比较好的 Paper Notes 集锦

最新推荐文章于 2022-11-09 17:57:06 发布
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分类专栏： PaperNotes 文章标签： paper
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/appleml/article/details/84862904
本文精选解析了三篇人工智能领域的核心论文，包括深度残差学习、神经网络语言模型及抽象总结技术，深入探讨了图像识别、自然语言处理及文本摘要的关键技术和理论，为读者提供了深入理解AI算法的宝贵资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Paper notes（1）：社会标签推荐张量分解方法研究
coldsun233的博客
05-10 389
Paper notes（1）：社会标签推荐张量分解方法研究1. 论文的创新点功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 1. 论文的创新点 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdo
paper notes 《Chinese NER Using Lattice LSTM》
Amy_mm的博客
08-23 3980
paper title：《Chinese NER Using Lattice LSTM》 摘要 对于中文命名实体识别，我们研究了一种lattice结构的lstm模型（lattice-structured LSTM），这个模型能够对输入的字符序列以及序列中能够与字典相匹配的隐藏的词信息一同编码。 相比于基于字粒度的方法，lattice的能够更好的利用字以及字序列的信息。相比于词粒度的方法，...
PaperNotes(19)-TGAN、DeliGAN
sinat_40624829的博客
03-19 567
T-GAN1.从RS-GAN说起2.T-GANAbstract1 Reviews of GANs4 Experiments4.1 Design of Discriminator5.Conclusion 1.从RS-GAN说起 SGAN 就是标准的 GAN（Standard GAN）。 这个建模过程似乎对判别器的要求过于苛刻了，因为判别器是孤立运作的：训练生成器时，真实样本没有参与，所以判别器必须把...
Paper notes: 读
woodgril的博客
05-16 236
1、判断这篇论文值不值读（筛选） 读标题和关键词->读摘要->读结论（掌握论文的大概内容） 摘要会说明论文的基本内容、方法特色、主要贡献，是整篇论文内容的浓缩，多数论文看摘要，少数论文看全文 看结论是否和你的研究内容相关，否则舍弃 2、读论文 1）读图表和数据->读引言 数据不会说谎 引言的功能是介绍研究的背景，以及在这个背景下这篇论文想解决的问题和他的重要性 ...
Paper notes-Residual Dense Network for Image Super-Resolution
Cutepingping的博客
06-11 1556
Paper notes-Residual Dense Network for Image Super-Resolution论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.08797.pdf代码地址：https://github.com/yulunzhang/RDN/tree/master/RDN_TrainCode作者提出了一个RDN（Residual Dense Network）...
Object Tracking paper notes
My_Communication的博客
08-01 149
MDNet 精读
【PaperNotes】时间交错网络Temporal Interlacing Network
CUBE的博客
04-30 1939
论文链接 相关知识点 Temporal Models 时间模型依赖于时间相关的状态与sensor变量如下： Xt:时间t下的不可直接观测状态集合 Et:时间t下的可观测的迹象变量 Markov假设： Xt依赖于X0:t-1的有限子集 First-order Markov过程： P(Xt|X0:t-1) = P(Xt|Xt-1) Second-order Markov过程：P(Xt|X0:t-1) ...
Paper2:VGG Notes
weixin_43771204的博客
11-11 2335
Paper2:VGG Notes ​ 本模型源于论文：《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》 背景 ​ VGG名字是由牛津大学（Oxford）的Visual Geometry Group组提出的。VGG在2014年的ImageNet分类竞赛中获得了亚军（分类冠军是 GoogleNet），定位竞赛中获得了冠军，虽然在分类竞赛中获得了亚军，但其影响力一点也不低于冠军GoogleNet。该模型简洁，将常规、经典、续贯
【Paper Notes】 EPro-PnP
S_Kross的博客
11-09 999
EProPnP论文笔记和思考，提供更加浅白的理解，不被各种数学过程绕晕。
paper-notes
03-30
"paper-notes"是一个看似...总的来说，"paper-notes"项目旨在提供一个高效、灵活的工具，帮助科研工作者更好地管理他们的学术资料，提高研究效率。通过理解并利用这个工具，用户可以在信息海洋中找到属于自己的航线。
paper-notes:与机器学习论文相关的笔记集
05-12
【标题】"paper-notes:与机器学习论文相关的笔记集"是一个综合性的资源，它包含了对机器学习领域重要论文的研究和解读。这个集合可能是由一位或一群热衷于学术研究的人维护，旨在帮助读者理解并应用最新的机器学习...
Liuliu-55#papernotes#Git 笔记1
07-25
使用git在笔记本电脑和主机间进行obsidian笔记同步在主机进行git push origin master后笔记本电脑git pull gitee mas
paper_notes:论文阅读笔记
03-17
"paper_notes"这个标题暗示了这是一个关于整理和记录论文阅读心得的资料集合，可能是PDF文档、Markdown文件或者笔记形式，旨在帮助读者系统地理解和消化所阅读的论文内容。 在描述中，"paper_notes"被再次提及，...
Whitepaper Protecting Lotus Notes 2017-09.pdf
最新发布
07-26
NetBackup 7.6 文档
[NIPS2015]Pointer Networks
热门推荐
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08-03 1万+
今年ACL上一篇联合抽取实体和关系的文章提到了pointer networks, 于是先大概了解下什么是pointer networks, 再回头看ACL上的那篇文章 pointer networks文中简称Ptr-Net, 是attention model 的一个变体，首先给出介绍比较详细的attention的文章，稍后讲解Ptr-Net http://blog.youkuaiyun.com/xbinwo
adversarial training在NLP中的应用
Deep Learning and NLP Farm
06-11 4114
就是总结下自己看的论文（看的太少啦，需要多多努力） 该篇的博文的雏形应该是：大概介绍下对抗如何解决该任务？ 监督学习 image classification (explaining and harnessing adversarial examples, 2014) 分词：Adversarial Multi-Criteria Learning for Chinese Word Segm...
[ACL2016]Attention-Based Bidirectional Long Short-Term Memory Networks for Relation Classification
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09-20 3718
关系分类在自然语言处理领域是一个很重要的语义处理任务，目前state-of-the-art system非常依赖于lexical resources 比如WordNet或者dependency parser 和NER. 还有一个挑战是重要信息不知道在句中的什么位置。鉴于此，本文提出了Attention-based bidirectional long short-term memory netwo
[ICLR2018]Deep Active Learning for Named Entity Recognition
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05-09 3589
目前神经网络在各领域很多任务上都取得了瞩目的成就，但是最大的缺陷就是需要大量的标注语料，成本较高，于是本文采用active learning 挑选一部分包含了更多信息的示例用于训练，得到了较好的性能． Data Representation: 每个句子的句首和句尾都加上特殊符号, 句首加[BOS], 句尾加[EOS] 将句长相差不多的句子聚在一起，并pad到相同的长度，选用符号[PAD]补齐...
[ICLR2017]Deep Biaffine Attention for Neural Dependency Parsing
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09-07 3171
依存树解析任务目前有两种做法，一是Transition-based approach, 另一种就是graph-based方法；针对每种方法文中给出了将一句话解析成依存书的具体实现步骤，本文的方法是用的graph-based框架。 本文的框架图： graph-based方法： 从左向右解析句子，针对句中的每个词，找该词的head词（该词到head词之间的arc）以及从该词到head词之间的依存关系
论文阅读笔记：深入理解paper_notes-main
因此，整理和管理好阅读笔记对于保持学术工作的连续性和深度至关重要。 此外，阅读笔记还可以借助不同的技术和工具来提高效率。例如，使用文本标注软件可以在电子文档中直接进行注释和标记；利用知识管理工具可以...
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