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原文地址: https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/9308518.html ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 本文为Awesome-AutoML-Papers的译文. 1.AutoML简介 Machine Learning几年来取得的不少可观的成绩,越来越多的学科都依赖于它.然而,这…
本文为Awesome-AutoML-Papers的译文. 1.AutoML简介 Machine Learning几年来取得的不少可观的成绩,越来越多的学科都依赖于它.然而,这些成果都很大程度上取决于人类机器学习专家来完成如下工作: 数据预处理 Preprocess the data 选择合适的特征 Select appropriate features 选择合适的模型族 Select an appropriate model family 优化模型参数 Optimize model hyperp…
近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者…
sketch 相关论文 Sketch Simplification We present a novel technique to simplify sketch drawings based on learning a series of convolution operators. In contrast to existing approaches that require vector images as input, we allow the more general and chal…
转载自:https://www.cnblogs.com/wcwnina/p/8728391.html Nginx 相关介绍(Nginx是什么?能干嘛?)   Nginx的产生 没有听过Nginx?那么一定听过它的"同行"Apache吧!Nginx同Apache一样都是一种WEB服务器.基于REST架构风格,以统一资源描述符(Uniform Resources Identifier)URI或者统一资源定位符(Uniform Resources Locator)URL作为沟通依据,通过HT…
*****仅供个人学习记录***** Neural Ordinary Differential Equations[2019] 论文地址:[1806.07366] Neural Ordinary Differential Equations (arxiv.org) 摘要:我们介绍了一个新的深度神经网络模型系列.我们不是指定一个离散的隐藏层序列,而是使用神经网络对隐藏状态的导数进行参数化.网络的输出是用一个黑盒微分方程解算器计算的.这些连续深度模型具有恒定的内存成本,使其评估策略适应每个输入,并且…
my: Android 开发官方文档国内镜像-踏得网: http://wear.techbrood.com/index.html 转载自: http://my.oschina.net/luforn/blog/383157 Android                                   http://www.android.com Android开发                            http://developer.android.com AndroidT…
实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目…
1. Control Plane Latency with SDN Network Hypervisors: The Cost of Virtualization 年份:2016 来源:IEEE NETSOFT 2016 - 2016 IEEE NetSoft Conference and Workshops 基本结构:虚拟机监控程序位于多个虚拟SDN网络和租户控制器之间,其中的虚拟SDN网络位于底层的物理SDN网络基础结构上. NV:网络虚拟化,和SDN结合,可以创建虚拟SDN网络,租户可以通…
一 文章名称:FLOWGUARD: Building Robust Firewalls for Software-Defined Networks 发表时间:2014 期刊来源:--- 解决问题: 一 为了解决基于OpenFlow的SDN网络带来的安全问题. 二 建立SDN防火墙的挑战如下 检测动态的网络策略更新. 检查间接地安全违规:敌手通过修改数据包头侵害网络安全. 架构选项:集中和分布式SDN防火墙都有各自问题. 带状态监控:SDN防火墙很难支持带状态数据包检测 所做贡献: 一 提出FLO…
<Deep Residual Learning for Image Recognition>是2016年 kaiming大神CVPR的最佳论文 原文:http://m.blog.csdn.net/justpsss/article/details/77103077 摘要 resNet主要解决一个问题,就是更深的神经网络如何收敛的问题,为了解决这个问题,论文提出了一个残差学习的框架.然后简单跟VGG比较了一下,152层的残差网络,比VGG深了8倍,但是比VGG复杂度更低,当然在ImageNet上的…
一直都想参加下数学建模,通过几个月培训学到一些好的数学思想和方法,今年终于有时间有机会有队友一起参加了研究生数模,but,为啥今年说不培训直接参加国赛,泪目~_~~,然后比赛前也基本没看,直接硬刚.比赛完总结下是个好习惯,下面写了一点分析,比较注重实现,有些地方我也不能讲很清楚,看过的请权当参考. 问题1:对一个不包含动态背景.摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频,构造提取前景目标(如人.车.动物等)的数学模型,并对该模型设计有效的求解方法,从而实现类似图1的应用效果.(附件2提供了一些符合此类…
<多分辨率水平集算法的乳腺MR图像分割> 针对乳腺 MR 图像信息量大.灰度不均匀.边界模糊.难分割的特点, 提出一种多分辨率水平集乳腺 MR图像分割算法. 算法的核心是首先利用小波多尺度分解对图像进行多尺度空间分析, 得到粗尺度图像; 然后对粗尺度图像利用改进 CV 模型进行分割. 为了去除乳腺 MR 图像中灰度偏移场对分割效果的影响, 算法中引入局部拟合项, 并用核函数进一步改进 CV模型, 进而对粗尺度分割效果进行优化处理. 仿真和临床数据分割结果表明, 所提算法分割灰度不均匀图像具有较…
1.SRCNN-译文.doc https://max.book118.com/html/2017/0628/118607667.shtm 见SRCNN翻译:彩色通道的实验 - wangxujin666的博客 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/wangxujin666/article/details/82963187 结论:RGB通道联合训练效果最好:YCbCr通道下,Cb.Cr通道对性能提升基本无帮助,只基于Y通道的训练效果更好. Y pre-train:首先,保证Y…
论文1 https://arxiv.org/pdf/1705.00108.pdf Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models 理解序列标注中,如何使用动态embedding向量(bilstm) 1.上下文敏感  2.泛化能力增强 论文2 https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf Deep contextualized word representations 我感觉第一篇文…
选自 Google Drive 作者:Norman P. Jouppi 等 痴笑@矽说 编译 该论文将正式发表于 ISCA 2017 从去年七月起,Google就号称了其面向深度学习的专用集成电路(ASIC)产品——Tensor Processing Unit (TPU),然而其神秘面纱一直未被揭开.直至本周,Google公开了其向ISCA(国际计算机体系架构年会)投稿的的预录取论文——In Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processi…
CVPapers 网址: http://www.cvpapers.com/   ICCV2013 Papers about Object Detection: 1. Regionlets for Generic Object Detection. Xiaoyu Wang, Ming Yang, Shenghuo Zhu, Yuanqing Lin .(暂无源码提供) Website: http://www.xiaoyumu.com/project/detection 这篇文章提出了一种新的特征描…
转:http://blog.csdn.net/pirage/article/details/9467547 LDA理论 David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. Latent dirichlet allocation. J. Mach. Learn. Res.,3:993–1022, March 2003. 开山之作 Rickjin. LDA数学八卦. 2013.2.8 传说中的“上帝掷骰子”的来源之处.这篇文章是一个连载的科普性博客…
CV-QKD  连续变量-量子秘钥分发 Quadrature  正交 Photon     光子 Coherent    连续的,连贯的 Reconciliation   调解 Cryptography   密码学 Eavesdropper   窃听者,就是三个人中的EVE. Homodyne detection 零差检测 Heterodyne detection 外差检测 Reverse reconciliation 反向协调 In the case of  在...的条件下 Modified…
Multitask Learning / Domain Adaptation homepage: http://www.cs.cornell.edu/~kilian/research/multitasklearning/multitasklearning.html multi-task learning discussion: https://github.com/memect/hao/issues/93 Learning and Transferring Multi-task Deep Rep…
100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS…
spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…
http://blog.csdn.net/zouxy09/article/category/1218765 图像卷积与滤波的一些知识点 图像卷积与滤波的一些知识点zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09       之前在学习CNN的时候,有对卷积经常一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流.一.线性滤波与卷积的基本概念      线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很…
原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…
编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…
转载链接:https://www.infoq.cn/article/2017/06/U-no-Google 在为问题寻找解决方案时要先充分了解问题本身,而不是一味地盲目崇拜那些巨头公司.Ozan Onay 以 Amazon.LinkedIn 和 Google 为例,为执迷不悟的人敲响警钟.以下内容已获得作者翻译授权,查看原文: You Are Not Google . 软件工程师总是着迷于荒唐古怪的事.我们看起来似乎很理性,但在面对技术选型时,总是陷入抓狂--从 Hacker News 到各种博…
前言 一年一度的数据库领域顶级会议VLDB 2019于美国当地时间8月26日-8月30日在洛杉矶召开.在本届大会上,阿里云数据库产品团队多篇论文入选Research Track和Industrial Track. 本文将对入围Research Track的论文<iBTune: Individualized Buffer Tuning for Largescale Cloud Databases>进行详细解读,以飨读者. 注:本文由阿里云智能事业群艾奥.池院.洪林.谭剑.祺星.铁赢共同撰写. 1…
由Andrew Zisserman 教授主导的 VGG 的 ILSVRC 的大赛中的卷积神经网络取得了很好的成绩,这篇文章详细说明了网络相关事宜. 文章主要干了点什么事呢?它就是在在用卷积神经网络下,在采用小的卷积核与小的移动步长的情况下,探索一下网络的深度对目标识别率的影响. 网络的大体结构 网络的输入为224*224的RGB图片,后面跟卷积层,卷积核的大小基本都为3*3有最小的可以保留图片空间分瓣率的卷积核,步长为1个像素,偶尔会有1*1的卷积核,这就相当于加入了一个非线性变换而已.再往后接…
相关论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐. 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning,包含三个阶段: 1) 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2) 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口 3) 利用一个更强大的CNN进一步改善结果,并输出人脸关键点位置. 本文的贡献: 1…
此文主要记录我在18年寒假期间,收集Avrix论文的总结 寒假生活题外   在寒假期间,爸妈每天让我每天跟着他们6点起床,一起吃早点收拾,每天7点也就都收拾差不多.   早晨的时光是人最清醒的时刻,而且到十点左右才开始帮忙做中午饭,中间这么大把的时光,我就来做做自己喜欢的事情.小外甥女也回来,但她每天只有10点起床后才跟我玩,真希望她能早起背背古诗文. 概述   整个项目由数据采集(Python),数据存储(Mysql),数据可视化(C#)组成.   数据采集主要负责从网络上,获取Avrix的论…