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nips
Knowledge Distillation
##一、知识蒸馏相关论文和进展survey：（开源或有第三方实现）2014-
NIPS
-DoDeepNetsReallyNeedtobeDeep?论文连接：点
zhangjf26
·
2020-08-06 13:08
移动端深度学习
【DL】模型蒸馏Distillation
Hinton在
NIPS
2014[1]提出了知识蒸馏（KnowledgeDistillation）的概念，旨在把一个大模型或者多个模型ensemble学到的知识迁移到另一个轻量级单模型上，方便部署。简
段子手实习生
·
2020-08-06 12:13
算法
online learning / continual learning / Incremental Learning / Lifelong learning相关论文列表
2018KnowledgeDistillationbyOn-the-FlyNativeEnsemble（
NIPS
2018）MemoryReplayGANs:learningtogenerateimagesfromnewcategorieswithoutforgetting
mary-yue
·
2020-08-06 12:26
online
learning
TransE代码实践(很详细)
TranE是一篇Bordes等人2013年发表在
NIPS
上的文章提出的算法。它的提出，是为了解决多关系数据（multi-relationaldata）的处理问题。
得克特
·
2020-08-05 11:15
NLP
TransE
如何通过NAS自动为您的GAN找到最佳的神经网络
自从其在
NIPS
2014上首次发布以来，生成对抗网络（GAN）一直是深度学习中的热门话题。理由是：GAN可以仅基于少量内容来创建新内容。正是这种创造力使它们如此强大。
imalg图像算法
·
2020-08-04 14:17
图像算法
encoder-decoder模型
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
·
2020-08-04 06:03
深度学习
LSTM
自然语言处理 | (28) Transformer详解2
但这篇2017
NIPS
的文章Attentionisallyo
CoreJT
·
2020-08-04 00:38
自然语言处理
CNN模型 | 2 AlexNet
AlexNet网络AlexNet网络的设计思想主要设计进步和贡献ReLU激活函数DropOut正则化核心架构Pytorch实现AlexNet代码如下：keras实现AlexNet网络AlexNet网络在
NIPS
2012
步步星愿
·
2020-08-03 23:49
深度学习
CNN模型分析
ModuleNotFoundError: No module named 'torchnet'||torchnet安装
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
·
2020-08-03 11:02
环境配置
python
pytorch
通用卷积核用于模型压缩和加速
介绍一下最近看的一种通用卷积核用于模型压缩的方法，刚刚查了一下，原作者的博客在https://zhuanlan.zhihu.com/p/82710870有介绍，论文传送门https://papers.
nips
.cc
weixin_30621711
·
2020-08-03 06:42
NIPS
2018 Workshop一览
NIPS
2018WorkshopsNIPS2018会议为我们带来39个Workshop和两个竞赛track，涵盖了机器学习、深度学习、强化学习、因果、推理、表示、优化等各方面的基础研究，以及图像、检测、
hitrjj
·
2020-08-03 06:14
视觉
深度学习
计算机视觉
近期必读的6篇 NeurIPS 2019 的零样本学习(Zero-Shot Learning)论文
NIPS
2019大会已经在12月8日-14日在加拿大温哥华举行。这次专知小编发现零样本学习(Zero-ShotLearning,ZSL)在今年的Neur
研究僧Zjc
·
2020-08-03 03:30
目标识别
生成对抗网络(一)GAN讲解
INTRODUCTION2.Adversarialnets2.1.符号定义2.2.目标函数解读2.3.梯度更新算法2.4.全局最优Reference原文：GenerativeAdversarialNets收录：
NIPS
Raywit
·
2020-08-02 20:12
图像处理
如何优雅地从四个方面加深对深度学习的理解
2017年12月
NIPS
的Test-of-TimeAward颁奖典礼上，AliRahimi这样呼吁人们加深对深度学习的理解：我希望生活在这样的一个世界，它的系统是建立在严谨可靠而且可证实的知识
算法与数学之美
·
2020-08-02 15:14
文献阅读（十）
NIPS
2017-Inductive representation learning on large graph
本文是对《Inductiverepresentationlearningonlargegraph》一文的浅显翻译与理解，原文章已上传至个人资源，如有侵权即刻删除。更多网络表示学习相关文章，请移步：文献阅读总结：网络表示学习文章目录前言TitleMainBody1核心算法2聚合器3损失函数4前向传播算法前言该文是一种归纳式的学习算法，相比现行算法将节点嵌入视为可优化的参数，所提出的GraphSAGE
CSDNTianJi
·
2020-08-02 15:28
文献阅读
DiffPool: Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling
本文被
NIPS
2018接收，地址：HierarchicalGraphRepresentationLearningwithDifferentiablePoolingMotivation在有机分子中，人们希望能够编码局部的分子
八荒_
·
2020-08-02 14:03
图神经网络
图神经网络论文阅读(三) Inductive Representation Learning on Large Graphs，
NIPS
2017
本文的三位作者均来自斯坦福大学计算机系，他们提出一个通用的归纳框架GraphSAGE（空域卷积）。该框架通过从节点的本地邻居中采样和聚集特征来生成嵌入，并且提出了三种不同的聚合邻居特征的方式，这使得卷积的操作更贴近于直观上的CNN。本模型也可以应用于半监督甚至是无监督的任务。Model至于Relativework中涉及到的图embedding方法（Node2vec、因子分解机等）就不过多介绍了，直
五月的echo
·
2020-08-02 13:35
GNN
Model
图神经网络论文阅读(一) Diffusion-Convolutional Neural Networks，
NIPS
2016
Diffusion-ConvolutionalNeuralNetworks2016年发表于INPS，作者来自马萨诸塞大学。实际上这篇文章要早于Kipf的论文，它提出了扩散图卷积网络(DCNN)，可以在结点分类和图分类的任务上分别建模，本质上属于空域（Spatial）卷积[1]。下面就按照论文的思路去介绍这篇文章。Introduction本文通过引入扩散-卷积（diffusion-convoluti
五月的echo
·
2020-08-02 13:34
GNN
Model
图神经网络论文阅读(五) Structure-Aware Convolutional Neural Networks，
NIPS
2018
本文的作者来自中科院自动化所以及中科院大学人工智能学院。为了拓展卷积操作到非欧图结构，本文提出了structure-awareconvolution（结构感知卷积）将非欧式图与欧式图结构之间的差别抹平。从技术上讲，结构感知卷积中的滤波器被推广到单变量函数，该单变量函数能够聚合具有不同拓扑结构的局部输入。由于单变量函数需要确定无数个参数，所以使用函数逼近理论近似代替单变量函数，最终建立起模型Stru
五月的echo
·
2020-08-02 12:53
GNN
Model
ubuntu16.04 RTX2060||安装nvidia显卡驱动|cuda|cudnn
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
·
2020-08-01 05:36
环境配置
Pointnet++
文章信息动机整体思想框架参考文章信息标题：PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace作者：CharlesR.Qi来源：
NIPS
2017
未名D
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2020-07-31 22:43
pointcloud
VALSE Webinar总结及问答记录
其工作具开创性，例如最早把深度学习用于行人、人脸分割、与人脸生成(CVPR12,ICCV13,
NIPS
14)；首先提出CNN求解MRF用于语义分割等(ICCV15,PAMI16
计算机视觉研究院
·
2020-07-30 23:39
判别式模型与生成式模型
AndrewNg在
NIPS
2001年有一篇专门比较判别模型和产生式模型的文章
wolenski
·
2020-07-30 22:36
机器学习
pytorch图像可视化
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
·
2020-07-30 04:29
pytorch
AI大咖专访丨阿里靖世：博士的研究同样可以在工业界做，更可以影响亿万人的生活！...
博士期间，他在国际顶尖期刊和会议（包括TPAMI,
NIPS
,CVPR,AAA
weixin_34194317
·
2020-07-30 03:10
InfoGAN介绍
今天给大家分享的是
NIPS
2016的InfoGAN。这篇paper所要达到的目标就是通过非监督学习得到可分解的特征表示。使用GAN加上最大化生成的图片和输入编码之间的互信息。
理想主义文艺青年
·
2020-07-30 01:52
机器学习
数据挖掘会议记录
机器学习顶级会议：
NIPS
,ICML,UAI,AISTATS;（期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN）计算机视觉和图像识别：ICCV,CVPR,ECCV;（期刊：IEEET-PAMI
diyou6545
·
2020-07-29 18:08
笔记Why BN works (MIT)
Paper地址：
NIPS
2018HowDoesBatchNormalizationHelpOptimization?
WS0
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2020-07-28 23:51
优化加速
Prototypical Networks for Few-shot Learning||论文阅读
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
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2020-07-28 20:16
深度学习
paper
reading
元学习
learning to propagate labels ：transductive propagation network for few-shot learning
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
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2020-07-28 20:16
元学习
论文阅读博客||很多论文阅读笔记
元学习论文总结||小样本学习论文总结2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019
NIPS
2017
vieo
·
2020-07-28 20:16
paper
reading
GBDT、Xgboost、Lightgbm、Catboost论文
f3da60b4951ea76e58fafab069dc5022aaea463e.html2、Xgboosthttps://arxiv.org/pdf/1603.02754.pdf3、Lightgbmhttp://papers.
nips
.cc
winner8881
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2020-07-28 05:31
数据挖掘
机器学习
NIPS
2018深度学习(9)|亮点：多元卷积稀疏编码、循环关系网络
[1]Deep,complex,invertiblenetworksforinversionoftransmissioneffectsinmultimodeopticalfibresOisínMoran,PiergiorgioCaramazza,DanieleFaccio,RoderickMurray-SmithUniversityofGlasgow,UniversityofGlasgowhttp
frank_hetest
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2020-07-27 23:55
[
NIPS
2019] Transductive Zero-Shot Learning with Visual Structure Constraint
带视觉结构约束的直推式零样本学习如图所示，10种未见类图片在视觉空间中的表示，以及几种中心的表示。符号说明：VCLCenter 投影中心，用□表示RealCenter 真实中心，用☆表示BMVScCenter 约束中心，用○表示K-MeansCenter聚类中心，用◇表示paperWDVCMotivationMethodVCL视觉中心学习CDVSc基于倒角距离的视觉结构约束BMVSc基于双分区
一亩高粱
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2020-07-27 20:09
paper
深度学习未来十大趋势
深度学习未来十大趋势[日期：2015-12-22]来源：作者：张巨岩[字体：大中小]本周，我在加拿大蒙特利尔参加了
NIPS
(NeuralInformationProcessingSystems，神经信息处理系统
凌风探梅
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2020-07-27 17:36
DeepLearning
InfoGAN(Interpretable representation learning by information maximizing GAN)
论文：https://papers.
nips
.cc/paper/6399-infogan-interpretable-representation-learning-by-information-maximizing-generative-adversarial-nets.pdf
奔跑的林小川
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2020-07-16 05:34
强化学习
paper之论文阅读方法
了解基础概念，适合入门；2.专题论文：介绍具体算法，设计思路，实验技巧，代码实现等具体技术；进入一个新领域，先阅读综述论文，再读专题论文；从论文质量角度：高质量期刊会议：CVPR,ECCV,ICCV,AAAI,
NIPS
科学边界
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2020-07-16 02:43
paper
基于pytorch的transformer代码实现（包含Batch Normalization，Layer normalization，Mask等讲述）
基于pytorch的transformer代码实现2017年谷歌再
nips
上发表的《AttentionIsAllYouNeed》，完全基于Attention机制，解决RNN和CNN同时存在的问题，又将两者的优点结合
彭伟_02
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2020-07-15 23:19
Pytorch
NLP
Seq2Seq
【论文阅读笔记】RETAIN: An Interpretable Predictive Model for Healthcare using Reverse Time Attention Mechan
EdwardChoi⇤,MohammadTahaBahadori⇤,JoshuaA.Kulas⇤201630thConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(
NIPS
2016
cskywit
·
2020-07-15 21:59
机器学习
[资源贴]
NIPS
2016下载地址
从
NIPS
官网上爬取HTTP源码.然后进行按要求修改成下载地址.建议:使用迅雷批处理下载.分享一下百度网盘下载地址：http://pan.baidu.com/s/1pKMhaqR密码：x2bu失效后请与我联系
xiaowei_nbu
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2020-07-15 21:47
Paper资源
多任务深度学习（MultiTask Learning）
案例1-人脸识别香港中文大学汤晓鸥组发表在
NIPS
14的论文《DeepLearningFaceRepresentationbyJointIdentification-Verification》,提出了一种联合训练人脸确认损失和人脸分类损失的多任务人脸识别网络
张博208
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2020-07-15 20:10
Deep
Learning
2018.4.12 Ming-Hsuan Yang报告
Abstract：分享投顶会的经历，讨论陷阱和提交的论文的通用问题VisionandLearningLabUCMerced/GoogleCloudCVPR(每年一次)、ICCV(每两年)、ECCV(每两年)、
NIPS
AaronJ1
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2020-07-15 19:31
顶级会议
(1)以下是几个顶级会议的列表（不完整的，但基本覆盖）机器学习顶级会议：
NIPS
,ICML,UAI,AISTATS;（期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN）计算机视觉和图像识别：
yansicing
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2020-07-15 19:08
麻省理工MIT大神解说数学体系；2012年计算机博士港中大林达华简历(公号回复“MIT林达华”下载彩标PDF论文)
年计算机博士港中大林达华简历(公号回复“MIT林达华”下载彩标PDF论文)原创：林达华数据简化DataSimp今天数据简化DataSimp导读：林达华是MIT计算机科学博士，读研时以贝叶斯非参建模斩获顶会
NIPS
2010
秦陇纪10数据简化DataSimp
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2020-07-15 13:02
人工智能
人工智能大数据
科技知识
自然和科学知识
产业界人事物
MIT数学体系
数学知识结构
林达华博士
【深度学习——点云】PointNet++
这篇文章发表于
NIPS
2017，是在PointNet基础上的工作，论文地址：PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace
theoreoeater
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2020-07-15 06:24
深度学习
百度强化学习7日打卡营心得体会
正巧在微信公众号里看到百度强化学习7日打卡营，授课教师来自
NIPS
竞赛世界冠军团队，而且正值各门
yujieCASIA
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2020-07-14 22:00
image caption 论文合集列表
LearningtoGuideDecodingforImageCaptioning(AAAI2018)ConvolutionalImageCaptioning(CVPR2018)ANeuralCompositionalParadigmforImageCaptioning(
NIPS
20
lee__7
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2020-07-14 13:21
3D点云网络：PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
分类和分割的点云深度学习网络StanfordUniversity，2017CVPR斯坦福大学提出的直接对3D点云数据进行深度学习，是第一个直接处理点云数据的神经网络，同时还提出了PointNet++在2017年的
nips
alfred_torres
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2020-07-14 01:46
第886期机器学习日报(2017-02-20)
机器学习日报2017-02-20机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点@机器之心syncedGAN相关视频：
NIPS
2016WorkshoponAdversarialTraining@星空下的巫师人工智能可以解决的
机器学习日报
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2020-07-14 01:13
PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
PVANET:DeepbutLightweightNeuralNetworksforReal-timeObjectDetection论文地址github源码Introduction这篇论文是发表在2016
nips
南有乔木NTU
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2020-07-14 00:03
论文总结
目标检测
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