标题:Balanced Multimodal Learning via On-the-fly Gradient Modulation(CVPR 2022 Oral) 论文:https://arxiv.org/abs/2203.15332 领域:多模态学习 解决本质问题 在某些多模态模型的训练过程中,性能更好的模态(主导模态)会对其他模态的优化产生抑制作用,因此导致的模态间训练的不平衡现象,单一模态存在欠优化. 方法 文章主要从不同模态的梯度传播上入手,根据模态间的效果差异自适应地调制梯度,并结合

Awesome Knowledge Distillation 2018-07-19 10:38:40  Reference:https://github.com/dkozlov/awesome-knowledge-distillation Papers Combining labeled and unlabeled data with co-training, A. Blum, T. Mitchell, 1998 Model Compression, Rich Caruana, 2006 Dar

Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks [arXiv '17] Quantization The ZipML Framework for Training Models with End-to-En

Awesome Knowledge-Distillation 2019-11-26 19:02:16 Source: https://github.com/FLHonker/Awesome-Knowledge-Distillation Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based Mut

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-weka1/index.html 简介 什么是 数据挖掘?您会不时地问自己这个问题,因为这个主题越来越得到技术界的关注.您可能听说过像 Google 和 Yahoo! 这样的公司都在生成有关其所有用户的数十亿的数据点,您不禁疑惑,“它们要所有这些信息干什么?”您可能还会惊奇地发现 Walmart 是最为先进的进行数据挖掘并将结果应用于业务的公司之一.现在世界上几乎所有的公司都在使用数据挖掘,并且

一.CART决策树模型概述(Classification And Regression Trees)   决策树是使用类似于一棵树的结构来表示类的划分,树的构建可以看成是变量(属性)选择的过程,内部节点表示树选择那几个变量(属性)作为划分,每棵树的叶节点表示为一个类的标号,树的最顶层为根节点. 决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程.它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法.​​决策树算法属于有指导的学习,即原数据必须包含预测变量和目标变量.决策树分为分类决策树(目标变量为分类型数

NLP related basic knowledge with deep learning methods  2017-06-22   First things first >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> Some great blogs: 1. https://github.com/udacity/deep-learning/blob/mas

使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers 数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值.我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件.异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征的有用信息. 异常检测算法的常见应用包括: 入侵检测系统信用卡诈骗有趣的传感器事件医学诊断在本文中,我们将重点介绍异常检测 - 信用卡欺诈的最常见应用之一.通过一些简单的离群值检测方法,可以在真实世

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实

原文链接 小样本学习与智能前沿 . 在这个公众号后台回复"DKNN",即可获得课件电子资源. 文章已经表明,对于将知识从整体模型或高度正则化的大型模型转换为较小的蒸馏模型,蒸馏非常有效.在MNIST上,即使用于训练蒸馏模型的迁移集缺少一个或多个类别的任何示例,蒸馏也能很好地工作.对于Android语音搜索所用模型的一种深层声学模型,我们已经表明,通过训练一组深层神经网络实现的几乎所有改进都可以提炼成相同大小的单个神经网络,部署起来容易得多. 对于非常大的神经网络,甚至训练一个完整的集成

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

以前我开过一些帖子,我们内部也做过一些讨论,我们从张小龙的碎屏图中 ,发现了重要讯息: 1:微信支付将成为重要场景: 2:这些应用与春节关系不小,很多应用在春节时,有重要的场景开启可能性: 3:春节是一个重要的推广时机,非常适合推广,微信应该不会错过这个时机: 4:春节前需要做好准备,那么预留一定的天数是必要的,10-15天是一个合理的准备时间: 在12月19号时,我回帖中有一个个人的预测:http://www.wxapp-union.com/forum ... pid=11965&fromui

[占位-未完成]scikit-learn一般实例之十:核岭回归和SVR的比较

主成分分析(PCA)进行无监督的降维,而逻辑回归进行预测. 我们使用GridSearchCV来设置PCA的维度 # coding:utf-8 from pylab import * import numpy as np from sklearn import linear_model, decomposition, datasets from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.model_selection import GridSear

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

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逻辑回归(Logistic Regression)是广义线性回归的一种.逻辑回归是用来做分类任务的常用算法.分类任务的目标是找一个函数,把观测值匹配到相关的类和标签上.比如一个人有没有病,又因为噪声的干扰,条件的描述的不够完全,所以可能不确定正确,还希望得到一个概率,比如有病的概率是80%.也即P(Y|X),对于输入X,产生Y的概率,Y可取两类,1或者0. 推导 Sigmod函数 相当于线性模型的计算结果来逼近真实01标记的对数几率. 他的导数: 对数线性模型 概率P的值域是[0,1],线性函数

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM