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文章目录1. 简介2. 动机3. 方法3.1 定义：复数域：3.2 vs实数域3.3 简化：3.3 降低参数技巧4. 实验5. 参考1. 简介论文：ICLR 2020https://openreview.net/pdf?id=Hke-WTVtwr代码：关联：本质上和之前CNM: An Interpretable Complex-valued Network for Matching是一个代码框架的。只是解释和理论角度不同。2. 动机词在文本中的位置和顺序是很重要的特征，但是神经网络做NLP建模

文章目录1. 简介2. 动机2. 1 启发2.2 知识补充：3. 方法3.1 概率驱动神经网络3.2 希尔伯特空间-不同粒度语言单元3.3 语义匹配3.4 网络架构4. 参考1. 简介论文：代码：2. 动机2. 1 启发量子物理认为微观粒子可以同时处于不同的状态（量子叠加），这种有别于经典物理的常识，比如在没有观测之前，人们难以想象一个同时处于死了和或者的猫。不仅如此，一对纠缠粒子可以在相聚很远的时候，其中一个粒子的测量的结果可以影响到与之纠缠的另外一个粒子。从量子物理发展来描述物理系统中的

文章目录1. Introduction2. Motivation3. Method4. Experiments1. Introduction来源：ICLR 2018，基于复数的深度网络原文配置：https://www.kaifa99.com/GitHub/article_1551362. Motivation思考：如何在神经网络里表示 a+bi如何进行卷积运算3. Method激活函数：BatchNorm:4. Experiments...

文章目录Step 1. 理清思路Step 2. 抓住核心Step 3. 深入细节整理一下之前看到过的一些好的文章总结来自S.Keshav三阶段阅读论文的精华部分：Step 1. 理清思路耗时：5-10min该阶段为快速浏览整篇论文，了解大概，分成以下4步，判断是否需要进一步阅读。仔细阅读 题目、摘要和引言。阅读标题和小节题目，标题下的内容不必看。阅读结论。看看参考文献，也许有你度过的论文。完成该步，应该可以回答以下五个问题：类别：测试？系统分析？原型描述？内容：与其相关的论文有

背景近期在整理一些文档，发现了去年去参加ICCV 2019的时候，Facebook AI 的 Ross Girshick 做了一个关于目标检测和实例分割的 tutorial，最后用19页PPT讲解了如何写一篇好的科研论文，重新回顾了一下做个整理总结留用。我能够从你的论文里学到什么？首先，一篇论文应该是关于单个聚集的观点或问题；“观点”意味着 方法；我能从中学到什么呢？在什么条件下有效？何时无效？如果该方法有多个部件，哪些是最重要的？哪些实施细节很重要？如果你的观点加上了一些技巧得到了S