深度学习人脸识别中的统一表示学习 9
论文名称： Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition 论文地址： https://arxiv.org/abs/2002.11841 2.摘要 复杂环境下的人脸识别是非常困难的。传统的方法要么使用从目标图像标注的变化数据来训练，要么引入没有标注的目标变化数据去适应训练数据。基于此，本论文提出了一个统一的表示...
一种自配置的医学目标检测方法
机器学习如何用于医学图像处理呢？今天橙子姐姐带大家看看深度学习用于肺部数据的检测。 医学图像中对象的同时定位和分类，也称为医学对象检测，具有很高的临床相关性，因为诊断决策通常取决于对象的评级而不是例如。像素。对于这项任务，方法配置的繁琐和迭代过程构成了主要的研究瓶颈。最近，nnU-Net 成功地解决了图像分割任务的这一挑战。按照 nnU-Net 的议程，在这项工作中，我们将医疗对象检测的配置过程系...
再介绍一篇Contrastive Self-supervised Learning综述论文 23
之前已经介绍过三篇自监督学习的综述：《怎样缓解灾难性遗忘？持续学习最新综述三篇！》。这是最近2020年10月arXiv上的又一篇论文"A Survey On Contrastive Self-supervised Learning"。 论文地址： https://arxiv.org/pdf/2011.00362.pdf Arxiv访问慢的小伙伴也可以在【夕小瑶的卖萌屋】订阅号后台回复关键词【122...
吐血整理：论文写作中注意这些细节，能显著提升成稿质量 24
前言 不知诸位在科研的起步阶段，是否曾有过如下的感受： 总感觉自己写的论文就是和自己读过的论文长得不太一样，也不知道为啥。 投稿的时候，审稿人也总是 get 不到论文的核心，只揪着论文的次要细节不放。 在本文中，笔者吐血整理大量的论文写作小细节。从格式到内容上帮你提升论文的清晰度和易读性，可以显著缓解论文写完后导师不爱看，评审看不懂等症状。 本文适合对LaTeX基本语法有所了解的同学食用。 符号篇...
你的模型真的陷入局部最优点了吗？ 14
小夕曾经收到过一个提问：“小夕，我的模型总是在前几次迭代后很快收敛了，陷入到了一个局部最优点，怎么也跳不出来，怎么办？” 本文不是单纯对这个问题的回答，不是罗列工程tricks，而是希望从理论层面上对产生类似疑问的人有所启发。 真的结束于最优点吗？ 我们知道，在局部最优点附近，各个维度的导数都接近0，而我们训练模型最常用的梯度下降法又是基于导数与步长的乘积去更新模型参数的，因此一旦陷入了局部最...
视频问答兴起，多跳问答热度衰退，92篇论文看智能问答的发展趋势
2019年的时候，舒意恒Y.Shu整理了一份《2019年，智能问答有哪些研究方向？》，如今2020年已经过去了一半，该领域的研究趋势发生了一些有趣的变化。于是Y.Shu继续为大家整理了今年ACL、AAAI、IJCAI、SIGIR、CVPR、ICML、KDD等顶级会议上智能问答方向的92篇论文，进行了分方向梳理，并为大家打包了这92篇的论文PDF挂在订阅号后台方便大家下载。 在智能问答涉及的各个小方...
ICLR'21 | 一个二值化词向量模型，是怎么跟果蝇搭上关系的？ 14
可能有些读者最近会留意到ICLR 2021的论文Can a Fruit Fly Learn Word Embeddings?，文中写到它是基于仿生思想（仿果蝇的嗅觉回路）做出来的一个二值化词向量模型。其实论文的算法部分并不算难读，可能整篇论文读下来大家的最主要疑惑就是“这东西跟果蝇有什么关系？”、“作者真是从果蝇里边受到启发的？”等等。本文就让我们来追寻一下该算法的来龙去脉，试图回答一下这个词向量...
强烈推荐！2019 年新书《基于 PyTorch 的自然语言处理》pdf 免费分享 4
编辑 | 机器学习算法与自然语言处理 转载请联系原出处 本书适用于自然语言处理(NLP)和深度学习的新手学习两个领域中的一些重要的知识点。这两个领域研究热点都呈指数增加。由于本书强调深度学习和自然语言处理中的代码实现，这些代码都是基于PyTorch实现的，因此它也适用于有一定NLP和深度学习基础的人。由于深度学习和NLP两个领域中的知识点是非常丰富的，我们在编写本书的过程中，对知识点进行选择，不可...
小哥哥，检索式chatbot了解一下？ 26
1. 扫盲 对话的概念很大，从输入形式上分为文本和语音，本文当然只考虑文本。从对话目的上分为任务型对话与非任务型/闲聊型对话。顾名思义，任务型对话就是为了解决任务而进行的对话，比如你让Siri帮你定闹钟、发短信等，而闲聊型对话当然就是human-to-human的正常聊天啦。本文就不讨论任务型对话了，有兴趣的同学可以戳这里扫扫盲，本文聚焦在非任务型对话的多轮对话问题上。 要完成对话的建模，目前主要...
陈丹琦“简单到令人沮丧”的屠榜之作：关系抽取新SOTA！ 5
大家好，我是卖萌屋的JayJay，好久不见啦～ 最近在「夕小瑶@知识图谱与信息抽取」群里和群友交流时，JayJay发现了来自陈丹琦大佬（女神）的一篇最新的关系抽取SOTA《A Frustratingly Easy Approach for Joint Entity and Relation Extraction》，光看题目就让人眼前一亮：是啥子简单方法，让实体关系的联合抽取方法“沮丧”了？ 仔细阅...
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