[论文阅读笔记] Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 本文结构 解决问题 主要贡献 主要内容 参考文献 (1) 解决问题 大多数先前的工作,要么是没有考虑到网络的高阶相似度(如谱聚类,DeepWalk,LINE,Node2Vec),要么是考虑了但却使得算法效率很低,不能拓展到大规模网络(如GraRep). (2) 主要贡献 Contribution 1. 将许多现有的NRL算法架构总结…

伴随着七天国庆的结束,紧张的学习生活也开始了,首先声明,阅读笔记随着我不断地阅读进度会慢慢更新,而不是一次性的写完,所以会重复的编辑.对于我选的这本   <火球 UML大战需求分析>,首先,为什么选择这本书呢,其实,最开始我选择的是<实用软件需求分析>,可是后来大概看了<火球 UML大战需求分析>这本书前序之后啊,发现了,书中的作者一开始和我们有着一样的困扰,就象我们大学刚学到UML之后,学完一考试,考试前一复习,考完之后,就随手扔到了一边去.因为对于我们没有经历过正规…

图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法. 直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法. 直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整,从而“扩大”前景和背景灰度的差别,以达到增强对比度的目的,这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现; 直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强. 1.直方图拉伸 就是扩大将图像灰度的域值的一个过程,但是经常是基于灰度图像进行处理,以前在MATlab上对比度增强调用直方图函数就几…

[本博客为原创:http://www.cnblogs.com/HeavenBin/] 前言: 大致花费了一个星期的时间把这本书认真看了半本,下面是我做的阅读笔记,希望能够让看这本书的人有个大致的参考.目前可能写得较乱不够全面,后续我会整理添加.(2017-7-17) 第一章 JavaScript简介 第二章 HTML中使用JavaScript 第三章  基本概念 3.1.语法 区分大小写 标识符(建议用驼峰大小写myCar) 注释// /**/ 严格模式(use strict) 语句 建议var…

StackGAN 阅读笔记 StackGAN论文下载链接(arxiv) 创新点 提出多尺度的GAN Stage-I GAN Stage-II GAN Stage-I GAN 主要是根据文本描述抓取目标物体的主要形状轮廓和一些基础色块,生成低分辨率的图片. Stage-II GAN 修正Stage-I生成的低分辨率图片,并且根据再次阅读文本描述完善细节,生成高分辨率图片. Conditioning Augmentation(条件增强技术) 如果直接把 \(\varphi_t\) 放入生成器,这个特…

关于论文的阅读笔记 论文的题目是“Attention-based Audio-Visual Fusion for Rubust Automatic Speech recognition”,翻译成中文为 基于注意力的视听融合技术实现鲁棒自动语音识别 (这是用谷歌翻译的.....)   摘要 文章介绍提出了一种音-视融合方案,这种方案超越了简单的特征融合,可以实现两种模式的自动对齐,进而实现了不论在嘈杂还是安静环境下识别精度的提高.文章在TCD-TIMIT和LRS2数据集上进行了测试,其中这两个数据…

本文是对文献 <Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications> 的内容总结,详细内容请参照原文. 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模.疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等.图形神经网络(GNNs)是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性. 图(Graph)是一种对一组对象(node)及其关系(edge)进行建模的数据结构.由于图结构的强大表示能力,近…

v\:* {behavior:url(#default#VML);} o\:* {behavior:url(#default#VML);} w\:* {behavior:url(#default#VML);} .shape {behavior:url(#default#VML);} Normal 0 false 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {…

之前看过TCN,稍微了解了一下语言模型,这篇论文也是对语言模型建模,但是由于对语言模型了解不深,一些常用数据处理方法,训练损失的计算包括残差都没有系统的看过,只是参考网上代码对论文做了粗浅的复现.开学以来通过看的几篇论文及复现基本掌握了tensorflow的基本使用,了解了“数据处理-模型构建-训练“的处理问题基本流程,但是随着看论文的增多发现理论基础严重薄弱,以后应该会一边补理论一边看论文... 一.论文简介 来源:没...没找到 题目:Language Modeling with Gated…

HashMap源码阅读笔记 本文在此博客的内容上进行了部分修改,旨在加深笔者对HashMap的理解,暂不讨论红黑树相关逻辑 概述   HashMap作为经常使用到的类,大多时候都是只知道大概原理,比如底层是由数组+链表+红黑树实现,使用HashMap存储自定义类时需要重写其hashCode和equals方法等等--但对其具体如何实现却知之甚少,本文将作为类似笔记的形式记录笔者的源码阅读方式.(在JDK 1.7及其之前由数组加链表组成,正常情况想我们谈论的均为JDK 1.8及其之后的HashMap…