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论文笔记 -- Tangram: Optimized Coarse-Grained Dataflow for Scalable NN Accelerators
目录 Tangram Optimized Coarse Grained Data ow for Scalable NN Accelerators 1 Abstract 2 Introduction 4 Baseline Architectu
AI 芯片
论文笔记
(2023,网络修剪)探索 few-shot 图像生成中的不相容知识迁移
Exploring Incompatible Knowledge Transfer in Few shot Image Generation 公众号 EDPJ 目录 0 摘要 1 简介 2 相关工作 3 基础 4 FSIG 中不兼容的知识转
论文笔记
人工智能
深度学习
Going Deeper with convolutions
Going Deeper with convolutions 转载请注明 http blog csdn net stdcoutzyx article details 40759903 本篇论文是针对ImageNet2014的比赛 论文中的方
论文笔记
Deep Learning
ImageNet
深度学习
GoogLeNet
论文笔记 Bayesian Probabilistic Matrix Factorizationusing Markov Chain Monte Carlo (ICML 2008)
0 摘要 低秩矩阵逼近方法是协同过滤中最简单 最有效的方法之一 这类模型通常通过寻找模型参数的MAP估计来拟合数据 这一过程即使在非常大的数据集上也能有效地执行 然而 除非正则化参数被仔细地调整 否则这种方法很容易过度拟合 因为它找到了参数
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机器学习
深度学习
自然语言处理
机器学习笔记 soft-DTW(论文笔记 A differentiable loss function for time-series)
1 soft DTW来由 DTW 算法通过动态规划求解了两个序列的相似度 这个过程1是离散的 不可微的 如果要将其应用作为神经网络的损失函数 这是不行的 因为神经网络通过对损失函数结果进行梯度下降的方法 更新参数 要求损失函数可微 2 符号
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机器学习
算法
人工智能
关于Streamspot中StreamHash的介绍
原文 Fast Memory efficient Anomaly Detection in Streaming Heterogeneous Graphs 在阅读这篇文章时 我对于文中所提到的StreamHash方法特别费解 在重复阅读了好几
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论文笔记 Graph Attention Networks
2018 ICLR 1 intro 1 1 GCN的不足 无法完成inductive任务 inductive任务是指 训练阶段与测试阶段需要处理的graph不同 通常是训练阶段只是在子图上进行 测试阶段需要处理未知的顶点 GGN 的参数依赖
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【Attention】Dual Attention(DANet) & Fully Attention(FLA)
空间注意力有助于保留细节信息 通道注意力有助于保留大物体的语义一致性 有效使用两种注意力可以提升性能 本文旨在记录一些常用的注意力 以及代码实现 包括两篇文章 DANet FLA Dual Attention Network for Sce
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Attention系列
知识学习系列
深度学习
人工智能
Dynamic Key-Value Memory Networks for knowledge Tracing
Dynamic Key Value Memory Networks for knowledge Tracing Memory Augmented Neural Networks MANN text MANN MANN是一种用于多种NLP任务
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轻量级网络:ResNeXt
目录 insight Method Template Revisiting Simple Neurons Aggregated Transformations Model Capacity Experiments Experiments o
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【论文笔记】Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners
论文 论文标题 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 发表于 CVPR2021 论文链接 https arxiv org pdf 2111 06377 pdf 论文代码 https
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人工智能
cv
计算机视觉
深度学习
论文笔记:A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers
ICLR 2023 比较简单 就不分intro model这些了 1 核心思想1 patching 给定每个时间段的长度 划分的stride 将时间序列分成若干个时间段 时间段之间可以有重叠 也可以没有 每一个时间段视为一个token 1
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人工智能
论文笔记:COST: CONTRASTIVE LEARNING OF DISENTANGLEDSEASONAL-TREND REPRESENTATIONS FORTIME SERIES FOREC
ICLR 2022 1 前言介绍 表征学习 对比学习 时间序列预测 首先学习时间序列解耦的representation 然后进行回归任务的精调 对比学习CoST包含时域和频域的contrastive loss gt 学习趋势和周期性repr
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机器学习
深度学习
python
论文笔记:DEEP DECLARATIVE DYNAMIC TIME WARPING FOREND-TO-END LEARNING OF ALIGNMENT PATHS
个人感觉 可微DTW的主要优点作为一个损失函数 可以进行梯度反向传播 如果目标只是两个时间序列的相似度 可能不太需要 1 Intro 1 1 背景 DTW 笔记 Dynamic Time Warping 动态时间规整 DTW的python实
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TAS-LR 论文辅助笔记 & 图拉普拉斯正则项推导
1 图拉普拉斯正则项的直观目标函数 我们已知一张图G的邻接矩阵A 和度矩阵D 那么我们就知道他的拉普拉斯矩阵L D A 在使用矩阵分解的时空数据补全问题中 有一些文献使用图拉普拉斯正则化项来对空间特征矩阵进行约束 我们假设低秩的空间特征矩阵
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其他
矩阵
线性代数
机器学习
论文笔记:PyTrack: A Map-Matching-Based Python Toolbox for Vehicle Trajectory Reconstruction
0 abstract 物联网设备 智能手机 智能手表和配备全球定位系统 GPS 模块等定位技术的车辆数量呈指数级增长 促进了智能交通系统中多种应用的基于位置的服务的发展 然而 基于位置的技术的固有误差使得必须将定位轨迹与实际的道路网络进行对
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【论文笔记】疯狂的检测工具 —— 静态分析工具
本文目标 精度论文 CryptoGuard High Precision Detection of Cryptographic Vulnerabilities in Massive sized Java Projects 主要针对大规模的
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算法
Java
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Paper notes: A Blockchain-based Semantic Exchange Framework for Web 3.0 toward Participatory Economy
文章目录 前言 论文相关信息 关键词 概述 论文研究的问题及其意义 现有方法及其优缺点 论文的思路和方法及其优缺点 论文使用的数据集和实验工具 论文的实验方法 实验结果 前言 论文相关信息 标题 A Blockchain based Sem
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[论文笔记]AutoAssign 阅读笔记
AutoAssign 阅读笔记 AutoAssign Differentiable Label Assignment for Dense Object Detection 摘要 1 引言 2 相关工作 固定标签分配 Fixed Label
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深度学习
计算机视觉
人工智能
论文笔记:Autoregressive Tensor Factorizationfor Spatio-temporal Predictions
0 摘要 张量因子tensor factorization分解方法在时空数据分析领域很受欢迎 因为它们能够处理多种类型的时空数据 处理缺失值 并提供计算效率高的参数估计程序 然而 现有的张量因子分解方法并没有尝试学习空间自相关 这些方法使用
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