论文标题:Multi-task Learning for Multi-modal Emotion Recognition and Sentiment Analysis 论文链接:http://arxiv.org/abs/1905.05812 文章同时使用视觉.语音.和文本(语言)信息进行情感分析,通过增加视觉和语音信号,补足了一些无法通过文本来进行判断的情况,例如下图中,第一句话需要图像才能判断为负面情绪,第二句话同时语音和图像才能判断为负面情绪. 一.模型架构 模型整体思路 1.首先,每一个模

这篇博客会介绍点云的基本知识,重点介绍最近两年发表的部分经典论文,有什么建议欢迎留言! 点云基本介绍 点云是某个坐标系下的点的数据集,包含了丰富的信息,可以是三维坐标X,Y,Z.颜色.强度值.时间等等.下面两张图分别展示了点云在三维空间可视化以后的效果和数据格式.点云的数据获取方式有很多种,比较常见的是三维激光扫描仪进行数据采集,它有三大类: 星载(星载LiDAR采用卫星平台,运行轨道高.观测视野广,基本可以测量到地球的每一个角落,为三维控制点和数字高程模型的获取提供了新的途径,有些星载激光雷达

今天我们剖析的也是推荐领域的经典论文,叫做Wide & Deep Learning for Recommender Systems.它发表于2016年,作者是Google App Store的推荐团队.这年刚好是深度学习兴起的时间.这篇文章讨论的就是如何利用深度学习模型来进行推荐系统的CTR预测,可以说是在推荐系统领域一次深度学习的成功尝试. 著名的推荐模型Wide & deep就是出自这篇论文,这个模型因为实现简单,效果不俗而在各大公司广泛应用.因此它同样也可以认为是推荐领域的必读文章之

目录 1.Memory Networks 框架 流程 损失函数 QA 问题 一些扩展 小结 2.End-To-End Memory Networks Single Layer 输入模块 算法流程 Multiple Layer 网络参数设置细节 QA 问题 3 Key-Value Memory Networks 4 Dynamic Memory Networks Input Module Question Module Episodic Memory Module Attention mechan

前言: 这是实例分割中的一篇经典论文,以往的实例分割模型都比较复杂,这篇论文提出了一个简单且直接的实例分割模型,如何设计这种简单直接的模型且要达到一定的精度往往会存在一些困难,论文中有很多思路或思想值得借鉴,因此十分值得一读. 在本文中,为让各个方向的读者都能看得懂并抓住重点,较为详细地介绍了本文的创新或改进思路,而对一些细节不予赘述. 论文:SOLO: Segmenting Objects by Locations* 代码:https://git.io/AdelaiDet Introducti

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between

摘要 卷积网络在特征分层领域是非常强大的视觉模型.我们证明了经过端到端.像素到像素训练的卷积网络超过语义分割中最先进的技术.我们的核心观点是建立"全卷积"网络,输入任意尺寸,经过有效的推理和学习产生相应尺寸的输出.我们定义并指定全卷积网络的空间,解释它们在空间范围内dense prediction任务(预测每个像素所属的类别)和获取与先验模型联系的应用.我们改编当前的分类网络(AlexNet [22] ,the VGG net [34] , and GoogLeNet [35] )到完

Sutton 出版论文的主页: http://incompleteideas.net/publications.html Phd  论文:   temporal credit assignment in reinforcement learning http://incompleteideas.net/publications.html#PhDthesis 最近在做强化学习方面的课题, 发现在强化学习方面被称作强化学习之父的  Sutton  确实很厉害, TD算法和策略梯度策略算法都是他所提出

[译者预读] GFS这三个字母无需过多修饰,<Google File System>的论文也早有译版.但是这不妨碍我们加点批注.重温经典,并结合上篇Haystack的文章,将GFS.TFS.Haystack进行一次全方位的对比,一窥各巨头的架构师们是如何权衡利弊.各取所需. 1. 介绍 我们设计和实现了GFS来满足Google与日俱增的数据处理需求.与传统的分布式文件系统一样,GFS着眼在几个重要的目标,比如性能.可伸缩性.可靠性和可用性.不过它也会优先考虑我们自身应用场景的特征和技术环境,所

https://github.com/chrislusf/seaweedfs [译者预读]面对海量小文件的存储和检索,Google发表了GFS,淘宝开源了TFS,而Facebook又是如何应对千亿级别的图片存储.每秒百万级别的图片查询?Facebook与同样提供了海量图片服务的淘宝,解决方案有何异同?本篇文章,为您揭晓. 本篇论文的原文可谓通俗易懂.行云流水.结构清晰.图文并茂……正如作者所说的——“替换Facebook的图片存储系统就像高速公路上给汽车换轮子,我们无法去追求完美的设计……我们花

. 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含“伪代码”.这是今年 AAAI 会议上一个严峻的报告. 人工智能这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机,就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学.医学以及其他领域一样.最根本的问题是研究人员通常不共享他们的源代码. 可验证的知识是科学的基础,它事关理解.随着人工智能领域的发展,打破不可复现性将是必要的. Learning Feature Py

Image Caption: Automatically describing the content of an image domain:CV+NLP Category:(by myself, you can read the survey for detail.) CNN+RNN, with attention mechanisms Reinforcement Learning GAN Compositional Architecture: Review Network, Guiding

目录 1 Recurrent Entity Network Introduction 模型构建 Input Encoder Dynamic Memory Output Model 总结 2 hierarchical Memory Networks MIPS 3 Hierarchical Memory Networks for Answer Selection on Unknown Words 4 Gated End-to-End Memory Networks 参考 1 Recurrent En

Direct and Indirect Effects Author: Judea Pearl UAI 2001 加州大学洛杉矶分校 论文链接:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.5555/2074022.2074073 本文链接:https://www.cnblogs.com/zihaojun/p/15715903.html 目录 Direct and Indirect Effects 前言 1. Introduction 2. 概念性分析 2.1 直接效应 VS. 总

MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters(MapReduce: 简化大型集群下的数据处理) 作者:Jeffrey Dean and Sanjay Ghemawat Abstract(摘要) MapReduce is a programming model and an associated implementation for processing and generating large data sets. Users s

1. P. H. Chen, C. J. Lin, and B. Schölkopf, A tutorial on ν-support vector machines, Appl. Stoch. Models. Bus. Ind. 2005,   21, 111-136. 2. A. J. Smola and B. Schölkopf, A tutorial on support vector regression, Stat. Comput. 2004, 14, 199-222. 3. V.

Active Learning Two Faces of Active Learning, Dasgupta, 2011 Active Learning Literature Survey, Settles, 2010 Applications A Survey of Emerging Approaches to Spam Filtering, Caruana, 2012 Ambient Intelligence: A Survey, Sadri, 2011 A Survey of Online

摘要 本文研究视频流中未知目标的长期跟踪问题.在第一帧,通过选定位置和大小定义跟踪目标.在接下来的每一帧中,跟踪任务是确定目标的位置和大小或者说明目标不存在.我们提出了一种新颖的跟踪框架(TLD),明确地将长期跟踪任务分解为跟踪.学习和检测.跟踪器完成目标在图像帧间地跟踪.检测器集中到当前为止所有到已经观测到的外观,并在必要时纠正跟踪器.学习阶段估计检测器的误差并更新,避免将来的误差.我们研究怎样识别检测器的误差,并从误差中学习.开发了一种新颖的学习方法(P-N学习),通过一对"专家"

原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.<数学之美>PDF6 作者吴军大家都很熟悉.以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用. 2.<Programming Collective Intelligence>(<集体智慧编程>)PDF3 作者Toby Segaran也是<BeautifulData : The Stories Behind Elegant

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