这篇文章是ICML 2019上一篇做域适应的文章,无监督域适应研究的问题是如何把源域上训练的模型结合无lable的目标域数据使得该模型在目标域上有良好的表现.之前的研究都有个假设,就是数据来自哪个域是有着域标签的,其实这不太现实,就拿手写字识别打比方,不同的人使用不同的笔如纸张,那写出来的字会是不同的域的,识别的时候不可能模型还得需要知道待识别的字来自哪个域.这篇文章研究的内容是如何把有标注的源域信息迁移到无标注的任意目标域数据上.相当于是从1个源域到N个目标域的迁移,而一些之前的论文的假设是目…

一.基本信息 论文题目:<DeepWalk: Online Learning of Social Representations>发表时间:  KDD 2014论文作者:  Bryan Perozzi.Rami Al-Rfou.Steven Skiena论文地址:  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2623732 二.前言 普通的邻接矩阵在存储的关系很多时,纬度将变得很高,而进行矩阵分解是一个相当费时复杂的过程,因此通过矩阵分解的方法进行网络的表示学习,目…

论文标题:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 论文方向:图像领域,提出原型对比学习,效果远超MoCo和SimCLR 论文来源:ICLR2021 论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.04966 论文代码:https://github.com/salesforce/PCL Part1 概述 本文提出了一个将对比学习与聚类联系起来的无监督表示学习方法:Prototypical C…

1 题目 <A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations> 作者: Ting Chen, Simon Kornblith, Mohammad Norouzi, Geoffrey Hinton 2 介绍 本文主要介绍 SimCLR框架. 定义: SimCLR:一个简单的视觉表示对比学习框架,不仅比以前的工作更出色,而且也更简单,既不需要专门的架构,也不需要储存库. 性能: 在 $ImageNet$ 上大…

目录 概 主要内容 Locatello F., Bauer S., Lucic M., R"{a}tsch G., Gelly S. Sch"{o}lkopf and Bachem Olivier. Challenging common assumptions in the unsupervised learning of disentangled representations. In International Conference on Machine Leaning (ICML…

总的来说这篇论文提出了ResNet架构,让训练非常深的神经网络(NN)成为了可能. 什么是残差? "残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差."如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值."更准确地,假设我们想要找一个 xx,使得 f(x)=bf(x)=b,给定一个 xx 的估计值 x0x0,残差(residual)就是 b−f(x0)b−f(x0),同时,误差就是 x−x0x−x0 为什么需要堆叠更深的NN呢? 论文阐述道 -- 深度神经网络自然…

论文信息 论文标题:Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation论文作者:Yanqiao Zhu.Yichen Xu3.Feng Yu4.Qiang Liu.Shu Wu.Liang Wang论文来源:2021, WWW论文地址:download论文代码:download 1 介绍 出发角度:倾向于保持重要的结构和属性不变,同时干扰可能不重要的边连接和特征. 自适应数据增强方面: 拓扑结构:基于节点中心性度量,突出重要连接: 语义信息…

最近在看这本书看到Chapter 3.Classification,是关于mnist数据集的分类,里面有个代码是 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') mnist 我十分郁闷,因为这个根本加载不出来-_-||,报了个OSError,改了data_home之后也有error,然后我按照网上的方法改data_home也没用,弄了很久最后决定自己弄这个数据集出来(气死了) 百度搜…

一 机器学习概览 机器学习的广义概念是:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程. 机器学习的工程性概念是:计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则为机器学习. 使用机器学习挖掘大量数据,发现不显著的规律,称为数据挖掘. 根据训练时监督的量和类型分为: 监督学习:训练数据包含了标签,如分类,回归. 非监督学习:训练数据没有标签.如聚类,降维,可视化. 半监督学习:大量不带标签数据加上小部分带标签数据.如深度信念网络. 强化学习:系统执行动作…

机器人领域顶级会议 ICRA 2019 正在加拿大蒙特利尔举行(当地时间 5 月 20 日-24 日),刚刚大会公布了最佳论文奖项,来自斯坦福大学李飞飞组的研究<Making Sense of Vision and Touch: Self-Supervised Learning of Multimodal Representations for Contact-Rich Tasks>获得了最佳论文. 图源:https://twitter.com/animesh_garg/status/1131…

论文信息 论文标题:Accurate Learning of Graph Representations with Graph Multiset Pooling论文作者:Jinheon Baek, Minki Kang, Sung Ju Hwang论文来源:2021, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图池化存在的问题:获得的图表示需进一步使用池化函数将一组节点表示映射为紧凑的形式.对所有节点表示的简单求和或平均都平等地考虑所有节点特征…

Learning ROS for Robotics Programming - Second Edition <学习ROS机器人编程-第二版> ----Your one-stop guide to the Robot Operating System ——你的一站式的机器人操作系统引导 原著:Enrique Fernández,Luis Sánchez Crespo,Anil Mahtani,Aaron Martinez 目录: Preface 前言 Chapter 1: Getting St…

注解: 这是对<Learning Play! Framework 2>第三章的学习 本章是一个显示聊天记录的项目,只有一个页面,可以自动对聊天记录进行排序.分组和显示,并整合使用了less,其界面显示如下…

Learning ROS for Robotics Programming - Second Edition <ROS机器人编程学习-第二版> ----Your one-stop guide to the Robot Operating System ——你的一站式的机器人操作系统引导 原著:Enrique Fernández,Luis Sánchez Crespo,Anil Mahtani,Aaron Martinez 作者简介:Enrique Fernández:西班牙计算机工程博士,研究…

原文地址: https://blog.csdn.net/ln1996/article/details/78459060 --------------------- 作者:lnn_csdn 来源:CSDN -------------------------------------------------------------------------------- 花了一周多的时间读了一篇论文<Human-level concept learning through probabilistic p…

论文题目<3-D Deep Learning Approach for Remote Sensing Image Classification> 论文作者:Amina Ben Hamida, Alexandre Benoit , Patrick Lambert, and Chokri Ben Amar, Senior Member , IEEE 论文发表年份:2018 网络简称:3D-CNN 发表期刊:IEEE Transactions on geoscience and remote sen…

本文是对文献 <An Attentive Survey of Attention Models> 的总结,详细内容请参照原文. 引言 注意力模型现在已经成为神经网络中的一个重要概念,并已经应用到多个应用领域.本文给出了注意力机制的主要思想,并对现有的一些注意力模型进行了分类,以及介绍了注意力机制与不同的神经结构的融合方法,并且还展示了注意力是如何提高神经网络模型的可解释性的.最后,本文讨论了一些具体应用程序中注意力机制的应用与建模过程. Attention Model(AM)首次被 Bahda…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程>酸奶自动分类脚本(机器学习.人工智能) Halcon强大的图像处理能力,令人往往会忽视其内核,是更加彪悍的机器学习.人工智能.       分类,聚类分析,是机器学习.人工智能的核心算法之一,也是个典型的应用. Halcon内置的聚类分析.机器学习模块,就有:knn邻近算法.向量机SVM.GMM高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,或者混合高斯模型,也可以简写为MOG(Mixture of Gaussian).MLP(多层…

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO…

之前在乐视天天研究各种底层高大上的东西,因为我就一个人,想怎么弄怎么弄.如今来了新美大,好好研读一下<阿里巴巴Java开发手册v1.2>.还要对这么看似简单的东西解析一番.毕竟现在带团队,讲究团队合作.现在项目稍微有点乱,早统一,代价越低.别问我乐视是不是不行了.乐视好的很,已经到了谷底,该反弹了,看好乐视.我离开是因为自己的技术瓶颈,要是乐视像去年发展的那么好,我估计离开的更早. 我自己本身其实就是不怎么讲究章法的人.也没打算拿什么去约束大家.我跟领导谈学习这个手册的事情.领导比较担心的是怎…

<深入理解Android内核设计思想> 基本信息 作者: 林学森 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115348418 上架时间:2014-4-25 出版日期:2014 年5月 开本:16开 页码:687 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 移动开发 > Android 更多关于>>><深入理解Android内核设计思想> 编辑推荐 基于Android SDK最新版本 全面细致地剖析了进程/线程模型.内存管理.Bind…

前言 之前文章 <从0到1学习Flink>-- Flink 写入数据到 ElasticSearch 写了如何将 Kafka 中的数据存储到 ElasticSearch 中,里面其实就已经用到了 Flink 自带的 Kafka source connector(FlinkKafkaConsumer).存入到 ES 只是其中一种情况,那么如果我们有多个地方需要这份通过 Flink 转换后的数据,是不是又要我们继续写个 sink 的插件呢?确实,所以 Flink 里面就默认支持了不少 sink,比如…

前言 前面 FLink 的文章中我们已经介绍了说 Flink 已经有很多自带的 Connector. 1.<从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 2.<从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 其中包括了 Source 和 Sink 的,后面我也讲了下如何自定义自己的 Source 和 Sink. 那么今天要做的事情是啥呢?就是介绍一下 Flink 自带的 ElasticSearch Connector,我们今天就用他来做 Sink,将 Kafk…

读<An Adaptable and Extensible Geometry Kernel> 利用Curiously Recurring Template Pattern替代虚函数 详细内容可以参考[1].这里单纯列举出相关的代码示例: // 使用继承的方式实现不同图形的绘制 class Shape { public: Shape() {} virtual ~Shape() {} virtual void Draw() = 0: }; class Triangle : public Shape…

Coursera课程<Using Python to Access Web Data> 密歇根大学 Week3 Networks and Sockets 12.1 Networked Technology Transport Control Protocol(TCP) TCP端口就是为TCP协议通信提供服务的端口.TCP(Transmission Control Protocol),TCP是一种面向连接(连接导向)的.可靠的.基于字节流的运输层(Transport layer)通信协议. 在计…

由于年末将至,前阵子一直忙于工作的事务,不得已暂停了微信订阅号的更新,我将会在后续的时间里尽快的继续为大家推送更多的博文.毕竟一个人的力量微薄,精力有限,希望大家能理解,仍然能一如既往的关注和支持shuang_lang_shuo[破狼]微信号,同时也欢迎大家的高质量文章的投稿. 在2015年一年时间中,我.雪狼大叔.彭洪伟一起共同编写了<AngularJS深度剖析与最佳实践>这本前端Angular.js框架的进阶书籍.在写作期间也得到很多人的支持,特别是在Angularjs中文社区群中的各位群…

调用同步锁的wait().notify().notifyAll()进行线程通信 看这个经典的存取款问题,要求两个线程存款,两个线程取款,账户里有余额的时候只能取款,没余额的时候只能存款,存取款金额相同.相当于存取款交替进行,金额相同. 线程间通信,需要通过同一个同步监视器(也就是this或者显式的Object对象)调用通信方法, Object有三个方法,可以用于线程间通信 wait() 当前线程等待,并释放同步锁 wait():无限期等待 wait(long timeout):等待timeout…

相关文章:随笔<一个程序猿的生命周期>- 逆潮流而动的“叛逆者”        15年前,依稀记得走出大山,进城求学的场景.尽管一路有父亲的陪伴,但是内心仍然畏惧.当父亲转身离去.准备回到大山里的时候,使我深深感到彷徨.迷茫.无助.......一切的一切都得靠自己,同时我也深深的知道从此离开了封闭的.面朝黄土背朝天的命运.难道他们不曾想过改变这种命运吗?他们把希望都寄托在了孩子身上,我的逃离对于他们是一种寄托.         父母咨询别人,给我选择了计算机专业,对于我来讲完全陌生:第二年(2…

  导包     library(stringr) library(XML) library(maps) heritage_parsed <- htmlParse("http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_World_Heritage_in_Danger",encoding ="UTF-8") 出现错误   Error: failed to load external entity " 网上查阅了相关的资料: htt…

不知道自己Node.JS水平如何?看这张图 如果一半以上的你都不会,必须看这本书,一线工程师用代码和功能页面来告诉你每一个技巧点. 都会一点,但不知道如何检验自己,看看本书提供的面试题: 1.      Node.js框架最适用的应用场景? 2.      Node异步机制的种类? 3.      exports与module.exports的区别? 很简单,但不会回答?如果以上题目你都一知半解,赶紧脑补下<超实用的Node.JS代码段>!!…