模型结构 首先是模型图: 传统的注意力机制无法保存多层原始的特征,根据DenseNet的启发,作者将循环网络的隐层的输出与最后一层连接. 另外加入注意力机制,代替原来的卷积.由于最后的特征维度过大,加入AE降维. Word Representation Layer 层 自然语言的任务首先就是输入层,对每个词的one-hot表示进行embedding, 这几个公式很好理解,首先作者将词的embedding分为两部分,一部分参与训练,即EtrEtr,另一部分是固定不动的,即EfixEfix, cp:…

Densely Connected Convolutional Networks,CVPR-2017-best paper之一(共两篇,另外一篇是apple关于GAN的paper),早在去年八月 DenseNets的paper就发布在arXiv上了. 就CNN的发展来说,2017注定被DenseNets给占了(12年开始,经典的CNN网络,AlexNet,VGG,GoogLenet系列,ResNet系列),除了AlexNet,VGG,GoogLenet,ResNet都是在传统CNN连接方式上做了…

毕设终于告一段落,传统方法的视觉做得我整个人都很奔溃,终于结束,可以看些搁置很久的一些论文了,嘤嘤嘤 Densely Connected Convolutional Networks 其实很早就出来了,cvpr 2017 best paper 觉得读论文前,还是把dense net的整个网络结构放到http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 上面可视化看一下,会更加容易理解,总体这篇论文很好理解 上图是一个5层的dense block,每个dense…

目录 0. Paper link 1. Overview 2. DenseNet Architecture 2.1 Analogy to ResNet 2.2 Composite function 2.3 Dense block and Transition layer 2.4 Growth rate 2.5 Bottleneck layers 2.6 Compression 2.7 Global Network Architecture 3. Experiments 4. Discussion…

一.读前说明 1.论文"Densely Connected Convolutional Networks"是现在为止效果最好的CNN架构,比Resnet还好,有必要学习一下它为什么效果这么好. 2.代码地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 3.这篇论文主要参考了Highway Networks,Residual Networks (ResNets)和GoogLeNet,所以在读本篇论文之前,有必要读一下这几篇论文,另外还可以看一下Very…

论文标题:Densely Connected Convolutional Networks 论文作者:Gao Huang Zhuang Liu Laurens van der Maaten  Kilian Q. Weinberger 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf DenseNet 的GitHub地址:https://github.com/liuzhuang13/DenseNet 参考的 DenseNet 翻译博客:https://zhuanl…

问题: Natural language sentence matching (NLSM),自然语言句子匹配,是指比较两个句子并判断句子间关系,是许多任务的一项基本技术.针对NLSM任务,目前有两种流行的深度学习框架.一种是Siamese network: 对两个输入句子通过同样的神经网络结构得到两个句子向量,然后对这两个句子向量做匹配.这种共享参数的方式可以有效减少学习的参数,让训练更方便.但是这种方式只是针对两个句子向量做匹配,没有捕捉到两个句子之间的交互信息.于是有了第二种框架matchi…

模型结构与原理 1. 基于CNN的句子建模 这篇论文主要针对的是句子匹配(Sentence Matching)的问题,但是基础问题仍然是句子建模.首先,文中提出了一种基于CNN的句子建模网络,如下图: 图中灰色的部分表示对于长度较短的句子,其后面不足的部分填充的全是0值(Zero Padding).可以看出,模型解决不同长度句子输入的方法是规定一个最大的可输入句子长度,然后长度不够的部分进行0值的填充:图中的卷积计算和传统的CNN卷积计算无异,而池化则是使用Max-Pooling. 卷积结构的分…

- Dense blocks where each layer is connected to every other layer in feedforward fashion(緊密塊是指每一個層與每個其他層都以前向的方式相連接) - Alleviates vanishing gradient, strengthens feature propagation, encourages feature reuse(缓解梯度消失,加强特征传播,鼓励特征重用)…

1. 摘要 传统的 L 层神经网络只有 L 个连接,DenseNet 的结构则有 L(L+1)/2 个连接,每一层都和前面的所有层进行连接,所以称之为密集连接的网络. 针对每一层网络,其前面所有层的特征图被当作它的输入,这一层的输出则作为其后面所有层的输入. DenseNet 有许多优点:消除了梯度消失问题.加强了特征传播.鼓励特征复用并且大大减少了参数的数量. 2. 介绍 随着卷积神经网络变得越来越深,一个新的问题出现了:输入信息或者梯度在很多层之间传递的过程中会渐渐消失并且被洗掉.很多最近的…

摘要:有效图像和句子匹配取决于如何很好地度量其全局视觉 - 语义相似度.基于观察到这样的全局相似性是由图像(对象)和句子(词)的成对实例之间的多个局部相似性的复合聚集,我们提出了一个实例感知图像和句子匹配的选择性多模态长期短期记忆网络(sm-LSTM). sm-LSTM在每个时间步包含一个多模式的上下文调制的注意方案,通过预测图像和句子的成对实例显着图,可以选择性地关注一对图像和句子的实例.对于选定的成对实例,它们的表示是基于预测的显着图获得的,然后进行比较以测量它们的局部相似性.通过在几个时间…

目录 黄高老师190919在北航的报告听后感 故事背景 网络结构 Dense block DenseNet 过渡层 成长率 瓶颈层 细节 实验 发表在2017 CVPR. 摘要 Recent work has shown that convolutional networks can be substantially deeper, more accurate, and efficient to train if they contain shorter connections between…

作者:Ross Girshick,Jeff Donahue,Trevor Darrell,Jitendra Malik 该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法,在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%.算法主要结合了两个key insights: (1)可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上,以定位和分割目标 (2)当带标签的训练数据稀少时,可以先使用辅助数据集进行有监督的预训练,然后再使用训练集对网络的特定范围进行微调,…

提出了模型和损失函数 论文名称:扩展卷积密集连接神经网络用于时域实时语音增强 论文代码:https://github.com/ashutosh620/DDAEC 引用:Pandey A, Wang D L. Densely connected neural network with dilated convolutions for real-time speech enhancement in the time domain[C]//ICASSP 2020-2020 IEEE Internati…

Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks 作者信息:Kai Sheng Tai Stanford UniversityRichard Socher MetaMindChristopher D. Manning Stanford University 数据: 1)Stanford Sentiment Treebank 情感分为五类 2)Sentence Involvi…

一篇BMVC18的论文,关于semantic keypoints matching.dense matching的工作,感觉比纯patch matching有意思,记录一下. 1. 摘要 提出一种针对correspondence matching的直接解决方案.没有采用一贯的基于正负样本对(一般需要困难负样本挖掘)的解决方案,本文提出了一种相似性热图生成器(similarity heatmap generator )来直接处理.对于所有query points直接在目标图像中生成相似性热图.结果…

自然语言句子的双向.多角度匹配,是来自IBM 2017 年的一篇文章.代码github地址:https://github.com/zhiguowang/BiMPM 摘要          这篇论文主要提出了一个双向多角度匹配的模型(BiMPM),给定两个句子P和Q,首先模型分别将二者编码成BiLSTM encoder,然后在P→Q和Q→P两个方向对编码之后的句子进行匹配,在每一个方向的匹配当中,每个句子的每个time step 都从多个不同的角度与另外一个句子的全部time steps进行匹配.…

导言 本论文的工作主要是在 'matching-aggregation'的sentence matching的框架下,通过增加模型的特征(实现P与Q的双向匹配和多视角匹配),来增加NLSM(Natural language sentence matching)的accuracy Relation work 在NLSM中,主要有两个DL的框架: Siamese框架: 介绍:在该框架中,相同的神经网络编码器(例如,CNN或RNN)被单独地应用于两个输入句子,使得P和Q两个句子中的两个被编码到同一嵌入…

1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并…

https://codeforces.com/contest/1198/problem/C 要选取一个大小大于等于n的匹配或者选取一个大小大于等于n的独立集. 考虑不断加入匹配集,最终加入了x条边. 那么剩下的点之间是没有边可以加的,否则匹配数还会增加,也就是剩下的点要么没有边可以连,要么这些边去往的点都在匹配里面. 考虑x>=n,之间输出. 否则x<n,则剩下的点至少有3n-2x个,这些全部选上也>=n,连匹配里面的点都不需要动(因为匹配里面的点可能会和匹配外的点有边连通). 其实看见…

1. 论文概述 论文首次将深度学习同图匹配(Graph matching)结合,设计了end-to-end网络去学习图匹配过程. 1.1 网络学习的目标(输出) 是两个图(Graph)之间的相似度矩阵. 1.2 网络的输入 拿其中的 imageNet 的鸟举例如下图,使用的是另一篇论文使用的数据集.数据特点:①鸟的姿态几乎一致②每个鸟选取15个关键点.这样就默认不同二图中相对应的点(如下图不同颜色的点)是 一 一 匹配的,即当作ground-truth.具体如何将image输入得到graph,下…

出现多次使用pip安装包时提示以下报错: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement <package> (from versions: none)ERROR: No matching distribution found for <package> 看提示信息说是木有匹配的包版本,那既然这样就制定安装的Python的三方包的版本,但是也不行,那说明可能不是包版本问题. 网上查了下说有可能是网络问题,…

CVPR2017 paper list Machine Learning 1 Spotlight 1-1A Exclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace Clustering Xiaojie Guo, Xiaobo Wang, Zhen Lei, Changqing Zhang, Stan Z. Li Borrowing Treasures From the Wealthy: Deep Transfer Learning Thro…

About this Course If you want to break into cutting-edge AI, this course will help you do so. Deep learning engineers are highly sought after, and mastering deep learning will give you numerous new career opportunities. Deep learning is also a new "s…

转自:https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers Awesome - Most Cited Deep Learning Papers A curated list of the most cited deep learning papers (since 2010) I believe that there exist classic deep learning papers which are worth reading re…

Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Awesome-pytorch-list Pytorch & related libraries pytorch : Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration. pytorch extras :…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

Deep Learning(深度学习)学习笔记(不断更新): Deep Learning(深度学习)学习笔记之系列(一) 深度学习(Deep Learning)资料(不断更新):新增数据集,微信公众号写的更全些 为了您第一时间能获取到最新资料,请关注微信公众号:大数据技术宅 深度学习(Deep Learning)资料大全(不断更新) 相关Paper(不断更新) 笔者先从多个渠道整理了几篇,后续边看边更新. 1.Densely Connected Convolutional Networks 2.…

Awesome-Repositories-for-NLI-and-Semantic-Similarity mainly record pytorch implementations for NLI and similarity computing REPOSITORY REFERENCE baidu/SimNet SEVERAL NTSC-Community/awaresome-neural-models-for-semantic-match SEVERAL lanwuwei/SPM_toolk…