAdaptationApproachforPersonRe-identification论文笔记
ddingddong~·2022-12-14 05:38

[论文笔记]Depth-Aware Multi-Grid Deep Homography Estimation with Contextual Correlation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.02524代码：https://github.com/nie-lang/Multi-Grid-Deep-Homography1.概览单应性估计是计算机视觉应用中的一项重要任务，例如图像拼接、视频稳定和相机校准。传统的单应性估计方法严重依赖特征对应的数量和分布，导致在低纹理场景中的鲁棒性较差。相反，学习解决方案试图学习强大的深度特征，但
spearhead_cai·2022-12-14 03:33

Deep Homography Estimation for Dynamic Scenes 论文笔记

Introduction单应矩阵估计方法（传统+deeplearning）本文的工作auxiliarylossfunction:comparesthedynamicmaskfromtheground-truthdynamicsmapthatisestimatedfromthetrainingdata.RelatedWork1.Pixel-basedapproaches直接搜索使得两张图片对齐误差最
Nismilesucc·2022-12-14 03:31

北京大学崔斌教授组招收图机器学习、AutoML等方向科研实习生

课题组长期在SIGMOD、VLDB、ICML、AAAI、KDD等一流会议发表论文。课题组同学曾数十次获得包括CCF优博、北大优博、学术十杰、微软学者、苹果奖学金、谷歌奖学金等荣誉。
深度学习技术前沿·2022-12-13 21:04

《CRAFT：Character Region Awareness for Text Detection》论文笔记

代码地址（非官方，训练未开源）：CRAFT-pytorch代码地址（官方）：CRAFT-Reimplementation1.概述导读：这篇文章主要致力于去解决任意形状本文的检测问题，对此文章提出了一种新的文本检测方法CRAFT，该方法检测每个文字字符的区域与文字字符的相互关系。对于字符级别的训练自然就要有字符级别的标注，然而实际中这样的数据是很少的，针对这个问题，文章有效利用了已有的字符级标注，还
m_buddy·2022-12-13 17:25

【论文笔记】动态图神经常微分方程 Multivariate Time Series Forecasting with Dynamic Graph Neural ODEs

MultivariateTimeSeriesForecastingwithDynamicGraphNeuralODEs1.摘要：多元时间序列预测在能源消耗和交通预测等实际应用中一直受到了广泛的关注。虽然最近的方法显示出良好的预测能力，但它们有三个基本的限制。(i).离散的神经结构：交错使用单独参数化的空间和时间块来编码丰富的潜在模式，会导致不连续的潜在状态轨迹和更高的预测数值误差(ii).高复杂性
A half moon·2022-12-13 16:40

【论文笔记】MIT-基于DRL的行人环境移动机器人导航

MIT_papers_readingNumtitleauthortime1DecentralizedNon-communicatingMultiagentCollisionAvoidancewithDeepReinforcementLearningYuFanChen,MiaoLiu,MichaelEverett,andJonathanP.How20172SociallyAwareMotionPla
209SPiriT·2022-12-13 14:54

《IOG：Interactive Object Segmentation with Inside-Outside Guidance》论文笔记

参考代码：Inside-Outside-Guidancepaper数据集：Pixel-ImageNet1.概述导读：这篇文章提出了一种新的交互式分割算法，其通过inside-outsideguidance（IOG）引导分割网络生成更加精细的分割结果（也就是目标boundingbox的左上和右下两个顶点和目标中心的点）。insideguidance是指目标区域的中心位置的点，用以标明前景信息，而ou
m_buddy·2022-12-13 13:45

TransD 论文笔记

KnowledgeGraphEmbeddingviaDynamicMappingMatrix-Abstract-Background-Algorithm-ExperimentTipletsClassificationLInkPrediction-Conclusion-AbstractTransR没有考虑关系的类型问题，而CtransR是仅考虑了关系的类型问题，而没有考虑实体的类型问题。由于在通用领
懒狗的救赎·2022-12-13 09:40

论文笔记：Meshed-Memory_Transformer_for_Image_Captioning_CVPR2020

背景：transformer-basedarchitectures没有充分利用到多模型图像字幕。创新点：我们提出了一个新型fully-attention图像字幕算法，对于imagecaption我们提出了一个带有内存的网格transformer。这个结构优化了图像编码器和语言生成步骤，它学习集成先验知识的图像区域之间关系的多级表示，并在解码阶段使用网格状连接来利用低和高级特征。结论：我们的模型包含
Joey Twan·2022-12-13 06:26

【CVPR2020 image caption】读Meshed-Memory Transformer for Image Captioning

用于图像描述的带存储器的网状Transformer）原论文地址：下载地址官方开源代码地址：代码本篇博客参考文章：1、[CVPR2020]Meshed-MemoryTransformerforImageCaptioning2、论文笔记
饿了就干饭·2022-12-13 06:53

论文笔记：Multilingual Multimodal Pre-training for Zero-Shot Cross-Lingual Transfer of Vision-Language Mo

视觉-语言模型零镜头跨语言迁移的多语种多模态预训练摘要介绍方法3.1MultilingualMultimodalTransformers3.2MultilingualText-VideoAlignment3.3WhenVisually-PivotedMultilingualAnnotationsAreAvailable4TheMultilingualHowTo100MDataset5Experim
帅帅梁·2022-12-13 06:22

论文笔记 EACL 2021|GRIT: Generative Role-filler Transformers for Document-level Event Entity Extraction

文章目录1简介1.1创新2背景知识2.1任务定义2.2评测指标3方法4实验1简介论文题目：GRIT:GenerativeRole-fillerTransformersforDocument-levelEventEntityExtraction论文来源：EACL2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2008.09249.pdf代码链接：https://github.com/x
hlee-top·2022-12-13 06:22

【论文笔记】Focal Self-attention for Local-Global Interactions inVision Transformers

声明不定期更新自己精度论文，通俗易懂，初级小白也可以理解涉及范围：深度学习方向，包括CV、NLP、DataFusion、DigitalTwin论文标题：FocalSelf-attentionforLocal-GlobalInteractionsinVisionTransformersVisionTransformer中局部-全局互动的焦点自我关注论文链接：https://arxiv.org/abs
来自γ星的赛亚人·2022-12-13 06:51

【论文笔记】Bert：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

原文作者：JacobDevlin，Ming-WeiChang，KentonLee，KristinaToutanova原文标题：Bert：Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding原文来源：谷歌AI团队原文链接：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdfBert：Pre-trai
BodyCsoulN·2022-12-13 06:18

[论文笔记]UNDERSTANDING AND ENHANCING THE TRANSFERABILITY OF ADVERSARIAL EXAMPLES

研究背景在对抗攻击中，对抗样本可迁移性是人们关注的一个点。黑盒攻击的成功率一直不高，这背后的攻击机制需要探索，并且需要改进攻击效果。主要贡献本文从两个角度分析了影响对抗样本可迁移性的因素：模型本身性质和构造对抗样本时的loss函数的局部光滑性本文提出了一种提升黑盒攻击成功率的方法，variance-reducedattack。主要方法1、模型本身性质对于对抗样本迁移性的影响（1）模型结构作者主要研
study0098·2022-12-13 02:05

基于特征的对抗迁移学习论文_用于部分迁移学习的加权对抗网络 | CVPR 2018论文解读...

这是PaperDaily的第60篇文章本期推荐的论文笔记来自PaperWeekly社区用户@jindongwang。本文是伍伦贡大学(UniversityofWollongong)发表于C
山山笔记·2022-12-13 02:35

PVTv2 论文笔记

PVTv2:ImprovedBaselineswithPyramidVisionTransformerPVTv2论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.13797一、ProblemStatementPVTv1有三个缺点:把图片当成是non-overlappingpatches的序列，一定程度上丢失了图像的局部联系。PVTv1的positionencoding是固定大小的，对
Tianchao龙虾·2022-12-12 21:50

【论文笔记】—目标检测—YOLOv1—2016-CVPR

论文介绍​题目：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionDOI：10.1109/CVPR.2016.91时间：2015-6-8上传于arxiv会议：2016-CVPR机构：美国-华盛顿大学作者：JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.026
chaiky·2022-12-12 19:11

【YOLO详解】You Only Look Once（一）：YOLO 原论文笔记

YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection;JosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadi;UniversityofWashington,AllenInstituteforAI,FacebookAIResearch原文：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pd
HicSuntLeones·2022-12-12 19:40

ECCV 2020 《Propagating Over Phrase Relations for One-Stage Visual Grounding》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文出自香港大学的sibei，二作是中山大学李冠斌老师下载链接动机Phraselevelvisualgrounding具有两个challenge：①大量的、可变的视觉内容，多样的短语描述（不同的短语描述可能指向同一个bbox，eg：穿红衣服的男子、拉小提琴的男子。。。）；②短语关系推理中存在明确的引用（顺序？）。现有方法分为两类：①大多数方法不建模短语之间的关系，而关注
NeverMoreH·2022-12-12 19:57

论文笔记（一）3D-R2N2 A Unified Approach for Single and Multi-view 3D Object Reconstruction

发表期刊：ECCV发表时间：2016摘要  受最近成功的利用形状先验实现鲁棒3D重构方法的启发，我们提出了一种新的循环神经网络架构，我们称之为3D循环重构神经网络(3D-R2N2)。该网络从大量合成数据中学习物体图像到其底层3D形状的映射。我们的网络从任意视点接收一个或多个对象实例的图像，并以3D占用网格的形式输出对象的重建。与之前的大多数工作不同，我们的网络不需要任何图像注释或对象类标签进行训练
码界战士嘎嘎嘎·2022-12-12 17:22

论文笔记（二）Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network

发表期刊：NeurIPS发表时间：2014摘要  预测深度是理解场景的3D几何图形的一个重要组成部分。虽然对于立体图像，局部对应足以进行估计，但从单个图像中寻找深度关系就不那么直接了，需要集成来自各种线索的全局和局部信息。此外，这项任务本身是含糊不清的，因为总体规模有很大的不确定性。在这篇论文中，我们提出了一种新的方法，通过使用两个深度网络堆栈来解决这个问题:一个是基于整个图像进行粗略的全局预测，
码界战士嘎嘎嘎·2022-12-12 17:22

A Survey of Robust LiDAR-based 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving（激光雷达3D目标检测方法）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.00106.pdfIII.SotA将基于点云的3D目标检测分为4类，即基于点的、基于体素的、基于前视图的和基于多视图的方法。A.结构结构上可分为单阶段检测（PointPillars，3DSSD，SA-SSD，CIA-SSD和SE-SSD）和两阶段检测（PV-RCNN，PV-RCNN++和CenterPoint）。PointPillar
byzy·2022-12-12 14:31

论文笔记：Template-Based Named Entity Recognition Using BART

论文来源：ACL2021Finding论文链接：https://aclanthology.org/2021.findings-acl.161.pdf论文代码：GitHub-Nealcly/templateNER:Sourcecodefortemplate-basedNER笔记仅供参考，撰写不易，请勿恶意转载抄袭！Abstract与资源丰富的源域相比，低资源的目标域具有不同的标签集（也就是说低资源的
Daisymanman·2022-12-12 08:40

论文笔记-时序预测-Triformer

论文标题：Triformer:Triangular,Variable-SpecificAttentionsforLongSequenceMultivariateTimeSeriesForecasting论文链接：https://arxiv.org/abs/2204.13767v1代码链接：https://github.com/razvanc92/triformer摘要各种现实应用依赖于遥远未来的信
1289902828·2022-12-12 00:18

论文笔记-时序预测-Pyraformer

论文标题：Pyraformer:Low-ComplexityPyramidalAttentionforLong-RangeTimeSeriesModelingandForecasting论文链接：https://openreview.net/pdf?id=0EXmFzUn5I源码链接：https://github.com/alipay/Pyraformer摘要根据过去的时间序列数据对未来进行准确预
1289902828·2022-12-12 00:17

论文笔记-时序预测-FEDformer

论文标题：FEDformer:FrequencyEnhancedDecomposedTransformerforLong-termSeriesForecasting论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.12740代码链接：https://github.com/DAMO-DI-ML/ICML2022-FEDformer摘要尽管基于变压器的方法显著改善了长期序列预测的最新结果
1289902828·2022-12-12 00:17

论文笔记

论文笔记----基于卷积神经网络的语音情感识别论文题目：基于卷积神经网络的语音情感识别论文作者：陈晓东摘要通过研究语音情感识别，能使得计算机在人机交互过程中做出更加人性化和更有针对性的反应。
caspesjpe·2022-12-12 00:11

论文笔记-时序分类-OS-CNN

论文标题：OMNI-SCALECNNS:ASIMPLEANDEFFECTIVEKERNELSIZECONFIGURATIONFORTIMESERIESCLASSIFICATION论文链接：https://openreview.net/forum?id=PDYs7Z2XFGv代码链接：https://github.com/Wensi-Tang/OS-CNN摘要感受野(RF)大小一直是影响一维卷积神经
1289902828·2022-12-12 00:08

MACR因果推荐Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in RS

目录研究背景方法介绍因果图的建立建模因果效应消除流行度影响心得体会代码互动和多样性有收益我之前反复看这篇文章我觉得起作用的就是他减掉了userembedding和itemembedding的norm大小的影响KDD2021
我是女孩·2022-12-11 22:58

张正友相机标定-笔记

张正友相机标定论文笔记精读张正友论文之后把主要步骤概括为：Printapattern并把它attach到一个平面上，通常这个pattern是个棋盘图从不同角度对平面拍照，可以变换棋盘的位置，也可以变换棋盘的位置
跳跃的小马·2022-12-11 20:29

张正友相机标定论文笔记

张正友相机标定论文笔记精读张正友论文之后把主要步骤概括为：Printapattern并把它attach到一个平面上，通常这个pattern是个棋盘图从不同角度对平面拍照，可以变换棋盘的位置，也可以变换棋盘的位置
小cui童鞋·2022-12-11 20:58

【论文笔记】Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering ---- KDD 2020

本文提出了一种新的基于超图的DHCF框架来学习用户-物品的高阶相关性，主要有两部分：高阶消息传递和联合消息更新组成。主要的亮点在于采用了一种新的图结构--超图，分别对用户和物品进行建模，并用于协同过滤中。概要协同过滤是一种最火的和最重要的推荐方法。即使被广泛采用，存在CF的模型，从矩阵分解到新兴的基于图的方法，当模型数据有限的时候表现都是比较差的。在本文中，我们首先指出了造成这种现象的两种主要主要
WhisperEcho101·2022-12-11 18:47

论文笔记：KDD 2020 Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding

前言属性图嵌入，具体来说就是通过图数据结构中的拓扑关系和节点特征信息完成节点表示学习的过程。其中属性图的具体指的就是节点的特征信息。作者首先分析了现有的基于GCN的属性图嵌入方法的三个缺点，分别是：图卷积滤波器与权矩阵的纠缠不仅会影响性能，而且会影响鲁棒性这些方法中的图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特殊情况，但它们并不保留最优低通特性。现有算法的训练目标通常是恢复邻接矩阵或特征矩阵（通过自动
饮冰l·2022-12-11 18:15

【论文笔记】KDD18 PinSage A new graph convolutional neural network for web-scale recommender systems

overview论文地址，含oral视频Pinterest官方的博客pinsage又是JureLeskovec组的一篇有影响力的工作，该工作被认为是第一个用于工业界GNN推荐系统。该论文学术上的创新较少，模型基本都来源于GraphSage和Pixie这两篇。目前pinSage只有DGL官方的一个实现版本。核心的模型是基于随机游走采样的graphSage。其目的主要是去生成embedding，而不是
qq_38420683·2022-12-11 18:14

CDA LEVEL 2 建模分析师备考笔记

KDD知识发现过程：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示。CRISP-DM方法论：业务理解、数据理解、数据准备、建模、模型评估、模型发布。SEM
明夏小斯·2022-12-11 18:13

KDD2021《TDGIA: Effective Injection Attacks on Graph Neural Networks》论文详解

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.06663.pdfevasionattack1&2Abstract&Introduction本文作者分析了图注入攻击（GraphInjectionAttack，GIA）设置下的GNN网络的拓扑脆弱性（topologicalvulnerability），在此基础上提出了拓扑缺陷图注入攻击（TopologicalDefectiveGrap
Anonymous-·2022-12-11 18:08

（KDD2020）论文笔记---------XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks

0、最近在看一篇关于在模型层面上做可解释的图神经网络，记录一下。论文链接：XGNN：TowardsModel-LevelExplanationsofGraphNeuralNetworksAbstract图神经网络通过聚合邻居节点的信息来学习节点特征，虽然在许多图任务上取得了较大的成功，但是GNN和传统的深度学习模型一样，是黑盒模型。如果不能理解GNN模型，就不能完全信任它们。本文作者提出了一种在模
Laiguibing521·2022-12-11 18:37

论文笔记：Improving Conversational Recommender Systems via Knowledge Graph based Semantic Fusion(KDD2020)

两个问题：会话数据本身缺乏足够的语境信息，无法准确理解用户的偏好；自然语言表达与item级用户偏好之间存在语义差距。本文提出的解决办法：结合面向词和面向实体的知识图(KG)来增强CRSs中的数据表示，并采用互信息最大化(MutualInformationMaximization)来对齐词级和实体级语义空间步骤：首先使用图神经网络分别学习两个kg上的节点嵌入，然后提出使用互信息最大化方法来弥合两个k
Cyberfish1120·2022-12-11 18:07

【论文阅读笔记 KDD2021】《Relational Message Passing for Knowledge Graph Completion》

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.06757.pdf代码和数据集：https://github.com/hwwang55/PathCon文章目录ABSTRACT1INTRODUCTION2PROBLEMFORMULATION3OURAPPROACH3.1RelationalMessagePassingFramework3.2RelationalContext3.3Re
葫芦哇·2022-12-11 18:06
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