论文阅读笔记10篇-86后生记录生活

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

然后使用固定长度的可学习的 词嵌入(word ebe" alt="期刊论文读书笔记，VideoQA论文阅读笔记——Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model">

期刊论文读书笔记，VideoQA论文阅读笔记——Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model

论文：Heterogeneous Memory Enhanced Multimodal Attention Model for VQA 来源：CVPR2019 作者：京东研究院源码: Github 文章目录1. 摘要2. 方法2.1 视频文本的特征表达2.2 异构视频存储器2.3 格外的问题存储器2.4 多模态融合以及推理2.5 答案的产生2.

时间：2023-09-22 | 阅读：16

期刊论文读书笔记，论文笔记：Neural Message Passing for Quantum Chemistry

前言论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.01212 github：https://github.com/ifding/graph-neural-networks 参考：https://blog.csdn.net/qq_27075943/article/details/106623059 MPNN 不是一个模型，而是一个框架。作者在这篇论文中主要将现有模

时间：2023-09-22 | 阅读：17

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：Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identification

论文笔记：Deeply-Learned Part-Aligned Representations for Person Re-Identification 简介这是ICCV2017的一篇person Re-id的论文。论文提出了一种新的对其方法，以便在摄像机移动的场景下，更准确地匹配不同姿势、位置的person re-identification。不同

时间：2023-09-15 | 阅读：17

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

其中 $μ,γ∈(0,1)\mu,\gamma\in(0,1)$

论文笔记7：Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Mode

Image Blind Denoising With Generative Adversarial Network Based Noise Modeling引言相关工作基于GAN-CNN的盲去噪(GCBD)Noise Block ExtractionNoise Modeling with GANDenoising with Deep CNN实验实验设置Evaluation with Synthetic NoiseEvaluation with Real-World N

时间：2023-09-13 | 阅读：16

上述公式中

论文笔记-Depth Estimation via Affinity Learned with Convolutional Spatial Propagatio

论文信息标题： Depth Estimation via Affinity Learned with Convolutional Spatial Propagation Network作者：Xinjing Cheng, Peng Wang, Ruigang Yang机构：百度研究院出处：ECCV 2018 论文的阅读笔记怎么写？代码链接 https://github.com/XinJ

时间：2023-09-10 | 阅读：14