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论文笔记:On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima
2017 ICLR 0 摘要 这篇文章探究了深度学习中一个普遍存在的问题 使用大的batchsize训练网络会导致网络的泛化性能下降 Generalization Gap 大的batchsize训练使得目标函数倾向于收敛到sharp min
论文笔记
1024程序员节
【论文笔记】Ground Manipulator Primitive Tasks to Executable Actions using Large Language Models
论文笔记 Ground Manipulator Primitive Tasks to Executable Actions using Large Language Models Abstract 研究目标 解决从高层任务到低层机器人执行指
论文笔记
序列决策
论文阅读
语言模型
动态规划
【论文阅读】POI2Vec: Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors
POI2Vec Geographical Latent Representation for Predicting Future Visitors Shanshan Feng Gao Cong Bo An Yeow Meng Chee 20
论文笔记
Outlier Detection for Improved Data Quality and Diversity in Dialog Systems-学习笔记
Outlier Detection for Improved Data Quality and Diversity in Dialog Systems 论文按如下方式检测数据集中的异常值 1 生成每个实例的矢量表示 2 平均向量以获得均值表
论文笔记
自然语言处理
人工智能
无压力轻松使用Obsidian写newsletter
quail平台特点 拥有四大特点 开源 人工智能增强 web3和加密货币集成 超越电子邮件 开源 每个人都应该可以访问驱动其工具的代码 通过我们的服务 您可以放心地了解背后发生的事情 人工智能增强 为了创建一个真正智能的工具 我们知道需要在
Obsidain
同步
副业
论文笔记
论文笔记:N-BEATS: NEURAL BASIS EXPANSION ANALYSIS FORINTERPRETABLE TIME SERIES FORECASTING
ICLR 2020 0 摘要 本文重点研究了利用深度学习解决单变量时间序列点预测问题 我们提出了一种基于后向和前向残留链路和一个非常深的全连接层堆栈的深度神经结构 该体系结构具有许多令人满意的特性 这些特性是可解释的 适用于广泛的目标领域而
论文笔记
深度学习
人工智能
【论文翻译+笔记】Neural Machine Reading Comprehension: Methods and Trends
1 Introduction 过去的MRC技术的特点 hand crafted rules or features 缺点 不能泛化 performance may degrade due to large scale datasets of
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NLP
MRC
论文
EDAS 系统check上传稿件时提示PDF中存在未内嵌的字体
问题描述 在上传稿件时 系统提示 upload failed One or more fonts are not embedded See EDAS FAQ 并给出了字体未内嵌图片所在位置 提供的解决方案需要从配置环境开始 重新绘制图片 比
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论文笔记:GRLSTM: Trajectory Similarity Computation with Graph-Based Residual LSTM 2023 AAAI
1 intro 1 1 背景 轨迹相似度 早期的度量采用成对匹配并依赖动态规划来计算最优对齐 DTW LCSS EDR 时间复杂度为 n是轨迹的平均长度 gt 对于大规模的轨迹数据并不是理想的选择 gt 会受到噪点的干扰 导致最终准确度下降
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论文阅读
阅读论文《Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement》
这是2017 siggraph的一篇论文 寒假boss让我看这篇论文我没怎么看懂 最近在公司实习 发现该论文的成果已经移到手机端上了 效果还非常不错 这里我重新温习了一下这篇论文 发现有许多可以借鉴的地方 是一篇非常不错的论文 这里重新叙述
论文笔记
A Review on Deep Learning Techniques Applied to Semantic Segmentation
Introduction Terminology and Background Concepts 1 Common Deep Network Architectures AlexNet VGG 16 GoogLeNet ResNet ReN
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论文笔记:When Do Contrastive Learning Signals Help Spatio-TemporalGraph Forecasting?
2022 SigSpatial 1 intro 1 1 背景 论文认为数据稀缺是阻碍时空图 STG 预测的一个关键问题 在这一领域的公共数据集通常只包含几个月的数据 限制了可以构建的训练实例数量 gt 学习模型可能会对训练数据过拟合 导致泛
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论文笔记:MEASURING DISENTANGLEMENT: A REVIEW OF METRICS
0 摘要 学习解缠和表示数据中的变化因素是人工智能中的一个重要问题 虽然已经取得了许多关于学习这些表示的进展 但如何量化解缠仍然不清楚 虽然存在一些度量标准 但对它们的隐含假设 真正衡量的内容以及限制了解甚少 因此 当比较不同的表示时 很难
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论文笔记:TEST: Text Prototype Aligned Embedding to ActivateLLM’s Ability for Time Series
1 intro 1 1 背景 时间序列 TS 和大模型 LLM 的结合 设想了两种实现TS LLM的范例 LLM for TS 针对TS数据 从头开始设计并预训练一个基本的大型模型 然后为各种下游任务相应地微调模型 TS for LLM 基
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深度学习
人工智能
latex公式对齐方式详解
符号和 控制公式左对齐 对齐结果如下 begin array 控制公式对齐 begin array 是什么 begin array 是LaTeX中用于创建数学数组 math array 的环境 它可以用于在数学模式下创建一个由多行多列组成的
latex笔记
论文笔记
【读点论文】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors新集合体
YOLOv7 Trainable bag of freebies sets new state of the art for real time object detectors Abstract YOLOv7在5 FPS到160 FPS的
论文笔记
轻量化网络
目标检测
重参数化
深度学习
论文笔记:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision(CLIP)
1 Intro 目前最先进的CV模型 大部分是现有一个定义好的类别的集合 然后模型通过预测这些提前定义好的类别 从而完成模型的训练 这些提前定义好的类别会大大简化问题本身 但采用了这种有限制性的监督信号 也大大限制了模型的泛化性 尤其是识别
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深度学习
计算机视觉
论文笔记:Temporal Regularized Matrix Factorization forHigh-dimensional Time Series Prediction
0 摘要 时间序列预测问题在现代应用中变得越来越高维 如气候学和需求预测 例如 在需求预测中 项目数量可能高达50 000个 此外 数据通常是嘈杂的 充满缺失值 因此 现代应用程序需要高度可伸缩的方法 并且能够处理损坏或丢失值的噪声数据 然
论文笔记
机器学习
回归
人工智能
论文笔记:Adaptive Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Forecasting
NIPS 2020 1 abstract intro 当前的大多数深度学习方法基于共享参数设计模型 不同节点对应同一套参数 但是 由于每条道路的具体情况不一样 使用同一套参数无法捕捉细粒度的数据模式 gt 这篇论文设计了节点自适应参数学习
论文笔记
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深度学习
人工智能
【CVPR2022 BoostMIS 论文笔记】自适应伪标记和信息主动标注的医学图像半监督学习
目录 摘要 1 Introduction 目的 贡献 3 Method 3 1 公式化符号 3 2 医学图像任务模型 3 3 基于一致性的自适应标签传播器 3 4 对抗性不稳定选择器 3 5 平衡不确定性选择器 3 6 训练算法 4 实验
论文笔记
计算机视觉
深度学习
人工智能
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