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论文笔记 ACL 2021|Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks

文章目录1简介1.1创新2方法3实验1简介论文题目：Document-levelEventExtractionviaParallelPredictionNetworks论文来源：ACL2021论文链接：https://aclanthology.org/2021.acl-long.492.pdf代码链接：https://github.com/HangYang-NLP/DE-PPN非官方代码：http

hlee-top·2022-11-27 00:49

Document-level Event Extraction via Parallel Prediction Networks论文解读

Document-levelEventExtractionviaParallelPredictionNetworkspaper：Document-levelEventExtractionviaParallelPredictionNetworks-ACLAnthologycode：HangYang-NLP/DE-PPN(github.com)期刊/会议：ACL2021摘要当在整个文档中描述事件时，文

Trouble..·2022-11-27 00:44

[目标检测知识蒸馏3] [AAAI22] Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and Prediction

[AAAI22]KnowledgeDistillationforObjectDetectionviaRankMimickingandPrediction-guidedFeatureImitationMotivation导致Student网络性能差的两个原因：候选框bbox差别很大：如图所示，对于简单的目标(图a)，两个模型的最终留下的bbox是由同一个anchor回归的(对于anchor-free

Junjian Zhang·2022-11-26 21:29

城区导航智能驾驶难在哪？写在小鹏/华为-极狐NOA释放之时

4-1HD—MAP4-2Perception4-3Prediction4-4交互式预测/社会化博弈五、与各家已经释放的高速导航智能驾驶相比，城区导航智能驾驶的系

yessunday·2022-11-26 16:10

论文浅尝 | Explainable Link Prediction in Knowledge Hypergraphs

笔记整理：陈子睿，天津大学硕士论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3511808.3557316动机知识超图链接预测已被认为是各种知识使能下游应用的关键问题。然而，大多数现有方法主要以黑盒方式执行链接预测，它们学习实体关系的低维嵌入进行推理，无法提供人类用户可理解的解释。本文提出了HyperMLN，一个多元、混合、可解释的框架，它用一阶谓词逻辑解释路径推理过程，

开放知识图谱·2022-11-26 11:31

MPViT : Multi-Path Vision Transformer for Dense Prediction详解

MPViT:Multi-PathVisionTransformerforDensePrediction论文地址:https://arxiv.org/pdf/2112.11010.pdf1.Abstract密集的计算机视觉任务，如目标检测和分割，需要有效的多尺度特征表示，以检测或分类不同大小的物体或区域。ViTs构建了一个简单的多阶段结构（即精细到粗糙），用于使用单尺度patch的多尺度表示。而作者

樱花的浪漫·2022-11-26 09:08

解决AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘

Sequential的网络架构中并没有predict_classes方法解决虽然没有给出predict_classes方法，但在Sequential中有predict方法，我们可以得到对于不同类别分类的概率prediction

如风的少年-·2022-11-26 08:27

PVT(Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions)

1.网络框图1.输入一张H×W×3H\timesW\times3H×W×3的图片，经过一个PatchEmbeeding将其分割成HW42\frac{HW}{4^2}42HWpatches,每一个Patch大小是4×4×34\times4\times34×4×3,经过一个LinearProjection得到embeedingpatches：H×W42×C1\frac{H\timesW}{4^2}\t

GY-赵·2022-11-26 07:44

[WSDM 2022]An Effective Graph Learning based Approach for Temporal Link Prediction The First Place o.

[WSDM2022]AnEffectiveGraphLearningbasedApproachforTemporalLinkPrediction:TheFirstPlaceofWSDMCup2022总结传统模型+拓扑结构中生成更多的特征实现拟合，并没有对时间间隔进行优化介绍这是WSDM在2022举办的竞赛，要求是预测时序图中一定时间窗口内的边。这篇是获得第一名的蚂蚁集团的算法论文。数据集比赛中会为

yujianke100·2022-11-26 04:28

Paper reading (四十七)：A reliable method for colorectal cancer prediction based on FS and SVM

论文题目：Areliablemethodforcolorectalcancerpredictionbasedonfeatureselectionandsupportvectormachinescholar引用：2页数：12发表时间：2018.11发表刊物：Medical&BiologicalEngineering&Computing作者：DandanZhao,HongLiu,...,ChenLyu

wxw060709·2022-11-26 02:41

用Python实现机器学习：随机森林（接上篇）

使用fit()来估计上篇代码里生成的实例model，model.fit(X_train,y_train)使用model的oob_prediction属性，可得到袋外预测值（out-of-bagprediction

suomi2022·2022-11-26 02:09

贝叶斯回归

具体来说，贝叶斯回归有两大任务，参数估计(Inference)和预测(Prediction)，接下来我们就来仔细分析一下贝叶斯回归的具体做法。

lzk_nus·2022-11-25 15:26

torch笔记

回归预测层不用激活函数损失函数：1回归用MSE2多分类用交叉熵crossEntropyLoss()输出是每个类型的概率,和标签误差,最后nn输出用prediction=F.softmax(out)转换成概率

kyanbooon·2022-11-25 12:55

YOLOX：SimOTA算法细节

计算prediction-gt对的匹配度，即这个对(pair

Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

Dual Contrastive Prediction for Incomplete Multi-view Representation Learning个人学习2

目的：解决不完全多视图表示学习中的两个问题1）如何学习统一不同视图的一致表示（Autoencoder网络实现）2）如何恢复丢失的视图（Prediction网络实现）具体做法：两种网络，四个损失函数网络：

double_yellow·2022-11-24 18:49

【论文笔记】Privacy Prediction of Lightweight Convolutional Neural Network

摘要基于云的深度学习的日益普及引发了关于准确预测和数据隐私的问题。以前的研究已经实现了简单神经网络的隐私预测。由于更复杂的神经网络需要更多的计算开销，现有的隐私预测方案效率低下。为了解决上述问题，本文介绍了一种可应用于加密数据的轻量级卷积神经网络（CNN）的隐私预测方法。首先，在不影响原有精度的情况下，将复杂的CNN剪裁成轻量级网络，可以高效地实现安全预测。其次，采用FV同态加密方案对用户的敏感数

Super—Shine·2022-11-24 15:59

Long-Term Trafﬁc Speed Prediction Based on Multiscale Spatio-Temporal Feature Learning Network

ZangD,LingJ,WeiZ,etal.Long-TermTrafficSpeedPredictionBasedonMultiscaleSpatio-TemporalFeatureLearningNetwork[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2018,PP(99):1-10.2020.5.21*

兔兔猿·2022-11-24 12:46

自动驾驶轨迹预测论文阅读（一）Deep Learning-based Vehicle Behaviour Prediction For Autonomous Driving Applications

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9158529（如果链接无法打开可以通过论文DOI从scihub下载）[精读-机器学习方法估计预测综述]MOZAFFARIS,AL-JARRAHOY,DIANATIM,等,2022.DeepLearning-basedVehicleBehaviourPredictionFor

小张小张快来学习·2022-11-24 12:13

Improving Inductive Link Prediction Using Hyper-Relational Facts

摘要多年来，知识图(KGs)上的链接预测一直是一个纯粹的转换任务，不允许对看不见的实体进行推理。最近，越来越多的努力被投入到探索半和全归纳场景，使推理能够对不可见的和新兴的实体。然而，所有这些方法都只考虑基于三元组的kg，而它们更丰富的对应，超关系KG(如Wikidata)，还没有得到适当的研究。在这项工作中，我们对不同的归纳设置进行了分类，并研究了在图神经网络的最新进展支持的广泛的半归纳和全归纳

小蜗子·2022-11-24 12:40

【知识蒸馏】Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction

文章目录一、背景二、动机三、方法3.1回顾SpatialDistillation3.2Channel-wiseDistillation四、效果五、训练和测试六、代码解析论文链接：https://arxiv.org/pdf/2011.13256.pdf代码链接：https://github.com/irfanICMLL/TorchDistillerMMDetection：https://github

呆呆的猫·2022-11-24 07:57

姿态ECCV2020（十）I2L-MeshNet: Image-to-Lixel Prediction Network for Accurate 3D Human Pose and Mesh Esti

《I2L-MeshNet:Image-to-LixelPredictionNetworkforAccurate3DHumanPoseandMeshEstimationfromaSingleRGBImage》论文解读Abstract1.Introduction2.I2L-MeshNet2.1PoseNet2.2MeshNet原文：I2L-MeshNet:Image-to-LixelPredictio

Raywit·2022-11-24 06:40

跟着官方文档学DGL框架第十天——训练图神经网络之链接预测

参考链接https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/training-link.html#guide-training-link-prediction概述什么是链接预测链接预测就是预测图中给定节点间是否存在边

cqu_shuai·2022-11-24 05:31

论文速读 -- FIERY: Future Instance Prediction in Bird’s-Eye View from Surround Monocular Cameras

论文速读–FIERY:FutureInstancePredictioninBird’s-EyeViewfromSurroundMonocularCameras参考：1.知乎FIERY一.摘要驾驶需要与道路参与者互动，并预测他们未来的行为，以便安全驾驶。我们提出了FIERY：一个概率未来预测模型基于单眼相机BEV视角。我们的模型预测了未来的实例分割和动态运动，可转化为非参数未来的轨迹。我们的方法结合

Darchan·2022-11-24 02:03

Reformulating HOI Detection as Adaptive Set Prediction

本文出自华中科技大学、北京航空航天大学、商汤科技联合团队，作者重新将HOI定义为了一个自适应的集合预测问题，设计了一种基于Transformer框架的双流HOI检测模型，效果远超目前的SOTA算法。本文中，作者将HOI检测重新表述为一个自适应集预测问题，利用这个新的公式，论文提出了一个基于自适应集的one-stage框架（AS-Net），该框架具有并行实例和交互分支。为了实现这一点，作者将一个可训

Mr___WQ·2022-11-23 14:26

yolov5训练coco数据集

backbone中，Focus结构能对特征图进行切片操作（如：4x4x3>>2x2x12)Prediction中，计算损失函数变为GIOU-LOSS,不同于yolov4中的CIOU-LOSS(个人认为是不

m0_51694014·2022-11-23 11:46

#Reading Paper# Learning Graph Meta Embeddings for Cold-Start Ads in Click-Through Rate Prediction

#论文题目：LearningGraphMetaEmbeddingsforCold-StartAdsinClick-ThroughRatePrediction（基于图神经网络和元学习的冷启动推荐算法）#论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.08909#论文发表网站：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462879#论文源码开源地址

堇禤·2022-11-23 03:28

#论文学习#第二篇：CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction

CNN-SLAM:Real-timedensemonocularSLAMwithlearneddepthpredictionCNN-SLAM：基于学习深度预测的实时稠密单目slamAbstract：本文研究了如何利用深度神经网络预测对深度地图进行精确和稠密的单目重建。我们提出了一种方法，将cnn预测的稠密深度地图与直接单目SLAM获得的深度测量自然融合在一起。我们的融合方案在单眼SLAM方法容易失

qq_34716695·2022-11-22 21:29

谣言检测文献阅读一A Review on Rumour Prediction and Veracity Assessment in Online Social Network

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks谣言检测文献阅

江_小_白·2022-11-22 18:09

nn.CrossEntropyLoss()的计算过程

nn.CrossEntropyLoss()中的计算方法：原公式为：loss=-(y1logp1+y2logp2+y3logp3+…+ynlogpn)y1,y2,…,yn为ground-truth标签，p1,p2,…,pn为prediction

哈兰德小助理·2022-11-22 14:15

内在好奇心模型(Intrinsic Curiosity Module,ICM)-论文Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction

关于强化学习的稀疏奖励问题，主要的解决方案有：1）塑形奖励函数，但是塑形奖励函数一般或多或少的带有设计者的个人主观因素，这可能会导致模型的最优策略发生偏移。目前，防止塑形奖励函数改变最优策略的方法是吴恩达的Potential-BasedRewardShaping（没了解的可以搜索一下看看，有很多博客）。2）模仿学习，其实也就是使用专家演示数据引导训练，典型的代表就是DQN中使用的transitio

难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

机器学习笔记：卡尔曼滤波

降噪就是给信号一个高的权重而给噪声一个低的权重1.1滤波、插值与预测插值（interpolation）平滑（smoothing）用过去的数据来拟合过去的数据滤波（filtering）用当前和过去的数据来求取当前的数据预测（prediction

UQI-LIUWJ·2022-11-22 07:20

Learning Hierarchy-Aware Knowledge Graph Embeddings for Link Prediction论文阅读笔记

我的博客链接0.前言1.作者试图解决什么问题？作者想在KGE中对语义层级（semantichierarchies）进行建模。2.这篇论文的关键元素是什么？semantichierarchy,polarcoordinatesystem3.论文中有什内容可以“为你所用”？两种可视化的展示方式，清晰明了的展示了作者方法的有效性；table1中展示的模型分数函数和参数；在relatedwork中分析自己模

NYSDY·2022-11-22 01:53

Geometry-enhanced molecular representation learning for property prediction|GeoGNN|将几何增强分子表示用于分子性质预测

这周读了一篇有关分子性质的文章《Geometry-enhancedmolecularrepresentationlearningforpropertyprediction》，文章于2022.2.7发表在NatureMachineIntelligence期刊上，期刊属于计算机人工智能1区，3年平均IF为15.508。文章的创新点在于将3D信息（键长、键角、原子之间的距离）应用到分子表示当中。文章源码

啊啦灯神叮·2022-11-21 19:48

Today2022 | Deep learning methods for molecular representation and property prediction

一、分子表征分子表征形式：1D：SMILES、Fingerprints(ECFP)、molecularaccesssystem(MACCS)、mathematicalrepresentationSMILES：字符串虽然简单、快速，但仍然不能全面捕捉原子之间的空间关系。如图1所示，在C=C5苯环上，5个碳原子被分组为C5;然而，不同的碳原子与其他原子有不同的关系，并且位于分子中不同的位置。此外，它们

羊飘·2022-11-21 18:43

python求均方根_python之MSE、MAE、RMSE的使用

target=[1.5,2.1,3.3,-4.7,-2.3,0.75]prediction=[0.5,1.5,2.1,-2.2,0.1,-0.5]error=[]foriinrange(len(target

weixin_39948309·2022-11-21 17:14

Vision Transformers for Dense Prediction--阅读阶段

MengYa_DreamZ·2022-11-21 10:21

python预测糖尿病_使用机器学习的算法预测皮马印第安人糖尿病

皮马印第安人糖尿病预测pima_diabetes_analysis_and_prediction文件夹:data-->存储原始样本和数据清洗后的样本data_analysis_after_clean--

weixin_39613433·2022-11-21 07:36

yolox论文研读

DataAugmentation3.AnchorFree与OTA4.End2end5.多种可选配的网络基准模型：Yolov3_sppYolox-Darknet53三.OTA四.总结1.输入端2.Backbone3.Neck4.Prediction

豆干花生·2022-11-21 06:47

Transformer-Based Attention Networks for Continuous Pixel-Wise Prediction 基于Transformer注意力网络连续像素级与估计

仅作学习交流~包含重点翻译，要点归纳，部分扩展论文地址GitHub-ygjwd12345/TransDepth:CodeforTransformersSolveLimitedReceptiveFieldforMonocularDepthPrediction目录1摘要2介绍3相关工作4核心TransDepthAGD5实验结果-数据集6.实验结果评估7总结8扩展1摘要虽然卷积神经网络对各种计算机视觉任

MengYa_DreamZ·2022-11-21 03:34

[文献阅读]Boosting Internet Card Cellular Business via User Portraits: A Case of Churn Prediction

据我们所知，我们是第一个基于大规模和可操作的蜂窝数据集的数据分析来描述IC用户肖像的人，这是促进IC相关业务的基石。•为了更好地理解IC用户肖像，我们通过检查概述分布，检查用户属性的影响，以及表征时空网络模式，对数据使用情况进行了全面的定性分析。通过为商业服务提供优化解决方案，所获得的观察结果对该领域的研究人员/工程师很有价值。•为了进行用户流失预测，我们提出并实现了一个名为ICCP的深度学习模型

凌凌漆1997·2022-11-21 02:17

吃瓜教程Task1-《机器学习》周志华

基本术语英文名称dataset数据集instance示例sample样本attribute属性feature特征attributespace属性空间samplespace样本空间featurevector特征向量prediction

shawn98_·2022-11-21 00:51

强化学习（RLAI）读书笔记第九章On-policy Prediction with Approximation

这一章学习使用on-policy的数据对状态值函数进行逼近，也就是在策略下估计值函数。这一章的重点在于估计的值函数不是使用表格来表示而是使用参数w的函数形式。一般来说权重参数的数量是远远比状态的数量要小的，而且改变一个权重的大小会影响到很多个状态值的估计。于是一个值函数的更新会带来很多其它值函数的改变。这种泛化能力非常有用但更难操作和理解。而且把强化学习延伸到函数逼近的形式也使得它能够应用于部分可

无所知·2022-11-20 19:19

#Paper reading#DeepInf: Social Influence Prediction with Deep Learning

#Paperreading#DeepInf:SocialInfluencePredictionwithDeepLearning设计了一个端到端的框架DeepInf，研究用户层面的社会影响力预测。论文地址:linkAbstract社交和信息网络活动，如Facebook，Twitter，WeChat，Weibo已经成为我们日常生活中不可缺少的一部分，我们可以很容易地了解到朋友的行为，进而受到他们的影响

edelweiss@撒哈拉·2022-11-20 15:26

YOLO v5算法详解

YOLOv5网络结构2、输入端3、Backone网络4、Neck网络5、Head网络1、YOLOv5网络结构图1YOLOv5网络结构图由上图可知，YOLOv5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction

普通网友·2022-11-20 11:39

ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead:

1.你也可能是这种修改前test_prediction=svc.predict(hog_features.reshape)修改后test_prediction=svc.predict(hog_features.reshape

Gunther17·2022-11-20 11:28

【CheckNewest】Attention Attention Everywhere:Monocular Depth Prediction with Skip Attention

MengYa_DreamZ·2022-11-20 06:34

论文笔记：DeepDTA: deep drug–target binding affinity prediction Hakime

DeepDAT动机：药物靶标对相互作用的研究是新药物过程的重要过程，此前大多数研究集中于二分类，即药物-靶标是是相互作用，但是蛋白质配体的结合亲和力是连续值，预测该值是一个难题。之前也少数研究，是基于蛋白质-配体复合物的3D就或化合物的2D特征方法：本实验采用蛋白质和化合物的原始一维序列进行基于CNN的建模进行绑定亲和力的预测采用回归模型，能够预测相互作用强度的近似值×蛋白质-配体评分：×非机器学

yangsss_·2022-11-20 03:45

论文复现：DeepDTA: deep drug–target binding affinity prediction Hakime

论文复现，只实现模型及5-fold交叉验证，论文模型，未实现参数优化以及baseline对比。数据读入：模型：文件结构：datahelper.py改自官方发布的代码importnumpyasnpimportjsonimportpickleimportmathfromcollectionsimportOrderedDict#fromkeras.preprocessing.sequenceimport