期刊论文读书笔记,论文笔记:Sequential Recommendation with Relation-Aware Kernelized Self-Atte
论文笔记:Sequential Recommendation with Relation-Aware Kernelized Self-Attention 摘要:     最近的研究发现,顺序推荐可以通过注意力机制得到改善。通过跟踪这一发展,我们提出了关系感知核化自我注意(RKSA),采用了transformer的自
时间:2023-09-23  |  阅读:16
论文文献阅读笔记,论文阅读笔记——A deep tree-based model for software defect prediction
本论文相关内容 论文下载地址——Web Of Science论文中文翻译——A deep tree-based model for software defect prediction论文阅读笔记——A deep tree-based model for software defect prediction 文章目录本论文相关内容前言基于DeepTree的软件缺陷预测模型摘要1 引言2 动
时间:2023-09-22  |  阅读:26
【论文笔记】PnP-AdaNet:即插即用的对抗域适应网络,用于跨模态心脏分割的基准
论文地址 代码地址 摘要 深度卷积网络在各种医学图像计算任务中表现出了最先进的性能。利用来自不同模态的图像进行相同的分析任务具有临床效益。然而,深度模型对不同分布测试数据的泛化能力仍然是一个主要挑战。本文提出了PnP-AdaNet(即插即用对抗域适应网络)
时间:2023-09-16  |  阅读:18
论文阅读笔记:3D deeply supervised network for automated segmentation of volumetric med
摘要 深度卷积神经网络(CNN)在二维医学图像分割方面取得了显著的成功,但由于其复杂的解剖结构等诸多相互影响的挑战,使得CNN从三维医学图像中分割重要的器官或结构仍然是一项艰巨的任务。立体图像中的环境、三维网络的优化难点和训练样本的不足。
时间:2023-09-15  |  阅读:45
论文笔记:How Can We Know What Language Models Know?
论文链接:https://arxiv.org/abs/1911.12543 期刊论文读书笔记、代码开源:GitHub - jzbjyb/LPAQA: Language model Prompt And Query Archive 1. 概要 论文提出了基于挖掘(mining-based)和基于释义(paraphrasing-based)的方法来自
时间:2023-09-15  |  阅读:26
论文阅读笔记【1】:在线凸优化算法Greedy Projection
基本信息 题目: Online Convex Programming and Generalized Infinitesimal Gradient Ascent 作者: Martin Zinkevich 关键词: 在线凸优化,greedy projection 背景 凸优化是线性规划问题的一般形式,广泛应用在机器学习领域和实际经济问题上
时间:2023-09-15  |  阅读:16
论文笔记——Asynchronous Decentralized Parallel Stochastic Gradient Descent
论文笔记——Asynchronous Decentralized Parallel Stochastic Gradient Descent 改变了中心化的结构,使用了分布式的结构 算法过程 每个worker在其本地内存中维护一个本地模型 ,并(以workeri为例)重复以下步骤: 样本数据:样本由{
时间:2023-09-10  |  阅读:15
【论文笔记】Birthday, Name and Bifacial-security Understanding Passwords of Chinese We
title: “【论文笔记】Birthday, Name and Bifacial-security Understanding Passwords of Chinese Web Users” date: 2019-10-24 lastmod: 2019-10-24 description: “对中文密码进行实证分析,发现中文密码中有趣的结构和特征,揭示了中文密码的双相安全性&#x
时间:2023-09-09  |  阅读:18
论文笔记之ICAN
利用注意力模块,为每一个检测到的人或物体生成注意力图以突出显示与任务相关的区域 被BMVC2018接收 论文地址: https://arxiv.org/pdf/1808.10437.pdf 1. 摘要 本文提出了端到端可训练的以实例为中心的注意力模块用于学习使用人或外观突出信息区域的物体实例。
时间:2023-09-07  |  阅读:14
[论文阅读]《Discovering Graph Functional Dependencies》阅读笔记
总结: 本文介绍了发现图函数依赖,更加清晰地介绍了可满足性问题、蕴含问题以及验证问题(可满足性问题是寻找,蕴含问题是判断|=,验证问题是判断G|=)全文以约化为中心致力于寻找无冗余GFDs集合 c,在寻找的过程中需要判
时间:2023-09-05  |  阅读:105

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