文章目录 Product-based Neural Networks for User Response Prediction一、摘要二、介绍三、相关工作四、深度学习用于CTR评估References Product-based Neural Networks for User Response Prediction 一、摘要 预测用户的反应，如点击和转换，是非常重要的，并已发现它在许
4.2 Fine-Grained Classification 细粒度分类问题提出了一个非常特殊的挑战：区分两类的信息通常隐藏在图像的很小一部分中，有时在低分辨率下无法解析。在这种情况下，显着性采样器可以发挥重要作用：放大图像的重要部分以尽可能多地保留它们的像素并帮助最终决策网络。在这个实验中
pdf链接 前情提要： 手工设计deep neural network耗时耗力。 NAS（Neural Architecture Search，神经架构搜索）技术应运而生。 然而，NAS也很慢很贵（贵指时间、算力上的贵）。主要原因是，每当NAS搜索出一个架构时，都要设法评估这个架构的性能。这通常需要从头训练整个网络。 如果我们可以仅凭架
自监督-SelfGNN: Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling 标签：自监督、图神经网络、对比学习 动机 在真实世界中许多数据大部分是有没有标签的，而打上标签的是需要很大花费的 现存的对比学习框架关键主要是对数据加强并生成正负样本对，而最
文章目录 Deep Crossing：Web-Scale Modeling without Manually Crafted Combinatorial Features一、摘要二、介绍三、相关工作四、搜索广告五、特征表示5.1 独立特征5.2 组合特征 六、模型架构6.1 Embedding层6.2 Stacking层6.3 Residual层6.4 Score层 References Deep Cr
PatchUp: A Regularization Technique for Convolutional Neural Networks 本文的主要思想是将类似cutmix的方法运用到了网络隐层 Introduction 主要介绍了一些mixup方法，并提出该方法具有流形入侵的问题存在（mix后的图像与伪mix的原始图像类似，但标签确实mix后的标签，主演就产生
目录概主要内容深度宽度代码 Huang H., Wang Y., Erfani S., Gu Q., Bailey J. and Ma X. Exploring architectural ingredients of adversarially robust deep neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2021 概 本文是对现有的残差网络
论文题目：基于多尺度神经块合成的高分辨率图像修复 用bounding box的问题： 虽然边界框有助于定位实例位置和提取实例视觉特征，但它们也阻止了SimsG[6]实现更多功能，因为应提供场景图中所有节点的边界框。例如，如果一个人想添加一些东西，SIMSG[6]无法实现，因为不会提供添加的东西的边界框
这篇文章发布2015年，关于Attention的应用。 现在看来可能价值没那么大了，但是由于没读过还是要读一遍。 简介 Introduce In parallel, the concept of “attention” has gained popularity recently in training neural networks, allowing models to learn alignments betwe
Improving Neural Question Generation using Answer Separation 本篇是2019年发表在AAAI上的一篇文章。该文章在基础的seq2seq模型的基础上提出了answer-separated seq2seq模型，并通过实验证明该模型显着减少了包含答案的不正确问题的数量，达到了NQG(自然语言生成)模型的state-of-
发表时间2018年 使用超图结构 解决重叠实体识别问题 Abstract: In this work, we propose a novel segmen tal hypergraph representation to model overlapping entity mentions that are prevalent in many practical datasets. We show that our mode
A laminar augmented cascading flexible neural forest model for classification of cancer subtypes based on gene expression data 注：该文章的图片均来自该论文 该分类算法来自上面这篇文章。这是一篇关于生物信息工程领域的一篇
摘要：提出了一种超图表示学习的超图卷积网络，包括一种新的超图卷积操作来挖掘用户之间的关系。 引言： 图神经网络可以使用数据图结构，编码不同数据。 传统GCN存在的问题：①不能表达成对的复杂关系②数据表示趋向于多模态 解决问题：提出HGNN:使用超图编码高阶数据关系，使用超图连接多
目录概主要内容positional encoding额外的细节代码 Mildenhall B., Srinivasan P. P., Tancik M., Barron J. T., Ramamoorthi R. and Ng R. NeRF: representing scenes as neural radiance fields for view synthesis. In European Conference on Computer Vision (ECCV), 2020.
目录概主要内容初始化策略其它的好处 Sitzmann V., Martel J. N. P., Bergman A. W., Lindell D. B., Wetzstein G. Implicit neural representations with periodic activation functions. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2020. 概 本文提出用\(\s
文章目录 什么是RNN？例子 RNN架构其他结构的RNNdeepRNNElman Network & Jordan NetworkBidirectional RNNLong Short-term Memory (LSTM)LSTM输入 什么是RNN？ 有记忆被的神经网络就是循环神经网络（RNN）。在RNN里面，每一次隐藏层的神经元产生输出的，这个时候输出会存到内
文章目录 **Why CNN for Image****The whole CNN****CNN – Convolution****CNN – Max Pooling**Convolution + Max Pooling **Flatten** Why CNN for Image 当我们直接用一般的fully connected的feedforward network来做图像处理的时候，往往会需要太多的参数 所
Mutual Information Neural Estimation 互信息定义： \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P}(XZ)\) CPC文章里用下面这个公式定义要更加容易理解，都是一样的： \[I(x;z) = \sum_{x,z}p(x,z) log \frac{p(x,z)}{p(x
Multispectral Pedestrian Detection using Deep Fusion Convolutional Neural Networks 2016年6月 ESANN 贡献：1.首先将CNN用于多光谱数据图像（multispectral image data） 2.提出两种模型融合方式前融合和后融合，进行相关实验，性能优于ACF+T+THOG vi
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ IJCNN, pp.1-8, (2020) Abstract 生物大脑在控制能力和功耗方面仍然远远超过人工智能系统。脉冲神经网络(SNN)是一种很有前途的模型，受到神经科学的启发，在功能上更接近神经元处理信息的方式。虽然神经形态硬件的最
这是一篇ICCV2021的文章，提出了一种新的知识蒸馏方式(Holistic Knowledge Distillation) 原文链接 代码链接 Figure 1为Individual、Relational、Holistic Knowledge Distillation三种不同的知识蒸馏方式的区别.这里根据Relational Knowledge Distillation解读以及Relational
Cyclical Learning Rates For Training Neural Networks 2017 Leslie N. Smith 本文贡献: 提出一种新的名为cyclical learning rates的方式来设置学习率,并以此消除了在全局学习率最优值选择和选取策略上过多依赖于经验的限制.此外本文还提供了一种简单的确定学习率合理边界的方法
背景 经典的CNN可能并不适合声纹识别。本文提出了一种网络搜索的办法，来寻找最适合的network。 实现 search space：网络由多个cell，组成，每个cell的结构如下： 每个xi代表了一个tensor，每个edge代表了一种operation oij(.) 每个Cell包括2个input node、4个intermediate node、1个ou
summary This paper investigates the foundational questions in BNN by using full-batch Hamiltonian Monte Carlo (HMC) on modern architectures. The primary goal of this paper is to construct accurate samples from the posterior to understand the properties of
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布 To appear at the 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021). Abstract 脉冲神经网络(SNN)旨在在具有基于事件的动态视觉传感器(DVS)的神经形态芯片上实现时提供
