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大数据
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survey
自动驾驶文献学习《A
Survey
of Autonomous Driving: Common Practices and Emerging Technologies》
这是一篇有关于自动驾驶的综述性很强的论文,发布于2020年4月。全文系统地介绍了自动驾驶系统的发展历史及发展现状,阐述了自动驾驶系统目前面临的困难与挑战,然后依次从自动驾驶系统框架、传感器分类、地图定位、信息感知与评估、路径规划等多个方面,分析比较了现有研究技术方法的优势和不足。《ASurveyofAutonomousDriving:CommonPracticesandEmergingTechno
slender-
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2022-10-24 07:13
自动驾驶
自动驾驶
深度学习
【论文笔记】Transformer in Remote Sensing:A
Survey
1论文标题标题:TransformerinRemoteSensing:ASurvey发表地方:pass2论文的结构2.0Abstract作者想解决什么问题? 目前,基于深度学习的算法在遥感图像分析领域得到大量普及。近几年,应用于NLP的transformer在视觉领域同样表现得很好,遥感界也出现优秀的VIT方法。但是很多综述都集中调查在计算机视觉的transformer上,所以作者对遥感图像界的
流氓兔爱学习
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2022-10-24 07:35
遥感图像
transformer
深度学习
论文阅读
transformer
深度学习
A
Survey
of Learning on Small Data(一)
本文是《ASurveyofLearningonSmallData》的翻译,只针对文字部分,图表请查看原文。小数据学习综述摘要1.引言1.1动机和贡献1.2综述的PAC框架1.3综述的组织2.小样本学习与主动学习2.1小样本学习2.2主动学习3.近似推广分析3.1更一般的概念3.2小数据学习3.2.1监督方式3.2.2非监督方式摘要在大数据上学习为人工智能(AI)带来成功,但标注和训练成本昂贵。未来
UnknownBody
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2022-10-22 07:06
综述文章
人工智能
机器学习
Object Detection in 20 Years A
Survey
论文阅读笔记
文章链接:https://arxiv.org/pdf/1905.05055.pdf1.Introduction作为计算机视觉的基本问题之一,目标检测构成了许多其他计算机视觉任务的基础,例如实例分割,图像捕获,对象跟踪等。从应用的角度来看,目标检测可分为两个研究主题“generalobjectdetection”和“detectionapplications”,前者旨在探索在统一框架下检测不同类型目
AndyLiu1997
·
2022-10-20 22:32
CV论文阅读
神经网络
深度学习
卷积
ieee论文
表情识别综述论文《Deep Facial Expression Recognition: A
Survey
》中文翻译
本篇博客为论文《DeepFacialExpressionRecognition:ASurvey》的中文翻译,如有翻译错误请见谅,同时希望您能为我提出改正建议,谢谢!论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9039580人脸表情识别综述论文《DeepFacialExpressionRecognition:ASurve
Francis_Ye
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2022-10-20 22:00
论文
ieee论文
人工智能
表情识别
李宏毅2022机器学习HW5解析
提交地址这次作业在NTU上面提交,需要做一个
survey
才能提交,不过我当时做了也无法提交,原因未知,所以该作业没法给出提交分数了,关于作业有想讨论的可进QQ群:156013866。
机器学习手艺人
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2022-10-19 19:13
机器学习
人工智能
深度学习
论文翻译 - 深度学习社区发现综述 A Comprehensive
Survey
on Community Detection with Deep Learning
为大家介绍一篇「深度学习」在社区发现(图聚类/图划分)方面应用的最新综述论文。作者:XingSu原文链接:https://arxiv.org/abs/2105.12584Github链接:https://github.com/FanzhenLiu/Awesome-Deep-Community-Detection文章目录摘要1引言2相关符号与定义3社区发现的发展4深度学习社区发现的分类框架5基于卷积
u010313476
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2022-10-19 07:34
图聚类
深度学习
聚类算法
机器学习
gcn
图嵌入
目标检测:Object Detection in 20 Years: A
Survey
ObjectDetectionin20Years:ASurvey,ZhengxiaZou,ZhenweiShi,Member,IEEE,YuhongGuo,andJiepingYe,SeniorMember,IEEE论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.05055v2AwesomeObjectDetection:githubAbstract:论文中引用411片文献,涵盖了
qq_40445763
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2022-10-15 07:47
cv
「干活」基因组组装 学习笔记 - 入门知识点和Genome
Survey
基因组组装学习笔记(一)基因组组装的前期工作:需要掌握什么知识点?1)基因组大小/genomesize:一般有两种办法,使用流式细胞来估计,或者使用Illuminashortreads,也就是基于Kmer的方法,对基因组大小进行估计,但由于流式细胞需要考虑到用什么物种(e.g.所选用的参考物种基因组大小是多少,也就对应相应的DNAC-value)等,就需要进行先攻的查询,流式细胞相关资源:-真菌D
陈有朴
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2022-10-13 23:14
清华发表一篇
survey
:全连接层才是终极答案
随着神经网络的发展,各种各样的模型都被研究出来,卷积、Transformer也是计算机视觉中国常用的模型,而最近清华大学发表了一篇
survey
,研究结果或许表明全连接层才是最适合视觉的模型,并将迎来新的
机器学习社区
·
2022-10-13 09:23
机器学习
深度学习
神经网络
算法
基于深度学习的推荐系统(一)Overview
同时,我有时也会阅读该
survey
提到的工作的原文,并对某些更具体的内容做一些补充。正文开始深度学习近年来在各个领域都被广泛应用,推荐系统也不例外,那么,深度学习算法是如何
做推荐的Bella酱
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2022-10-12 22:36
推荐系统
深度学习
论文阅读
深度学习
推荐系统
Generalizing from a Few Examples: A
Survey
on Few-Shot Learning 小样本学习最新综述| Introduction and Overview
参考链接:小样本学习与智能前沿·公众号AuthorlistYAQINGWANG,HongKongUniversityofScienceandTechnologyandBaiduResearchQUANMINGYAO∗,4ParadigmInc.JAMEST.KWOK,HongKongUniversityofScienceandTechnologyLIONELM.NI,HongKongUnivers
_Summer tree
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2022-10-05 07:58
深度学习
SSL
人工智能
FSL
小样本学习
Few-shot
机器学习
深度学习
【推荐算法】深度学习推荐算法综述 Deep Learning based Recommender System: A
Survey
and New Perspectives
一、MLPbasedRecommenderSystem1.DeepCrossing模型DeepCrossing模型完整的解决了从特征工程、稀疏向量稠密化、多层神经网络进行优化目标拟合等一系列深度学习在推荐系统中的应用问题。为完成端到端的训练DeepCrossing模型要在其内部解决如下问题:离散类特征编码后过于稀疏,不利于直接输入神经网络进行训练,如何解决稀疏特征向量稠密化的问题如何解决特征自动交
CC‘s World
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2022-09-28 07:31
推荐算法
深度学习
推荐算法
机器学习
[论文翻译] Class-incremental learning:
survey
and performance evaluation on image classification
论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.15277代码:https://github.com/mmasana/FACIL发表于:arXivOct2020省略了图、表的翻译,建议配合原文食用Class-IncrementalLearning:SurveyandPerformanceEvaluationonImageClassificationAbstract对于未来的学习系统
xiongxyowo
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2022-09-24 11:49
Class
Incremental
Learning
划水
A State-of-the-Art
Survey
on Deep Learning Theory and Architectures论文翻译分析
AState-of-the-ArtSurveyonDeepLearningTheoryandArchitectures摘要近年来,深度学习在各种应用领域取得了巨大成功。机器学习这一新领域发展迅速,已应用于大多数传统应用领域,以及一些提供更多机会的新领域。基于不同类别的学习,人们提出了不同的方法,包括有监督、半监督和无监督学习。实验结果表明,在图像处理、计算机视觉、语音识别、机器翻译、艺术、医学成像
Gu Hui
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2022-09-22 07:48
笔记
机器学习
深度学习
神经网络
猿创征文|多模态图像合成和编辑(MISE):Multimodal Image Synthesis and Editing: A
Survey
由于信息在现实世界中以各种形式存在,多模态信息之间的有效交互和融合对于计算机视觉和深度学习研究中多模态数据的创建和感知起着关键作用。近期OpenAI发布的DALLE-2和谷歌发布的Imagen等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果,引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。多模态图像合成和编辑在建模多模态信息之间的交互方面具有强大的能力
中杯可乐多加冰
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2022-09-21 07:32
文本生成图像
text-to-image
计算机视觉
深度学习
T2I
文本生成图像
多模态
RGB-T追踪——【综述】A
Survey
for Deep RGBT Tracking.
目录基于MDNet通用网络框架框架特点相关论文基于Siamese网络通用网络框架框架特点相关论文基于MDNetvs基于Siamese其它的深度学习追踪器1.ASurveyforDeepRGBTTracking2.MDNet:LearningMulti-DomainConvolutionalNeuralNetworksforVisualTracking3.CMPP:Cross-ModalPatter
zz的大穗禾
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2022-09-20 07:24
RGB-T追踪
Paper
SOT
深度学习
人工智能
计算机视觉
【目标检测】Object Detection in 20 Years: A
Survey
目录概述细节20年来的目标检测技术目标检测的加速方法目标检测的最新进展概述这是一篇19年的综述,介绍了目标检测领域20年来各个方面的内容,非常全面!细节20年来的目标检测技术目标检测的里程碑(传统检测器):ViolaJonesDetectors、HOGDetector、DeformablePart-basedModel(DPM)目标检测的里程碑(两阶段检测器:由粗到细):RCNN、SPPNet、F
可乐大牛
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2022-09-19 11:02
论文学习
其他
计算机视觉大型攻略 —— SLAM(3) Visual SLAM
[1]ParallelTrackingandMappingforSmallARWorkspaces[2]Keyframe-basedmonocularSLAM:design,
survey
,andfuturedirections
linusyue
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2022-09-15 07:20
视觉定位
slam
orb
slam
Visual
slam
地图
定位
论文阅读:A
Survey
on Bias and Fairness in Machine Learning(ACM)
按中李沐的读论文方法只看摘要、结论和介绍,有兴趣的再看模型和实验。摘要随着人工智能系统和应用在我们日常生活中的广泛使用,在设计这些类型的系统时,考虑公平问题是很重要的。这种系统可能用于许多敏感的环境中,以作出重要的和改变生活的决定。因此,确保这些决定不反映对某些群体或人群的歧视行为是至关重要的。我们最近看到了机器学习、自然语言处理和深度学习的工作,它们在不同的子领域解决了很多问题。随着这些系统的商
小白之比白更白
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2022-09-09 07:52
NLP
人工智能
深度学习
自然语言处理
【时间序列异常检测】Anomaly Detection for IoT Time-Series Data: A
Survey
原始题目:AnomalyDetectionforIoTTime-SeriesData:ASurvey中文翻译:物联网时序数据的异常检测:综述发表时间:2019平台:IEEE来源:TheUniversityofKeele,UnitedKingdom文章链接:https://eprints.keele.ac.uk/7576/1/08926446.pdf开源代码:摘要异常检测是一个应用领域广泛的问题,它
理心炼丹
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2022-09-06 19:35
时间序列预测以及异常检测
论文阅读
异常检测
【图像超分辨率】Deep Learning for Image Super-resolution: A
Survey
DeepLearningforImageSuper-resolution:ASurvey用于图像超分辨率的深度学习综述1介绍2问题设置和术语2.1问题定义2.2超分辨率数据集2.3图像质量评估2.3.1峰值信噪比PeakSignal-to-NoiseRatio2.3.2结构相似度StructuralSimilarity2.3.3平均意见得分Meanopinionscore2.3.4基于学习的感知质
jaeden_xu
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2022-09-05 09:56
图像超分辨率论文
因果推断综述-A
Survey
on Causal Inference
最近读到一篇讲述很全面的综述文献-《ASurveyonCausalInference》,对于接触因果推断不久的同学而言是特别详细的介绍和科普。文献很长,我会分成几部分介绍。目录摘要第一部分:简介第二部分:因果推断基础知识第三部分:基于三种假设的因果推断方法第四部分:实验第五部分:应用摘要几十年来,因果推理是一个跨许多领域的关键研究主题,如统计、计算机科学、教育、公共政策和经济学。与随机对照试验相比
海边凝望
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2022-09-04 07:47
因果推断综述
机器学习
因果推断
综述
因果推理综述—基于论文《A
Survey
on Causal Inference》总结
文章大纲前言因果推理简介解决因果推理问题的一大方法和两大模型因果推理基础因果推理的三大假设因果推理的解决方法可用数据集因果推理源码因果推理应用总结参考前言近期导师给我定了因果推理这个方向,看了一些资料和视频之后有了一点点思路转而开始阅读一些经典前沿的论文,此文是基于论文《ASurveyonCausalInference》,阅读此文需要有一定的因果推理基本知识,同时我将会基于此论文并略带个人的理解阐
又菜又爱玩的学树人。
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2022-09-04 07:06
因果推理
人工智能
机器学习
Object Detection in 20 Years: A
Survey
20年间的目标检测:综述
摘要物体检测作为计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一,近年来受到了极大的关注。它在过去二十年中的发展可以看作是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体探测看成是深度学习力量下的技术美学,那么把时钟拨回到20年前,我们就见证了冷武器时代的智慧。本文根据其技术演变(从1990年代到2019年)广泛回顾了400多篇关于物体检测的论文。本文涵盖了许多主题,包括历史上的里程碑探测器,检测数据集,指标,
小段学长
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2022-09-01 07:23
努力学习人工智能
技术文章
学习笔记
人工智能
人脸活体检测(一)paper & code
一、
survey
《ASurveyonAnti-SpoofingMethodsforFacialRecognitionwithRGBCamerasofGenericConsumerDevices》2020https
刘咚咚的记事本
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2022-08-17 07:05
face
anti-spoofying
深度学习
【中文翻译】Deep Learning for Face Anti-Spoofing: A
Survey
DeepLearningforFaceAnti-Spoofing:ASurvey摘要:1INTRODUCTION2BACKGROUND2.1FaceSpoofingAttacks2.2DatasetsforFaceAnti-Spoofing2.3EvaluationMetrics2.4EvaluationProtocols3DEEPFASWITHCOMMERCIALRGBCAMERA3.1Hybr
菜菜子-
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2022-08-17 07:29
Face
Anti-Spoofing
深度学习
人工智能
【自动驾驶】《Multi-modal Sensor Fusion for Auto Driving Perception: A
Survey
》论文阅读笔记
引用@article{Wang2020MultiSensorFI,title={Multi-SensorFusioninAutomatedDriving:ASurvey},author={ZhangjingWangandYuWuandQingqingNiu},journal={IEEEAccess},year={2020},volume={8},pages={2847-2868}}1.摘要多模态融
wait a minute~
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2022-08-12 07:34
自动驾驶
自动驾驶
人工智能
机器学习
Multimodal Machine Learning:A
Survey
and Taxonomy 多模态机器学习:综述与分类
模态是指某种事物发生或经历的方式,每一种信息的来源或者形式,都可以称为一种模态。当研究问题包括多种这样的形态时,研究问题被描述为多模态。多模态机器学习,旨在通过机器学习的方法实现处理和理解多源模态信息的能力。1.1引言我们周围的世界包含多种形式——我们看到物体,听见声音,感受质地,闻到气味等等。一般来说,模态是指事情发生或经历的方式。大多数人把模态这个词和代表我们交流和感觉的主要渠道即感觉形式联系
zzzzz_ttttt
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2022-08-10 07:30
多模态机器学习
综述
论文笔记:Multimodal Machine Learning: A
Survey
and Taxonomy
论文笔记:MultimodalMachineLearning:ASurveyandTaxonomy文章目录论文笔记:MultimodalMachineLearning:ASurveyandTaxonomy多模态的历史回顾多模态的五个核心技术挑战多模态表示(Representation)联合表示(JointRepresentations)神经网络概率图形模型顺序表示协调表示基于神经网络图像和语言的顺
林小瓜0327
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2022-08-10 07:37
多模态
机器学习
人工智能
深度学习
用20篇论文走完知识蒸馏在 2014-2020 年的技术进展
置顶”重磅干货,第一时间送达作者丨傅斯年Walton@知乎(已授权)来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/160206075编辑丨极市平台前言最近给公司里面的同学做了一个KD的
survey
视学算法
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2022-08-08 07:00
大数据
算法
python
计算机视觉
神经网络
文献阅读(03)Computing Graph Neural Networks: A
Survey
from Algorithms to Accelerators
作者:SERGIABADAL,AKSHAYJAIN,ROBERTGUIRADO,JORGELÓPEZ-ALONSO,andEDUARDALARCÓN目录文章脉络:缩写&&引用:1INTRODUCTION:(1)本质:(2)难点:(3)目前所作的尝试:(4)关于gnns算法及其应用的文献:2.GNNs符号以及一般结构2.1Notation2.2GeneralStructure2.3Computing
道枝jing
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2022-07-31 07:56
神经网络
深度学习
卷积神经网络
论文阅读笔记--Monocular Human Pose Estimation: A
Survey
of Deep Learning-based Methods 人体姿态估计综述
趁着寒假有时间,把之前的论文补完,另外做了一点点笔记,也算是对论文的翻译,尝试探索一条适合自己的论文阅读方法。这篇笔记基本按照原文的格式来,但是有些地方翻译成中文读起来不太顺,因此添加了一些自己的理解。另外,论文中间引用的论文太多了,不太好链接,确实有兴趣的可以直接参考原文。人体姿态估计综述(HumanPoseEstimation)MonocularHumanPoseEstimation:ASur
零壹博弈
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2022-07-24 10:53
人体姿态估计
论文阅读
深度学习
深度学习
Monocular Human Pose Estimation: A
Survey
of Deep Learning-based Methods
论文连接:https://arxiv.org/pdf/2006.01423.pdfMonocularHumanPoseEstimation:ASurveyofDeepLearning-basedMethods前言应用领域面临挑战HPE方法分类2D单人姿态估计基于回归的方法基于检测的方法2D多人姿态估计自顶向下的方法自下而上的方法基于视觉的单目人体姿态估计是计算机视觉中最基本和最具挑战性的问题之一,
Charms@
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2022-07-24 10:20
人体姿态估计
计算机视觉
神经网络
深度学习
python
机器学习
《PTMs for NLP: A
Survey
》笔记
Pre-trainedModelsforNaturalLanguageProcessing:ASurveyXipengQiu*,TianxiangSun,YigeXu,YunfanShao,NingDai&XuanjingHuang最后,我们概述了PTMs未来研究的一些可能的方向。本调查旨在为理解、使用和开发用于各种NLP任务的PTMs提供动手指导。1Introduction随着深度学习的发展,各
专心致志写BUG
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2022-07-21 07:37
reading
ML:《Interpretability Methods in Machine Learning: A Brief
Survey
—机器学习中的可解释性方法的简要综述》翻译与解读
ML:《InterpretabilityMethodsinMachineLearning:ABriefSurvey—机器学习中的可解释性方法的简要综述》翻译与解读目录《InterpretabilityMethodsinMachineLearning:ABriefSurvey》翻译与解读InterpretableMLmodelsand“BlackBoxes”Model-agnosticinterpr
一个处女座的程序猿
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2022-07-21 07:33
Paper
ML
AI
机器学习
模型可解释性
PDP
ICE
双目深度算法——双目深度算法总结
但是当时限于精力有限没有对这类算法进行一个总结,于是今年年初给自己列了个计划要将整理下这方面的工作,于是从《ASurveyonDeepLearningTechniquesforStereo-basedDepthEstimation》这篇
Survey
Leo-Peng
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2022-07-19 07:23
深度学习
双目深度
计算机视觉
人工智能
深度学习
计算机视觉
A
Survey
on Graph Structure Learning: Progress and Opportunities
文章目录摘要引言预备知识GSLpiplineGraphStructureModelingMetric-basedApproachesNeuralApproachesDirectApproachesPostprocessingGraphStructuresDiscreteSamplingResidualConnectionsGraphRegularization稀疏性平滑性社区保持摘要图数据广泛用于
siyan985
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2022-07-18 07:35
机器学习
图论和图神经网络
机器学习
人工智能
OSPO
Survey
|2022 开源办公室问卷调查
TODOGroup联合LinuxFoundationResearch、LFTrainingandCertification、api7.ai、Futurewei、Ovio、Salesforce、VMware和X-lab正在进行关于OSPO发展与现状的问卷研究。作为一项有关全球范围内开源发展、普及和成果的研究的一部分,X-lab作为合作成员之一,希望在今年的研究报告中体现亚洲板块(尤其是中国本土企业)
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2022-07-15 20:57
开源
机器学习-深度学习资料合集
《机器学习经典论文/
survey
合集》介绍:看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有很多经典的机器学习论文值得仔细与反复的阅读。
qingqingpiaoguo
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2022-07-14 21:30
机器学习
深度学习
机器学习
machine
learning
干货 | 漫谈图神经网络
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达本文转自:视学算法作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些
Survey
或教程默认了读者对图神经网络背景知识的了解
小白学视觉
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2022-07-10 19:21
神经网络
算法
编程语言
python
计算机视觉
漫谈图神经网络
SivilTaram链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/108294485本文仅作学术分享,若侵权,请联系后台删文处理作者最近看了一些图与图卷积神经网络的论文,深感其强大,但一些
Survey
机器学习算法那些事
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2022-07-10 19:19
神经网络
算法
编程语言
python
机器学习
阅读笔记:《The Art, Science, and Engineering of Fuzzing: A
Survey
》
因为最近研究执行路径探索,需要用到fuzzing的思想,而之前对fuzzing的了解很浅,故先阅读一篇
survey
来对这个领域有一个全面的认识。
Silver Bullet
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2022-07-07 10:31
ieee论文
测试工具
安全
[论文阅读笔记13]A
Survey
on Deep Learning for Named Entity Recognition
1.题目ASurveyonDeepLearningforNamedEntityRecognitionNER的深度学习综述2.作者JingLi,AixinSun,JiangleiHan,andChenliangLiNanyangTechnologicalUniversity南洋理工大学SAPWuhanUniversity武汉大学AcceptedinIEEETKDETKDE:Transactionso
happyprince
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2022-07-06 07:40
NER
NLP
自然语言处理
深度学习
A Comprehensive
Survey
on Graph Neural Networks论文阅读笔记
AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks细节点摘要介绍部分将机器学习应用到Graph领域的问题2D卷积和Graph卷积相似之处和区别文章的贡献之处文章框架GNNs背景GNNs和networkembeddingGNNs和graphkernelmethodsGNNs符号notationsSpatial-TemporalGraph定义GNNs分类框架网络结构划分
不知道叫啥好一点
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2022-07-06 07:59
图神经网络
GNN综述
论文笔记
Deep Learning on Graphs: A
Survey
论文笔记
DeepLearningonGraphs:ASurvey问题术语表示词汇说明摘要信息文章框架主要内容读出操作什么是读出操作(readoutoperation)读出操作要求的顺序不变性(OrderInvariance)读出操作的方法总结GCNs改进和讨论注意力机制残差和跳跃连接边缘特征离散边缘特征采样方法问题的引入抽样方法InductiveSetting什么是inductivesetting?可以研
不知道叫啥好一点
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2022-07-06 07:58
图神经网络
论文笔记
Deep
Learning
Graph
A
Survey
of the Usages of Deep Learning for Natural Language Processing2019综述学习
ASurveyoftheUsagesofDeepLearningforNaturalLanguageProcessing2019综述学习1.介绍2.自然语言处理和深度学习2.1自然语言处理2.2神经网络和深度学习2.2.1CNN2.2.2递归神经网络2.2.3循环神经网络和LSTM2.2.4注意力机制和transformer2.2.5残差连接和dropout3.深度学习用于NLP的核心领域3.1语
weixin_45562632
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2022-07-01 07:34
NLP
人工智能
自然语言处理
跨模态行人重识别:Deep Learning for Person Re-identification:A
Survey
and Outlook(行人重识别综述)
DeepLearningforPersonRe-identification:ASurveyandOutlook(行人重识别综述)写在前面:感谢叶茫博士对AGW的开源,AGW非常适合刚接触跨模态ReID的同学作为baseline,具有优异性能的同时,代码层面逻辑非常清晰,开源代码在文末附上链接。本文虽为综述类文章,但专栏的重点在于跨模态行人重识别。目录DeepLearningforPersonRe
许清如
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2022-06-28 07:16
跨模态行人重识别
计算机视觉
python
机器学习
深度学习
pytorch
【阅读笔记】PPFL全面综述文章: A Comprehensive
Survey
of Privacy-preserving Federated Learning
PPFL全面综述前言一、个人拙见1.什么是联邦学习?2.联邦学习与分布式机器学习的区别3.联邦学习的应用与前景二、综述解析1.INTRODUCTION1.1Background1.2Motivation1.3MainContributions2.ANOVERVIEWOFFEDERATEDLEARNING2.1BriefIntroductiontoFL2.2CategorizationofCurre
HERODING23
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2022-06-25 17:23
联邦学习
联邦学习
同态加密
差分隐私
网络安全
隐私保护
清华、复旦、人大联合推出43页预训练模型综述!
Survey
无论是对于刚入门还是老司机来说都是有帮助的,可以帮新手进行论文筛选,也可以帮老司机进行体系梳理、查漏补缺。这篇文章主要从模型结构、数据、计算效率、可解释性四方面梳理了
李rumor
·
2022-06-13 07:50
大数据
机器学习
人工智能
深度学习
python
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