representation 第6页

Django-statsmodels 包模块导入报错采坑

https://stackoverflow.com/questions/50391868/python-3-5-in-statsmodels-importerror-cannot-import-name-representation

BoringFantasy·2023-03-11 10:50

论文 | VON模型解读《Visual Object Networks: Image Generation with Disentangled 3D Representation》

一写在前面未经允许，不得转载，谢谢~~~这篇文章用GAN网络实现了从singleimage到3Dvoxelshape，再到生成不同角度，不同纹理的新图像。文章出处：NIPS2018文章链接：https://arxiv.org/abs/1812.02725文章website：http://von.csail.mit.edu/官方代码：https://github.com/junyanz/VON二文章

与阳光共进早餐·2023-03-10 11:43

RESTful

1.每⼀个URI代表⼀种资源；2.客户端和服务器之间，传递这种资源的某种表现层（Representation）；3.客户端通过四个HTTP动词，对服务器端资源进⾏操作，实现"表现层状态转化"。通常被

索菲亚雪樱花流紫_fbda·2023-03-09 21:00

Central tendency representation and exemplar matching in visual short-term memory

视觉短期记忆中的集中趋势表示和示例匹配广义上下文模型（GCM）视觉短期记忆（VSTM）GCM的随机行走扩展模型（randomwalkextension，EBRW）Sternberg扫描（Sternbergscanning）最小可觉差（justnoticeabledifference，JND）压缩模型（Compressionmodel，CM）在VSTM领域，GCM的扩展模型EBRW与prototyp

辰_123·2023-02-18 16:12

RESTful API

RESTistheabbreviationofRepresentationalStateTransfer.表征性状态转移Representation-ResourceRepresentationareresourcesrepresentedbyUniformResourceIdentifier

Lyudmilalala·2023-02-07 12:28

监督、自监督、半监督、无监督学习的区别

Self-andUnsupervisedLearningforImageClassification文中的解释：监督学习（a）：给出全部样本红蓝两类的标签半监督学习（b）：给出部分标签无监督（c）：完全无标签自监督（d）：在无标签数据上通过pretexttask学习representation

dannyle·2023-02-07 11:36

机器学习（3）——机器学习组成与sklearn数据集操作

表示(或者称为：模型)：Representation模型本质上是一个函数，实现样本x到样本标记y的映射，即f(x)->y,表示主要做的就是建模，故可以称为模型。

chent_某位·2023-02-07 10:02

Google 机器学习术语表 Part 4 of 4

RectifiedLinearUnit)19.5.回归模型(regressionmodel)19.6.正则化(regularization)19.7.正则化率(regularizationrate)19.8.表示法(representation

Curren.wong·2023-02-06 14:36

【读论文】 Learning Representation Mapping for Relation Detection in Knowledge Base Question Answering

系统简称：KBQA-Adapter发表会议：ACL2019研究领域：KBQA-Relationdetection（KBQA中的关系探测）作者团队：南京大学NLP组代码仓库：https://github.com/wudapeng268/KBQA-Adapter论文简介该工作主要关注KBQA关系探测中unseenrelation的探测，并关注zero-shotrelation的探测，使用一个简单的映射

Jarkata·2023-02-05 20:51

Hyperbolic Representation Learning

ContentsManifolds:AGentleIntroductionManifoldsTangentSpacesMetricTensorRiemannianManifolds(黎曼流形)HyperbolicGeometryandPoincaréEmbeddingsCurvature(曲率)EuclideanandNon-EuclideanGeometriesHyperbolicSpaceMi

连理o·2023-02-04 08:21

记录iOS大图片压缩

+(UIImage*)scaleALAsset:(ALAsset*)assetwithSize:(CGSize)size{ALAssetRepresentation*representation=[assetdefaultRepresentation

离人萧·2023-02-04 06:35

机器学习——子空间学习（PCA & LDA）

降维：寻找一组映射对样本进行重新表示（representation）；原样本

MichstaBe沥川·2023-02-04 00:33

GNN-3-基于图神经网络的节点表征学习

参考开源学习地址：datawhale1.引言在图节点预测或边预测任务中，首先需要生成节点表征（representation）。

sunshinecxm_BJTU·2023-02-03 17:27

CVPR2020(Deep Clustering)：论文解读《Online Deep Clustering for Unsupervised Representation Learning》

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知2.relatedwork3.Methodology4.Experiments回顾代码地址原文地址https://arxiv.org/abs/2006.10645论文阅读方法三遍论文法初识背景：DC(DeepClustering)在训练时交替进行“聚类”与“网络学习”，在无监督表示学习领域达到了很好的效果，但**其学习过程是不稳定的**。这主要是由于DC的离线学

我是大黄同学呀·2023-02-03 17:26

DMTet 阅读笔记

nv-tlabs.github.io/DMTet/assets/dmtet.pdf视频汇报https://slideslive.com/38967642/deep-marching-tetrahedra-a-hybrid-representation-for-highresolution

Melody2050·2023-02-03 11:42

知识增强预训练语言模型|KEPLER: A Unified Model for Knowledge Embedding and Pre-trained Language Representation

1.介绍预训练的语言表征模型(PLMs)ELMoBERTXLNet从大规模的非结构和未标记的库中学习有效的语言表征通常缺乏事实世界知识->利用大规模知识库的实体嵌入为plm提供外部知识他们使用了通过单独的知识嵌入(KE)算法学习的固定实体嵌入，这种算法不能很容易地与语言表示对齐，因为它们本质上是在两个不同的向量空间中。它们需要一个实体链接器将上下文中的单词链接到相应的实体上，从而受益于实体嵌入，这

日长永昼·2023-02-03 11:07

QGIS学习笔记（003）

编辑属性表，打开字段计算器编辑字段计算器3、更新现有的字段（新建字段会出现不匹配的问题，选表中已有的空字段）字段计算器4、函数geom_to_wktReturnstheWell-KnownText(WKT)representation

目光的方向·2023-02-03 07:15

读：H2-MIL: Exploring Hierarchical Representation with Heterogeneous Multiple Instance Learning for...

文章目录前言一、简介1.背景2.任务3.数据集4.idea二、主要内容网络整体框架：1.带有resolutionattribute属性的图2.RAConv3.IHPool4.其他与整体三、实验四、总结前言论文来源：H2-MIL:ExploringHierarchicalRepresentationwithHeterogeneousMultipleInstanceLearningforWholeSl

球三·2023-02-02 11:30

Robust Subspace Segmentation by Low-Rank Representation

RobustSubspaceSegmentationbyLow-RankRepresentation使用低秩表示(LRR)分割从多个线性(或affine)子空间中得到的数据。给定一组数据向量情况下，LRR寻找秩最低的表示。Sparserepresentation(SR)计算每个数据向量的最稀疏表示，而LRR是找到向量集合的最低秩表示。ProblemFormulation给出从未知维度的子空间中提取

hzb_ml·2023-02-02 02:33

61、Reinforcement Learning with Neural Radiance Fields

：主页：https://dannydriess.github.io/nerf-rl/基础知识：https://dannydriess.github.io/compnerfdyn/https://3d-representation-learning.github.io

C--G·2023-02-01 12:14

【论文翻译】Deep High-Resolution Representation Learningfor Visual Recognition

weixin_50862344·2023-02-01 08:39

再介绍一篇最新的Contrastive Self-supervised Learning综述论文

它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号，然后把学习到的表示（representation）用作下游任务里。

夕小瑶·2023-01-31 21:30

论文笔记(三)《Unsupervised representation learning using deep convolution to generate adversarial network》

0Abstract近年来，利用卷积网络（CNNs）进行的有监督学习在计算机视觉应用中得到了巨大的应用。相对而言，使用CNNs的无监督学习受到的关注较少。在这项工作中，我们希望能够帮助缩小CNNs在有监督学习和无监督学习之间的差距。我们介绍了一类被称为深度卷积生成对抗性网络（Deepconvolutionalgenerativeadversarialnetworks，DCGANs）的CNNs，它们具

爱吹口哨的夜莺·2023-01-31 10:46

V8知识总结

摘录自http://newhtml.net/v8-object-representation/V8中对32bits长的值做了进一步分类，其中最低位作为区分，如果为0则表示该值为31bits长的整数；如果为

BugTaoTi·2023-01-31 07:40

什么是word embedding？

Wordembedding的任务是把词转换成可以计算的向量https://easyai.tech/ai-definition/word-embedding/#representation

落了一地秋·2023-01-30 07:21

图像的稀疏表示（Sparse Representation）

写的真好，保存一下。转载：https://blog.csdn.net/weixin_43194305/article/details/108783971

不知名的小鹏·2023-01-30 05:10

【论文阅读笔记】（2022 ECCV）Contrastive Positive Mining for Unsupervised 3D Action Representation Learning

论文题目：ContrastivePositiveMiningforUnsupervised3DActionRepresentationLearning论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03497.pdf目录0.论文简介&创新点1、ContrastivePositiveMining(CPM)2、SimilarityDistribution3、PositiveMini

小吴同学真棒·2023-01-28 16:20

【论文阅读笔记】（2021 CVPR）3D Human Action Representation Learning via Cross-View Consistency Pursuit

写在前面方法部分好多公式变量，编辑器再打一遍好麻烦。。。偷个懒，就直接把这部分的笔记导出成图片咯，并且我按我自己理解比较顺的逻辑重新捋了一下。3DHumanActionRepresentationLearningviaCross-ViewConsistencyPursuit（2021CVPR）LinguoLi,MinsiWang,BingbingNi,HangWang,JianchengYang,

小吴同学真棒·2023-01-28 16:20

GRET: Global Representation Enhanced Transformer----AAAI 2020

整理一下阅读的关于transformer的应用相关的论文，这是第一篇。这篇论文直接利用了Transformer的结构并且做了相应的改进，主要创新点在于使用了胶囊神经网络以及引入了一些门控机制，解决的主要问题是Transformer只能表示词级别的信息表示（论文里面说的是局部表示），但是不管是翻译问题还是摘要问题等这些自然语言生成问题中生成的内容都是用句子来表示具体的含义，所以希望模型可以表示句子级

github_37228709·2023-01-28 08:13

Audio-预训练模型-2020：Wav2vec 2.0

latentspace上的语音输入，训练一个contrastivetask将真正的量化的latent变量表示与其他负例分辨出来（同时训练了量化过程的latentrepresentation),由此得到的representation

u013250861·2023-01-26 17:52

人工智能：一种现代方法学习笔记（第六章）——约束满足问题

CSP可分为两个子领域也就是表示（Representation）与推理（Reasoning）。表示可分为通用的及应用特点的方法；推理分为搜索与推断。

新城里的旧少年^_^·2023-01-26 12:44

图表示学习入门2——Node2Vec

代码实现：（https://github.com/leichaocn/graph_representation_learning）目录核心想法准备节点序列用节点序列来训练Node2Vec指标评价总结参考

soplars·2023-01-26 11:45

ICML2021论文笔记《Self-supervised Graph-level Representation Learning with Local and Global Structure》

ICML2021论文笔记《Self-supervisedGraph-levelRepresentationLearningwithLocalandGlobalStructure》摘要本文研究了无监督/自监督的全图表示学习，这在药物和材料发现中的分子性质预测等许多任务中都是至关重要的。现有的方法主要集中在保留不同图实例之间的局部相似性结构，但没有发现整个数据集的全局语义结构。在本文中，我们提出了一个

栗子酱15551·2023-01-25 18:49

详细解读论文 CPC：Representation Learning with Contrastive Predictive Coding

Abstract:该篇论文提出了一种完全的无监督的方法，旨在从高维的特征空间中提取有效特征同时舍弃掉一些更加局部的特征。简单来说目的就是更加有效的提取特征，提取更加global的"slowfeatures"。该方法较为通用，在很多任务中都可以得到应用，文中列举了：语音，图像，文本，3D领域强化学习等方向的应用。Method:无监督学习并没有label来引导网络学习，就像一个野外长大的孩子，没有大人

Jarrent Wu·2023-01-23 07:33

全连接层与池化层

它把特征representation整合到一起，输出为一个值。这样做大大减少特征位置对分类带来的影响。但是，空间结构特性被忽略了，所以全连接层不适合用于在方位上找模式的任务，比如分割。

颜回啊颜回·2023-01-19 17:29

目标检测论文阅读：GFL算法笔记

LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection会议：NeurIPS2020论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.5555/3495724.3497487这篇文章是围绕“representation

Convolution@·2023-01-18 10:42

Unifying Voxel-based Representation with Transformer for 3D Object Detection （UVTR）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/abs/2206.006301.引言统一表达对多模态的知识迁移和特征融合是必不可少的。目前的统一表达可大致分为输入级和特征级的。输入级方法在网络开始处对齐多模态数据，如通过估计深度将图像转化为伪点云或将激光雷达点云转化为range图像，但前者的深度信息不准确，后者压缩了3D几何信息，数据的空间结构被破坏，导致较差的性能。特征级方法将图像特征转换为棱台（

byzy·2023-01-18 09:41

MultiVI NaN in latent representation

scvi-tools开发者提供的这个tutorial(https://docs.scvi-tools.org/en/stable/tutorials/notebooks/MultiVI_tutorial.html)里面给的是scRNA-seq和scATAC-seq存在unpaired数据时的处理情况，对于都是paired的数据是不能正确运行的。我在github上提出问题之后，scVI-tools的

hyena_7·2023-01-17 11:18

论文笔记：Enhancing Pre-trained Chinese Character Representation with Word-aligned Attention

1.概述目前，很多NLP算法大多采用主流的预训练模型+下游任务微调这样的算法架构。预训练模型种类繁多，如下图用的最多的莫过于大名鼎鼎的BERT预训练模型，同样是基于Pre-training和Fine-tuning模式架构的不管啥模型，第一件事都是tokenizer。对于BERT来说，英文的token是word-piece，中文的是字（这也对后面的实验造成了很大的麻烦，因为要对齐）。而且已经有相当多

爱吃腰果的李小明·2023-01-17 11:13

Multimodal Intelligence: Representation Learning, Information Fusion, and Applications

近期，京东AI研究院的何晓冬博士、京东及英国剑桥大学的张超博士、和美国著名对冲基金Citadel的邓力博士和杨子超博士就这一前沿研究主题发表了题目为“MultimodalIntelligence:RepresentationLearning,InformationFusion,andApplications”的综述论文，对主要基于文本和图像处理的多模态研究，如图像字幕生成、基于文本的图像生成、视觉

幽灵深度学习·2023-01-15 07:35

深度学习方法中 3D目标检测数据预处理综述

这一篇的内容主要要讲一点在深度学习的3D目标检测网络中，我们都采用了哪些数据预处理的方法，主要讲两个方面的知识，第一个是representation，第二个数据预处理内容是数据增广。

视觉鸟·2023-01-14 17:51

机器学习日记（5）

机器学习日记（5）神经网络：表述(NeuralNetworks:Representation)非线性假设（Non-linearHypotheses）我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点

Matthewww·2023-01-14 12:19

Machine Learning - Neural Networks Representation Part I

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek4,NeuralNetworksRepresentationPartI.Itcontainstopicsaboutnonlinearhypotheses,neur

iracer·2023-01-14 11:05

多模态文本分类技术

多模态文本分类技术多模态简介什么是多模态多模态的技术点多模态表示学习Representation模态转化Translation模态对齐Alignment多模态融合Fusion协同学习Co-learning

silhouette10·2023-01-14 09:19

RepPoints: Point Set Representation for Object Detection解读

摘要现代的检测器很依赖矩形框bbox，比如anchors,proposals和finalpredictions，呈现在不同的识别阶段里。bbox虽然很方便，但它只能提供粗糙的目标定位和特征提取。注：finalpredictions如何理解呢，在引言里说了fromanchorsandproposalstofinalpredictions，就很明白了，它的意思是最终的输出结果。为什么bbox只是提供粗

BurtonMan·2023-01-14 08:35

论文阅读：RepPoints: Point Set Representation for Object Detection

文章目录1、论文总述2、Boundingboxesfortheobjectdetection流行的2个原因和它的缺点3、为什么thedeformableconvolutionanddeformableRoIpooling不能学到更精确的几何定位特征4、ConvertingRepPointstoboundingbox时的三种方式5、关键点是自动学得的6、Centerpointbasedinitial

贾小树·2023-01-14 08:05

【RepPoints】RepPoints: Point Set Representation for Object Detection 译读笔记

RepPoints:PointSetRepresentationforObjectDetection摘要现今的目标检测器严重依赖矩形边界框，例如在各个识别阶段使用锚点、建议框和最终预测来表示目标。边界框使用方便，但仅提提供目标的粗略位置，会导致相应目标特征的提取不够精细。本文提出了RepPoints（representativepoints），一种全新的更加精细的目标表示，作为一组样本点用于定

songyuc·2023-01-14 08:04

利用向量的多样性重排-DALETOR-Diversification-Aware Learning to Rank using Distributed Representation

www.researchgate.net/publication/352113633_Diversification-Aware_Learning_to_Rank_using_Distributed_Representation

JunTHU·2023-01-14 05:15

【论文阅读】Representation Learning with Multiple Lipschitz-constrained Alignments on Partially-labeled

标题长度受限，完整的该论文标题为：论文标题：RepresentationLearningwithMultipleLipschitz-constrainedAlignmentsonPartially-labeledCross-domainData；作者：SongleiJian,LiangHu,LongbingCao,KaiLu；CollegeofComputer,NationalUniversity

me_yundou·2023-01-13 16:39

Enhance the Visual Representation via Discrete Adversarial Training

在自然语言处理NLP中，AT可以从泛化中受益，我们注意到AT在NLP任务中的有优点可能来自于离散和符号输入空间。为了借鉴NLP风格AT的优势，我们提出了离散对抗训练（DAT）。DAT利用VQGAN将图像数据改为离散的类似文本的输入，即视觉单词。然后，它使具有符号对抗性扰动的离散图像上的最大风险最小化。我们进一步从分布的角度进行了解释，以证明DAT的有效性。作为一种增强视觉表现的即插即用技术，DAT

你今天论文了吗·2023-01-13 08:46

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