论文： https://arxiv.org/pdf/1910.11088.pdf 无源码
最近认真的研读了这篇关于降噪的论文。它是一种利用混合模型降噪的方法，即既利用了生成模型（MoG高斯模型），也利用了判别模型（神经网络NN模型）。本文根据自己的理解对原理做了梳理。 论文是基于“Speech Enhancement Using a Mixture-Maximum Model”提出的MixMAX模型的。假设噪声是加
随着深度学习的快速发展，目前已经出现了海量的不同结构的神经网络，本文介绍11种需要知道的神经网络结构。 十一大必知网络结构 1. Perceptron 感知机是所有神经网络的基础，主要由全连接层组成，下面是感知机示意图。 2. Feed-Forward Network(FNN) FNN是有Perceptron组合得到的，由输入
论文名字 GRNN: Generative Regression Neural Network - A Data Leakage Attack for Federated Learning 来源 未发布 年份 2021.5.2 作者 Hanchi Ren, Jingjing Deng, Xianghua Xie 核心点 利用梯度信息对联邦学习中的客户端原始数据进行攻击，反推出原始数据。 阅读
此前的研究 语法解析的错误会传递到模型中(parsing mistakes can introduce cascading errors)手动特征工程的构建不具有泛化性(many of the hand-engineered rules do not generalize to new languages) 基本术语 参考链接1：https://blog.csdn.net/Answer3664/article/detail
简写英文全称中文全称RERelation Extraction关系抽取KBKnowledge Base知识库KGKnowledge Graph知识图谱DSREDistant Supervision Relation extraction远程监督关系抽取CNNsConvolution Neural Networks卷积神经网络GNNsGraph Neural Networks图神经网络GCNsGraph Convolution Ne
文章目录 一、ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices https://www.cnblogs.com/seniusen/p/12047940.html 一、ShuffleNet An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
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！ PloS one, no. 9 (2011): e22885-e22885 Abstract 对构建稳定循环模型网络的标准理论方法的主要批评是，需要对突触连接权重进行微调。这种批评之所以严峻，是因为有关学习这些权重所提出的规则已显示出对其生物学合理性
出自文献：Xiang S, Li H. Revisiting the Continuity of Rotation Representations in Neural Networks[J]. arXiv preprint arXiv:2006.06234, 2020. 摘要 本文详细分析了欧拉角和单位四元数在神经网络中旋转表示的病态性质。 具体说来，我们证明了，对于某些输入，这两种表示会产生
Written in the front: I'm polar bear, a freshman at deep learning and also a freshman at csdn community. Recently I have been studying cs231n which is a famous computer vision course recommended by my tutor. This is my first block at csdn.This blo
1 引言2 数据集3 架构3.1 ReLU 非线性3.2 训练多个GPU3.3 局部响应归一化3.4 重叠池化3.5 整体架构4 减少过拟合4.1 数据增强4.2 Dropout5 学习细节6 结果6.1 定性评估7 讨论参考文献 I
本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！ CNN理解角度一 图像的表达形式 对于一个Machine来说，一张输入的图像其实是一个三维的Tensor。 如上图所示，三个维度分别表示图像的宽、高和Channe
图神经网络的组合优化和推理 摘要 组合优化是运筹学和计算机科学领域公认的领域。 直到最近，它的方法仍专注于孤立地解决问题实例，而忽略了它们通常源自实践中相关数据分布这一事实。 但是，近年来，人们对使用机器学习，尤其是图神经网络（GNN），作为组合任务（作为求解器或辅助函数）的关键
from https://towardsdatascience.com/optimizers-for-training-neural-network-59450d71caf6 Many people may be using optimizers while training the neural network without knowing that the method is known as optimization. Optimizers are algorithms or methods
摘要 神经模型已经在关系抽取（RE）领域取得了瞩目的成功。然后，我们还不明白到底是哪种类型的信息影响了RE模型去判断，去进一步的提升这些模型的性能。为此，我们实证研究了文本中两个主要的信息来源：文本的上下文和实体名字。我们发现：第一点，当上下文信息作为主要信息来源，RE模型…我
摘要 在本文中，我们提出针对低资源神经机器翻译（NMT）扩展了最近引入的与模型无关的元学习算法（MAML）。我们将低资源翻译视为一个重要的学习问题，并且我们学会了基于多语言高资源语言任务来适应低资源语言。我们使用通用词汇表示法来克服不同语言之间的输入输出不匹配问题。我们使用
AI的定义 自计算机出现，人们就开始了对人工智能的思考。短短几年内便形成了独立的学科，人工智能学科。在60多年的岁月里取得了很大的发展。现在的人工智能已经成为了一门具有日臻完善的理论基础、日益广泛的应用领域和广泛交叉的前沿学科。 人工智能（AI），又称为机器智能或者计算机智能，
上午看到FlyAI-AINLP群里李俊毅同学发出的一条信息：最近刚翻译、整理完的陈丹琦博士的论文，https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/ ，感兴趣的同学可以来看看。Neural Reading Comprehension and Beyond，里面讲了很多关于神经阅读理解的背景知识，以及作者自己的实验思路。
Neural Collaborative Filtering（推荐系统）（三） 提示：解读NCF系列的第三篇文章，本文解释了MLP的思路，以及在NCF框架下结合GMF和MLP的思路。 3.3 MLP 多层感知网络（MLP）中神经网络部分更加复杂了，而不是向GMF一样直接采取元素内积的方式。 就是下面图里展示的： 总结 MLP和GMP区别就在于M
先来一个机翻译文 句子摘要： 这篇文章不假定关于脉冲神经元的先验知识，它包含了大量的参考文献，这些文献涉及到脉冲神经元网络中的计算和神经生物学的相关结果。 第一代是基于McCulloch-Pitts神经元作为计算单元。这些也被称为感知器或阈值门。它们产生了多种神经网络模型，如多
机器学习热潮方兴未艾，深度学习缔造的神话层出不穷。面对这波涛汹涌的浪潮，您是选择被浪潮吞没，还是激流勇进做时代的弄潮儿？如果你是深度学习领域的一名新手，或者是正在为学业而苦恼的研究生，阅读paper都是无法绕过的门槛。所以，七月在线隆重推出《深度学习论文班》，深度解析和实战深度学
CS224n-2019的第八讲《Neural Machine Translate， seq2seq with Attention》 Machine Translate历史 Statistics MT这是基于统计的机器翻译，核心思想是最大化一个概率分布，最终拆分成两个部：一是翻译模型，二是语言模型。（这块没有弄懂）其中需要大量的人工操作，非常的复杂。之前的go
《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译 作者：Dzmitry Ba hdanau, KyungHyun Cho, Yoshua Bengio 单位：不来梅雅克布大学，蒙特利尔大学 发表会议及时间：ICLR 2015 1 摘要 1.1 神经机器翻译的任务定义；
摘要： 远程监督关系提取已广泛用于从文本中查找新颖的关系事实。 但是，远程监管不可避免地会伴随错误的标签问题，并且这些嘈杂的数据将严重损害关系提取的性能。 为了缓解此问题，我们提出了一种基于句子的基于注意力的关系提取模型。 在这个模型中，我们使用卷积神经网络来嵌入句子
摘要 从神经网络翻译的角度重新审视双语转述，提出了一种基于神经网络的转述模式。 模型可以表示连续空间中的释义，估计任意长度文本段之间的语义关联度，或者为任何输入源生成候选释义。 跨任务和数据集的实验结果表明，神经解释比传统的基于短语的旋转方法更有效。 相关工作 关于释义
