knowledge】第41页

Data Mining 论文翻译：Deep Learning for Spatio-Temporal Data Mining: A Survey

原文链接：[1906.04928]DeepLearningforSpatio-TemporalDataMining:ASurvey(arxiv.org)IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering0

UQI-LIUWJ·2022-12-18 15:19

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏

前言这周做了一篇论文汇报，选的就是这篇论文，看了论文原文和很多博客简单总结如下这几篇博客对我的帮助很大：博客1博客2看了以上两篇基本就可以理解Hinton的神来之笔由于是学校的论文汇报，所以我将从作者开始介绍（需要PPT的可以留言）：首先是对作者的介绍第一位Hinton已经不能再出名了，深度学习的绝对大佬，图灵奖得主……第二位是个超级学霸，年轻的时候还是星际争霸欧洲区数一数二的任务，是一个被人工智

二十二画小生·2022-12-18 14:44

知识蒸馏-Distilling the knowledge in a neural network

知识蒸馏-Distillingtheknowledgeinaneuralnetwork作者：支广达1.概念介绍“很多昆虫在幼虫形态的时候是最擅长从环境中吸取能量和养分的，而当他们成长为成虫的时候则需要擅长完全不同能力比如迁移和繁殖

MoModel·2022-12-18 14:44

(DKD) Decoupled Knowledge Distillation

发布平台：2022CVPR论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.08679代码链接：https://github.com/megviiresearch/mdistiller创新点揭示了经典KD是高度耦合的公式，为此局限了KD的潜力。将经典KD为两个层次：（1）是对目标类和所有非目标类(TCKD)的二值预测，（2）是对每个非目标类(NCKD)的多类别预测。TCKD通过二元对

Boss-Zhang·2022-12-18 14:14

(DR-KD)Regularizing Class-wise Predictions via Self-knowledge Distillation

发布平台：2020CVPR论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157224代码链接：https://github.com/alinlab/cs-kd创新点提出一种新的正则化方法来惩罚相似样本之间的预测分布，在训练过程中提取了同一标签的不同样本之间的预测分布，迫使它以类的方式产生更有意义的和一致的预测（通过约束相同类别的样本要输出尽可能相似的结果）。

Boss-Zhang·2022-12-18 14:43

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》知识蒸馏论文解读

问题：由于网络结构的复杂，进行预测的代价过高，难以将网络部署到轻量级设备用户中。解决方法：利用知识蒸馏进行模型压缩，实现轻量级网络。接下来以这篇论文为基础来认识知识蒸馏。1、软标签和硬标签描述：硬标签就是指我们在预测时正确的值为1，错误的值为0。而软标签则认为错误的标签不可能都是零，因为对错误标签而言总有着自己的差距，如下面所示。硬标签软标签宝马10.9奔驰00.6垃圾车00.3胡萝卜00.001

一瞬にして失う·2022-12-18 14:13

知识蒸馏——Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork是知识蒸馏的开山之作，辛顿于2015年发表的一篇论文提出！

大音希声呀·2022-12-18 14:42

【知识蒸馏】|Distilling the Knowledge in a Neural Network

Hinton的文章"DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络（Teachernetwork：复杂、但预测精度优越

rrr2·2022-12-18 14:10

【论文笔记】Distilling the Knowledge in a Neural Network

摘要提高机器学习算法性能的一个简单方法是在相同的数据上训练多个不同的模型，然后对它们的预测进行平均。但使用整个模型集合进行预测很麻烦，并且计算成本太高。一个有效的解决方法是将集成中的知识压缩到一个单一模型中，经过验证，在MNIST上取得了很好的结果。介绍一些复杂模型在训练时能够取得很好的效果，但是在部署时却难以满足用户对延迟和计算资源有更严格的要求，于是我们可以通过蒸馏的方式来简化模型。一旦复杂模

借口就是借口·2022-12-18 14:39

知识蒸馏《Distilling the Knowledge in a Neural Network》

本文是Hinton大神在2014年NIPS上一篇论文《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》1、Introduction文章开篇用一个比喻来引入网络蒸馏：昆虫作为幼虫时擅于从环境中汲取能量

彭伟_02·2022-12-18 14:09

解读：Distilling the Knowledge in a Neural Network

一、背景昆虫的幼虫适应从环境中提取能量和营养，而成虫更适应迁徙和繁殖。这个比喻和机器学习中的大小模型很相似，大模型通常结构复杂，需要从大量的数据中去学习和泛化特征，学习能力通常很强（类似成虫需要迁徙、繁殖等较高的成本来生存）；而小模型虽然泛化性不如大模型好，但是部署简单、消耗算力更少（类似幼虫仅在所处的环境中汲取营养即可生存）。既然大模型泛化性优越，那么将大模型的学到的知识提炼到小模型那？本文引入

Paul-LangJun·2022-12-18 14:09

知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）论文

知识蒸馏（DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork）三大作者深度学习教父GeofferyHinton谷歌灵魂人物oriolVinyals谷歌核心人物JeffDeanAbstract

麻花地·2022-12-18 14:39

[论文阅读]知识蒸馏（Distilling the Knowledge in a Neural Network）

文章目录前言摘要一、Introduction二、Distillation三、Experiments3.1MNIST3.2SpeechRecognition3.3SpecialistsModelsonVeryBigDataset3.3.1SpecialistModels3.3.2AssigningClassestoSpecialists3.3.3PerformingInferencewithEnse

XMU_MIAO·2022-12-18 14:38

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文总结

目录零、前言一、模型压缩概述二、知识蒸馏的思想三、知识蒸馏中的知识定义1、基于response/logits的知识2、基于feature的知识3、基于relation的知识四、本文提出的传统基于response的知识的蒸馏方法1、softtarget与hardtarget、温度因子T与推广的softmax：2、知识蒸馏的流程：五、Q&A：1、大模型、小模型的定义，以及其结构是否相同；为什么要用大模

LionelZhao·2022-12-18 14:08

(KD) Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork论文链接：https://arxiv.org/abs/1503.02531迁移学习的概念：在一个大的数据集上先做预训练，然后使用预训练得到的参数在一个小的数据集上做微调

Boss-Zhang·2022-12-18 14:37

人工智能/计算机期刊会议测评（持续更新...更新速度取决于我水论文的速度...）

IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering中科院2区，CCFA。你为什么是二区？？？？？？？？？？？？做梦都想中的刊。

五月的echo·2022-12-18 11:14

【九】头歌平台实验-知识图谱2

知识图谱（KnowledgeGraph）是一种用点来代替实体，用边代替实体之间关系的一种语义网络。

霜淮子·2022-12-18 11:43

图神经网络-GCN

GCN1、图基础（BasicKnowledgeofGraph）1.1图（Graphs）图（无论是有向图还是无向图）均是由顶点V和边E构成的集合，边可以是带权重的也可以是不带权重的，下面给出一个例子。

RP_M·2022-12-18 08:26

hnust 2022下学期数据挖掘原理与算法期中考试复习资料

MachineLearning）定义★★人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs）★★人工智能（ArtificialIntelligence）大数据（BigData）定义特征知识工程（KnowledgeEngineering

qq_33843237·2022-12-17 01:38

【推荐算法】Graph Embedding——引入更多结构信息的图嵌入技术

CC‘s World·2022-12-17 00:52

用于移动端食物识别的少样本（few-shot）和多样本（many-shot）融合学习（fusion learning）

Few-ShotandMany-ShotFusionLearninginMobileVisualFoodRecognition目录0.摘要0.1关键词和名词解释1.简介2.Few-shot和many-shot融合的学习2.1数据集NTU-IndianFood1072.2使用两步知识蒸馏（knowledgedistillation

EDPJ·2022-12-16 23:07

知识图谱数据集下载 KnowledgeGraphDatasets

知识图谱数据集UMLS：医疗数据集Kinship：亲属关系数据集WN18RR：WordNet子集。描述英语单词之间关联特征的数据集，同时保留WordNet数据集中的对称、非对称和组合关系，去除了倒装关系FB15k-237:Freebase子集不同数据集的统计信息如下：DatasetEntitiesRelationsTrainValidTestTotalTriplesUMLS135465216652

土豆面包·2022-12-16 21:03

The State Of Knowledge Distillation For Classification Tasks

TheStateOfKnowledgeDistillationForClassificationTasks我们调查了简单分类任务的各种知识提取（KD）策略，并实现了一组声称具有最新准确性的技术。

weixin_37958272·2022-12-16 19:52

如何进行数据挖掘？

它是数据库知识发现（英语：Knowledge-DiscoveryinDatabases，简称：KDD)中的一个步骤。

AIwenIPgeolocation·2022-12-16 11:37

阿里新零售领域的多模态知识图谱的建设与应用

原文出处datafuntalk作者阿里高级算法工程师徐国海由本知乎号根据阅读整理公众号系统之神与我同在1.知识图谱简介：知识图谱（KnowledgeGraph）是对现实世界中的实体、概念及其之间关系的刻画和描述

Necther·2022-12-16 00:47

【经典简读】知识蒸馏(Knowledge Distillation) 经典之作

【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作转自：【经典简读】知识蒸馏(KnowledgeDistillation)经典之作作者：潘小小知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于

Adenialzz·2022-12-15 22:45

深度学习三大谜团：集成、知识蒸馏和自蒸馏

DdgjJ-j6jHHleGtq8DlNSA原文（英）：https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/three-mysteries-in-deep-learning-ensemble-knowledge-distillation-and-self-di

Adenialzz·2022-12-15 22:45

一文了解知识图谱能做什么、本文含Jiagu自然语言处理工具试用、知识图谱实战。

关于知识图谱的简介：知识图谱（KnowledgeGraph）作为大数据时代的重要设施基础,已经在下一代搜索引擎、智能问答系统，文本处理，自然语言处理等智能应用中有了广泛应用。

光芒再现robotliang·2022-12-15 18:46

知识图谱推理综述及Github资源库

文章：https://arxiv.org/pdf/2212.05767.pdfGithub：https://github.com/LIANGKE23/Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning

学徒刘猛·2022-12-15 18:42

图神经网络（11）— 在知识图谱上推理

目录预测单跳查询（one-hopqueries）预测路径查询（pathqueries）TraversingKnowledgeGraphsinVectorSpace（以TransE为例）预测（多路）结合查询

山、、、·2022-12-15 15:21

Aleo Wagyu钱包

1.引言Aleo系列，前序博客有：欢迎关注Aleo使用Zexe构建Aleo隐私应用——HowZeroKnowledgeisRebalancingtheScalesoftheInternetAleo系列博客

mutourend·2022-12-15 14:11

Aleo的PoSW共识

1.引言Aleo系列，前序博客有：欢迎关注Aleo使用Zexe构建Aleo隐私应用——HowZeroKnowledgeisRebalancingtheScalesoftheInternetAleo系列博客

mutourend·2022-12-15 14:11

OSError: [WinError 123] 文件名、目录名或卷标语法不正确

Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/DELL/Desktop/lagou_knowledge_payment/lagou_pyplot.py",line7

爱吃辣锅的北极海豹·2022-12-15 09:29

使用Python对数据进行描述性统计（机器学习）

MachineLearningMasteryWithPythonUnderstandYourData,CreateAccurateModelsandworkProjectsEnd-to-End》获取链接：https://github.com/aoyinke/ML_learnerAdditionalKnowledge

爱吃辣锅的北极海豹·2022-12-15 09:25

一篇文章告诉你，事件知识图谱核心关键技术有哪些？

引言传统的实体知识图谱KnowledgeGraph（KG）以实体为中心，关注名词性的实体及其关系，其描述的知识是静态的、确定性的事实，更聚焦于实体查询、知识问答、实体预测、实体画像等业务。

四维创智·2022-12-15 06:59

知识图谱-KGE-第三方库：OpenKE库【清华开源】

GitHub-thunlp/OpenKE:AnOpen-SourcePackageforKnowledgeEmbedding(KE)OpenKE是THUNLP基于TensorFlow、PyTorch开发的用于将知识图谱嵌入到低维连续向量空间进行表示的开源框架

u013250861·2022-12-15 05:31

论文浅尝 | Temporal Knowledge Graph Completion Using Box Embeddings

笔记整理：杨露露，天津大学硕士论文链接：https://www.aaai.org/AAAI22Papers/AAAI-6210.MessnerJ.pdf动机时态知识图谱补全（TKGC）中的主要挑战是额外学习时间戳嵌入，以便嵌入模型根据关系、实体和时间戳嵌入联合执行评分。本文提出了BoxTE，一个用于TKGC的盒子嵌入模型，建立在静态知识图谱嵌入模型BoxE之上。亮点本文的亮点主要包括：（1）表明B

开放知识图谱·2022-12-15 02:10

时序知识图谱补全论文整理：Ⅰ

整理最近阅读的时序知识图谱（TemporalKnowledgeGraph）补全领域的文献。基本概念首先，明确基本概念。

TKG菜鸟·2022-12-15 02:10

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读..

dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(TemporalKnowledgeGraphCompletion

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-15 02:39

Datawhale 知识图谱组队学习之 Task 1 知识图谱介绍

Datawhale知识图谱组队学习之Task1知识图谱介绍知识图谱理论：相关理论知识图谱背景早在2010年微软就开始构建知识图谱，包括Satori和Probase；2012年，Google正式发布了GoogleKnowledgeGraph

Flying Warrior·2022-12-15 02:06

征稿 | “知识图谱赋能的知识工程：理论、技术与系统”专题投稿截止时间延长至2022年7月25日...

转载公众号|计算机科学编辑部征稿“知识图谱赋能的知识工程：理论、技术与系统”专题知识图谱（KnowledgeGraph）方法与技术是人工智能在知识工程领域发展的最新前沿。

开放知识图谱·2022-12-15 02:30

SAD（自我注意力蒸馏）：Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation

下面是作者逆风g做的总结：知识蒸馏（Knowledgedistillation）：用于把大网络学习到的内容（kno

狂奔的菜鸡·2022-12-14 15:44

【知识蒸馏】浅谈自知识蒸馏和自监督知识蒸馏的区别

今天在看《RefineMyselfbyTeachingMyself:FeatureRefinementviaSelf-KnowledgeDistillation》，然后在纠结里面的方法到底是自知识蒸馏还是自监督知识蒸馏

乱搭巴士·2022-12-14 15:42

【RGSL】【第一部分】论文学习

论文及代码地址题目：RegularizedGraphStructureLearningwithSemanticKnowledgeforMulti-variatesTime-SeriesForecasting

蝉鸣的夏天·2022-12-14 13:22

SNRI Subgraph Neighboring Relations Infomax for Inductive Link Prediction on Knowledge Graphs

摘要知识图的归纳链接预测旨在预测不可见实体之间的缺失链接，即训练阶段未显示的实体。以前的大多数工作都学习实体特定于实体的嵌入，这不能处理看不见的实体。最近的几种方法利用封闭子图来获得归纳能力。然而，这些工作都只考虑了子图的封闭部分，没有考虑子图的完全邻近关系，导致部分邻近关系被忽略，稀疏子图难以处理。为了解决这个问题，我们提出了子图相邻关系Infomax(SNRI)，它从节点特征的相邻关系特征和稀

小蜗子·2022-12-14 07:58

TransH论文翻译

KnowledgeGraphEmbeddingbyTranslatingonHyperplanes摘要研究了将由实体和关系组成的大规模知识图谱嵌入到连续向量空间中的问题。

Ting廷帅·2022-12-14 06:55

论文里的好句子（1）

1.BuildingaDLmodelthatislightweight,fasttotrainandestimateandoptionallyallowinjectionofknowledgesuchasqueryworkloadisnon-trivial

anzrs·2022-12-14 06:57

英文Paper写作如何正确掌握质量情况？

lAdvanceKnowledgeinyourresearchfieldwithevidence;lExplainyouride

MeelounEducation·2022-12-13 17:30

convE模型

文章目录《convolutional2Dknowledgegraphembedding》论文解读研究问题写作动机(motivation)模型详细描述模型的整体框架图实验数据集实验结果Reference《

漫步NLP路·2022-12-13 14:13

多模态知识表示系列——Coper-ConvE模型学习

ContextualParameterGenerationforKnowledgeGraphLinkPredictionAAAI-2020ReferenceFormat：GB/T7714StoicaG,

KoenigseggH·2022-12-13 14:42

推荐频道

knowledge】