predicting 第2页

AAAI 2021 论文推荐丨Time to Transfer: Predicting and Evaluating Machine-Human Chatting Handoff

论文名称：TimetoTransfer:PredictingandEvaluatingMachine-HumanChattingHandoff推荐理由：聊天机器人能够完全取代人类代理吗？简短的回答可能是–“这取决于…”。对于一些具有挑战性的情况，例如，对话的话题范围超出了训练语料的覆盖范围，聊天机器人可能会出现故障，并返回不理想的语句。这个问题可以通过引入机器-人类聊天交接（MHCH）来解决，它可

AMiner科技·2020-12-25 19:29

利用Tensorflow使用BERT模型+输出句向量和字符向量

前言最近想着如何利用tensorflow调用BERT模型，发现其源码已经有比较详细的调用代码，具体的链接如下：https://github.com/google-research/bert/blob/master/predicting

洛克-李·2020-09-16 22:12

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

ABSTRACT文中提出的模型融合了决策树和逻辑回归，比单个方法效果好3%。并探索了多个基础参数对效果的影响。最重要的事情是使用正确的特征：即那些捕捉到用户或者广告历史信息的特征比其他类型的特征更有优势。一旦有了正确的特征和模型（决策树和逻辑回归），其他因素发挥的作用很小（即使是微小的提升在大规模下也会是很重要的）。更新数据、设置学习率和采样数据时选择最优的方法，也能稍微提升模型效果，虽然远比不上

march_on·2020-09-15 23:19

论文阅读笔记 Predicting Future Frames using Retrospective Cycle GAN

0x落尘·2020-09-11 09:50

TF2.0_LSTM_Seq2seq_BeamSearchDecoder_实战教程

文章目录1.序2.代码编写2.1training部分2.2predicting部分save和load3.部分Bug1.序此篇教程只有代码实现，没有理论部分。

mantoureganmian·2020-08-22 13:35

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

XinranHe,JunfengPan,OuJin,TianbingXu,BoLiu⇤,TaoXu⇤,YanxinShi⇤,AntoineAtallah⇤,RalfHerbrich⇤,StuartBowers,JoaquinQuiñoneroCandelaFacebook1601WillowRoad,MenloPark,CA,UnitedStates{panjunfeng,oujin,joaqui

ljtyxl·2020-08-17 15:54

BB8: A Scalable, Accurate, Robust to Partial Occlusion Method for Predicting the 3D Poses—2017（笔记）

BB8:AScalable,Accurate,RobusttoPartialOcclusionMethodforPredictingthe3DPosesofChallengingObjectswithoutUsingDepth—2017（笔记）BB8：一种可扩展，准确，鲁棒至部分遮挡的方法文章以单帧RGB图像为输入，采用基于CNN的方法完成对输入图像的定位、分割、分类以及优化估计，以3D边界盒8个

樱木仙僧·2020-08-16 00:18

[深度学习论文笔记][Depth Estimation] Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common M

Eigen,David,andRobFergus.“Predictingdepth,surfacenormalsandsemanticlabelswithacommonmulti-scaleconvolutionalarchitecture.”ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2015.(Citations:95

Hao_Zhang_Vision·2020-08-13 11:36

SIGIR 2017 Paper Characterizing and Predicting Enterprise Email Reply Behavior

中文简介：本文对企业邮件系统中的用户行为进行了建模分析，首先分析了影响用户邮件回复行为的几类因素，然后基于分析结果建立了预测用户邮件回复行为和邮件回复时间的机器学习模型。基于Avocado邮件数据的实验结果表明，本文提出的特征和模型对于用户邮件回复行为的预测准确度大幅度超过了以往的基准方法。论文出处：SIGIR'17英文摘要：Emailisstillamongthemostpopularonlin

LarryNLPIR·2020-08-04 09:53

GoGNN: Graph of Graphs Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions

论文地址：GoGNN:GraphofGraphsNeuralNetworkforPredictingStructuredEntityInteractions这篇论文被IJCAI2020接收，主要工作是首次将图神经网络运用在由图构成的图（GraphofGraphs）上。GraphofGraphs(GoG)在分化学物质间相互作用的预测任务上，每一个化学物质可以看做是一个图结构，利用图神经网络的方法能够

八荒_·2020-08-02 14:02

[Paper] || Predicting mRNA Abundance Directly from Genomic Sequence Using Deep CNN

一句话总结：基于CNN，用启动子序列预测mRNA丰度研究背景稳态的mRNA丰度由很多调控因子所决定，重点在于选用哪种关键机制来准确预测mRNA丰度。相关研究表明启动子序列单独解释了人类大部分基因表达的变异。本文的方向是希望仅用基因序列的信息预测mRNA丰度,这里结合的是启动子序列和mRNA稳定性相关序列特征的信息（图1）。图1：:Xpresso输入输出概览模型结构Xpresso的结构就是传统的卷积

葵sunshine·2020-07-27 17:22

关于不同Batch_Size在LSTM训练与预测中使用（Keras框架）

HowtouseDifferentBatchSizeswhenTrainingandPredictingwithLSTMs链接：https://machinelearningmastery.com/use-different-batch-sizes-training-predicting-python-keras

AresAnt·2020-07-13 20:44

python人工智能——机器学习——分类算法-k近邻算法——kaggle案例： Facebook V: Predicting Check Ins

题目及翻译FacebookandKagglearelaunchingamachinelearningengineeringcompetitionfor2016.Facebook和Kaggle正在推出2016年的机器学习工程竞赛。Trailblazeyourwaytothetopoftheleaderboardtoearnanopportunityatinterviewingforoneofthe1

Alex 007·2020-07-12 13:47

精读论文：Predicting Citywide Crowd Flows Using Deep Spatio-Temporal Residual Networks

PredictingCitywideCrowdFlowsUsingDeepSpatio-TemporalResidualNetworksAAAI2017郑宇组的论文文章首先介绍该问题的基本概念，接着描述系统的框架（本文跳过），然后介绍基于DNN的预测模型，最后进行实验验证模型结构与参数和与基线模型进行对比。OUTLINE人流量数据（crowdflows）的时空属性及及外部因素如何进行数据格式转化D

一条咸狗·2020-07-12 04:43

论文阅读：SoPhie: An Attentive GAN for Predicting Paths Compliant to Social and Physical Constraints

苏菲:一个专注于预测符合社会和物理约束的路径的GAN论文链接：https://arxiv.org/pdf/1806.01482.pdf摘要：本文讨论了场景中多个交互代理的路径预测问题，这是许多自动驾驶平台（如自动驾驶汽车和社交机器人）的关键步骤。我们介绍SoPhie;基于生成对抗网络（GAN）的可解释框架，其利用场景的图像来利用两个信息源，场景中所有代理的路径历史以及场景上下文信息。要预测代理的未

hbhhhxs·2020-07-10 17:03

Few-Shot Image Recognition by Predicting Parameters from Activations

本文基于神经网络中同一类别倒数层的激活值和最后的全连接softmax层的参数有密切的关系，通过训练一个参数预测器，使得在大量数据集中预训练过的网络可以通过直接从激活值预测参数的方式将模型映射到只有少量样本的测试数据集中。作者希望模型可以在少样本和大量样本的情况下均有良好的表现。作者通过使用t-SNE对激活值的期望aˉy\bar{a}_yaˉy(左)和全连接层的参数wyw_ywy(右)进行了可视化，

liuglen·2020-07-07 14:34

Predicting Users’ Motivations behind Location Check-Ins and Utility Implications of Privacy Protection

背景问题位置签到（check-in）包含位置和语义信息，user在签到的同时，可能泄漏远远超出他们想象的个人信息。以前研究的不足utility：可理解为用户体验。以前有量化用户隐私的，但很少有研究关注用户体验utility的损失。本文贡献1.研究位置签到背后的user动机，基于此，首次提出预测user动机的机器学习方法；2.设计了一个utilityloss函数，可作为隐私保护方法设计的一个基础；3

一块糖三两三·2020-07-07 00:12

使用Python+Pandas+Statsmodels建立线性回归模型预测房价

主要内容来源自网页：https://www.learndatasci.com/tutorials/predicting-housing-prices-linear-regression-using-python-pandas-statsmodels

ShinyCC·2020-07-06 02:56

客户流失预警（Predicting customer churn with scikit-learn）

数据集可从这里下载：https://raw.githubusercontent.com/EricChiang/churn/master/data/churn.csv这里的数据已经结构化了，所以处理起来比较方便。后序文章会研究非结构化数据处理。使用pandas方便直接读取.csv里数据importpandasaspdimportnumpyasnpchurn_df=pd.read_csv('d:/ch

6丁一的猫·2020-07-01 06:03

Deep Learning for Predicting Human Strategic Behavior

http://101.96.10.63/www.cs.ubc.ca/~jasonhar/GameNet-NIPS-2016.pdfPredictingthebehaviorofhumanparticipantsinstrategicsettingsisanimportantprobleminmanydomains.Mostexistingworkeitherassumesthatparticipa

朱小虎XiaohuZhu·2020-07-01 06:14

【论文阅读】POI2Vec: Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors

《POI2Vec:GeographicalLatentRepresentationforPredictingFutureVisitors》ShanshanFeng,GaoCong,BoAn,YeowMengChee.2017,AAAI附件：论文Abstract随着位置感知型（location-aware）社交媒体应用的日益普及，兴趣点（POI）推荐得到了广泛的研究。然而现有的大部分研究是从用户的角

ForcedOverflow·2020-06-27 09:12

MR-GNN: Multi-Resolution and Dual Graph Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions

论文地址：MR-GNN:Multi-ResolutionandDualGraphNeuralNetworkforPredictingStructuredEntityInteractions这篇论文被IJCAI2019接收，主要工作是在用GNN预测分子间相互作用的任务上，引入了LSTM对两个分子不同层的表示进行编码，从而在获得不同的receptivefield（RF）的信息的基础上得到两个分子之间的

八荒_·2020-06-26 19:19

无监督表示学习：通过预测图像旋转_Supervised Representation Learning By Predicting Image Rotations—2018（笔记）

UnsupervisedRepresentationLearningByPredictingImageRotations—2018通过预测图像旋转实现无监督表示学习—2018（笔记）摘要文章提出，通过训练ConvNets来识别输入图像的2D旋转来学习图像特征。在质量和数量上证明了这个看似简单的任务，实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。引言文章遵循自监督的范例，通过训练ConvNets识别

樱木仙僧·2020-06-25 17:40

【阅读笔记】Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

作者：XinranHe,JunfengPan,OuJin,TianbingXu,BoLiu,TaoXu,YanxinShi,AntoineAtallah,RalfHerbrich,StuartBowers,JoaquinQuiñoneroCandelaFacebook1601WillowRoad,MenloPark,CA,UnitedStates{panjunfeng,oujin,joaquinq

SrdLaplaceGua·2020-06-22 05:02

ML预测波士顿房价－Udacity nanodegree Boston Housing Prices Predicting

预测波士顿房价。用以往的房价数据来训练模型预测未来的房价。1.加载csv数据；2.探索数据，察看数据的最小值、最大值、均值、方差等统计量；3.定义一个表现预测率和错误率的图，判断准确率；4.洗乱数据并把数据分为训练数据和测试数据，使用Cross-Validation技术；5.分析数据的表现，用不同的参数测试模型并且用前面定义的图展示；6.评估模型的表现，使用GridSearch的到最优的模型；7.

苟雨·2020-06-22 00:00

论文笔记:Predicting Target Language CCG Supertags Improves Neural Machine Translation

一、文章有什么贡献？主要共享是提出了一个新的思路，以CCG(CombinatoryCategorialGrammar)Supertag的形式将句法信息引入了，NMT（神经机器翻译）的解码器端，对NMT的性能有了一定提高。用两种方式将CCGSupertag任务引入解码器，一种是直接插入输出的序列，一种是利用了多任务学习，对多任务学习的研究也有一些贡献。展示了不光是解码器，当同时在编码器端输入语言学信

坂本龙一·2020-04-04 10:37

How To Use Different Batch Sizes When Training And Predicting With LSTMs

UberEngineeringiscommittedtodevelopingtechnologiesthatcreateseamless,impactfulexperiencesforourcustomers.Weareincreasinglyinvestinginartificialintelligence(AI)andmachinelearning(ML)tofulfillthisvision

hzyido·2020-03-25 01:52

(Predicting phenotypes)

什么是表型表型（Phenotype），又称表现型，对于一个生物而言，表示它某一特定的物理外观或成分。表型主要受生物的基因型和环境影响。表型可分为连续变异或不连续变异的。前者较易受环境因素影响，基因型上则会受多个等位基因影响。括革兰氏阳性（GramPositive）革兰氏阴性（GramNegative）生物膜形成（BiofilmForming）致病性（Pathogenic）移动元件（MobileEl

周运来就是我·2020-03-13 08:00

Predicting Deeper into the Future of Semantic Segmentation

任务:预测未来帧的场景分割，给定视频帧的输入序列，预测未观察到的帧的场景图。动机：预测像素值与预测高层次的场景相比过于复杂，然而后者对于大多数应用都已经足够。例如轨迹。我们不对物体或者其他的场景元素建模，而是对物体类别的场景分割图动态性建模。模型：用之前的multi-scalenetwork多步预测1、batch预测：一次性输出所有的预测2、autoregressive：循环预测改进空间随着时间的

kikyou123·2020-02-24 06:04

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

本文是Facebook2014年发表的一篇经典论文，文中提出使用GBDT+LR来构建模型是一个亮点。同时，论文还对数据新颖度（Datafreshness），下采样方法，学习率，特征构建进行了研究。1、特征构建为了提升线性分类器的效果，一般使用两种方式对特征进行转换：对于连续型特征，一般先分箱离散化，每个区间作为一个单独的特征。线性模型可以学习到一个非线性的映射；对于非连续型特征，一般可以使用笛卡尔

井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-03 16:02

NLP之手动搭建基础单词纠错器

set([line.rstrip()forlineinopen('vocab.txt')])print(vocab)结果展示：{'Rousseau','capsules','penetrated','predicting

Jackpot_0213·2020-02-02 08:29

文章学习47“Blind Predicting Similar Quality Map for Image Quality Assessment”

本文是CVPR2018年中国传媒大学发的一篇关于IQA的文章，同期CVPR北大也有发一篇“Hallucinated-IQA:No-ReferenceImageQualityAssessmentviaAdversarialLearning”，这两篇文章有很多异曲同工之处，都是借助一个网络对distortedimage进行处理，生成出一个处理后的图用来辅助IQA的分数拟合。但不同于Hallucinat

侯冠群·2019-12-30 23:25

kaggle案例重复：学生在考试中的表现数据集简单探索

原文地址https://www.kaggle.com/rajwardhanshinde/data-analysis-and-predicting-percentage/notebook数据集包括8个变量

牧羊的男孩儿·2019-12-30 09:31

阅读：Predicting the Resilience of Obfuscated Code Against Symbolic Execution Attacks via Machine Le...

一、来源1、2017，the26thUSENIXSecuritySymposium2、作者：SebastianBanescu,TechnischeUniversitätMünchen;ChristianCollberg,UniversityofArizona;AlexanderPretschner,TechnischeUniversitätMünchen3、主题：机器学习、逆向工程、混淆代码、符号

小小怪吃吃吃·2019-12-18 11:40

Lesson 51 Predicting the future

1.Notoriously(formal)众所周知的2.Full-time全职part-time兼职3.User-friendly便与用户使用的Environmental-friendly对环境好的4.Hectic紧张忙碌的e.g.Heenjoyshishecticworkschedule.5.CrankuptheAirconditioner打开空调6.Thenadverb过去的，当时的e.g.J

Donutzpj·2019-11-03 04:00

Predicting Vulnerable Software Components via Text Mining

背景文章于2014年10月份发表在IEEETRANSACTIONSONSOFTWAREENGINEERING，一篇通过文本挖掘技术进行软件漏洞检测的论文。文章本身引用只有14，创新点也不是很新，但由于其期刊等级较高，而且文章数据处理分析较多，还是值得以后写作借鉴。出处：IEEETRANSACTIONSONSOFTWAREENGINEERING,VOL.40,NO.10,OCTOBER2014作者：

惊喜黑洞·2019-11-02 06:00

kaggle Predicting Molecular Properties 比赛 brute-force-feature-engineering 解读

1链接https://www.kaggle.com/kernels/scriptcontent/16357888/downloadhttps://www.kaggle.com/c/champs-scalar-coupling/overview2EDA解读与上一篇主要的区别是构造了更多的特征，总共大概有400多维，与我自己不同的是它利用xgboost做了特征选择，最后留下了比较重要的一些特征，然后再

HxShine·2019-07-23 10:45

pytorch wrong when predicting using trained model

RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet:Missingkey(s)instate_dict:"conv1.weight","bn1.running_var","bn1.running_mean","bn1.bias","bn1.weight","layer1.0.conv1.weight","layer1.0.bn1.running_va

小膜仙·2019-05-02 21:21

Predicting Multi-step Citywide Passenger Demands Using Atention-based Neural Networks

1.背景这是一篇发表在WSDM2018上的文章，其所要解决的问题同前篇文章介绍的一样，都是解决流量预测的问题。只是这篇论文是预测接下来几个时刻的流量（Multi-step)。而为什么作者要提出Multi-stepdemandprediction呢？作者认为，Multi-stepdemandprediction不仅能够体现流量变化的趋势，而且能够表达处全局的变化，从而能够避免因临时突发的需求变化而导

空字符（公众号：月来客栈）·2019-04-23 11:24

读论文《Semi-Supervised Recursive Autoencoders for Predicting Sentiment Distributions》

读论文《Semi-SupervisedRecursiveAutoencodersforPredictingSentimentDistributions》文章主要介绍了使用递归自编码器做句子情感分类的方法。和之前的方法相比，本文的算法没有使用任何预设定的情感词汇和极性转换规则。并在moviereviews数据集上取得了SOTA的效果。当时主流的方法还是词袋模型，但词袋模型无法很好的句法信息，而一些改

Doit_·2019-03-28 22:57

《Predicting Computer System Failures Using Support Vector Machines》论文笔记

文章目录摘要论文链接：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=A46C83887093BD13F2A5886D20F15480?doi=10.1.1.145.5106&rep=rep1&type=pdf摘要如果提供准确的故障预测，减轻计算机故障的影响是可能的。对于预测的故障，资源、应用和服务能提前做计划并减轻这个影响。对于多

Thomas_Cai·2019-01-07 15:14

CTR预估论文实践(五)--Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook (GBDT+LR)

博客代码均以上传至GitHub，欢迎follow和start~~!1.GBDT构造组合特征的方式利用GBDT进行特征构造依据其模型组合方式一共有两种方式：GBDT+LR与原论文的实现方式一样，利用GBDT构造组合特征，再将组合特征进行one-hot编码（本实践代码也属此类）；GBDT+FFM或者GBDT+树模型此时，使用利用GBDT构造的组合特征不再进行one-hot编码，而是直接利用输出叶节点的

dby_freedom·2018-12-23 17:45

CTR预估论文精读(五)--Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

AbstractOnlineadvertisingallowsadvertiserstoonlybidandpayformeasurableuserresponses,suchasclicksonads.Asaconsequence,clickpredictionsystemsarecentraltomostonlineadvertisingsystems.Withover750millionda

dby_freedom·2018-12-12 15:55

【论文笔记】A Multi-Task Learning Formulation for Predicting Disease Progression

AMulti-TaskLearningFormulationforPredictingDiseaseProgression论文地址摘要1.介绍2.多任务回归方程2.1时间平滑先验2.2解决数据不完整问题2.3LASSO时间群正则2.3.1纵向(时间项)稳定特征选择2.4本文算法3.实验4.结论论文地址AMulti-TaskLearningFormulationforPredictingDiseas

King_HAW·2018-12-07 13:55

tf.keras入门(3) Predicting House Prices: Regression（boston_housing 数据集）

预测房价（回归）预测20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中间值。该数据集包含13个不同的特征：人均犯罪率。占地面积超过25000平方英尺的住宅用地所占的比例。非零售商业用地所占的比例（英亩/城镇）。查尔斯河虚拟变量（如果大片土地都临近查尔斯河，则为1；否则为0）。一氧化氮浓度（以千万分之一为单位）。每栋住宅的平均房间数。1940年以前建造的自住房所占比例。到5个波士顿就业中心的加权距离。辐射式高速

Feynman1999·2018-11-25 21:18

Kaggle：Predicting a Biological Response

地址戳我#基本CSV读写操作#我们需要读取给定的训练数据，再进行后续的数据(特征等)处理defread_data(file_name):f=open(file_name)#ignoreheaderf.readline()samples=[]target=[]forlineinf:line=line.strip().split(",")sample=[float(x)forxinline]sampl

Douhh_sisy·2018-06-07 15:20

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

Abstract这篇论文介绍GBDT+LR模型表现比单个模型好3%，另外本文探讨了一系列影响最终预测表现的因素。毫无疑问其中最重要的是拥有正确的特征（捕捉用户和广告历史信息）+Model（GBDT+LR）的贡献程度最大数据实时性，学习速率，数据采样等其他因素影响较小。INTRODUCTION介绍了先前的一些相关paper。包括Google，Yahoo，MS的关于CTRModel方面的paper而在

逗逗军001·2018-04-14 20:14

wordembedding评价

dancing-dance+predict=predicting。准确率2.文

yuquanle·2017-05-21 23:44

Computer Vision for Predicting Facial Attractiveness

转载：http://www.learnopencv.com/computer-vision-for-predicting-facial-attractiveness/ComputerVisionforPredictingFacialAttractivenessJULY27,2015

Trent1985·2017-03-27 15:00

FaceID-1：Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes 笔记

此文由香港中文大学汤晓鸥教授团队于2014年发表论文链接：http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/pdf/YiSun_CVPR14.pdf1.研究问题主要通过神经网络学习图像特征，通过分类器验证人脸。2.此文工作2.1人脸特征表达2.1.1网络结构一共四个卷积层，前三个卷基层后都有Max-pooling在最后一个隐藏层，是由Max-poolinglayer3+Convoluti

kunyXu·2017-01-12 11:40

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