图谱 样本relational aggregator
《RAPL: A Relation-Aware Prototype Learning Approach for Few-Shot Document-Level Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是元学习（Meta Learning）？ 元学习或者叫做“学会学习”（Learning to learn），它是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。由于元学习可帮助模型在少量样本下快速学习，从元学习的使用角度看，人们也称 ......
cdn引入vue后报错无法识路径 Uncaught TypeError: Failed to resolve module specifier "vue". Relative references must start with either "/", "./", or "../".
如果你用了 pinia 就需要引入 vue-demi: vue-demi 是一个 Vue.js 的兼容性库，旨在为 Vue 2 和 Vue 3 提供一致的 API。它通过提供与 Vue 3 相似的 API 来帮助开发者平滑地迁移代码从 Vue 2 到 Vue 3。 pinia 为了兼容新, 使 ......
如何根据邮件样本分析是否为容易软件
如何根据邮件样本分析是否为容易软件 发件人身份： 检查发件人的电子邮件地址，看它是否来自一个可信赖的源。有时，恶意邮件会伪造看似合法的电子邮件地址。 检查邮件头部信息： 邮件头部信息包含了关于邮件路径和来源的详细信息。通过检查这些信息，可以发现邮件是否被伪造。 邮件内容： 恶意邮件通常包含诱导性的语 ......
TF-VAEGAN：添加潜在嵌入(Latent Embedding)的VAEGAN处理零样本学习
前面介绍了将VAE+GAN解决零样本学习的方法：f-VAEGAN-D2，这里继续讨论引入生成模型处理零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）问题。论文“Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-S ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
《Span-Based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-Training》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是束搜索算法（beam search）? beam search是一种用于许多自然语言处理和语音识别模型的算法，作为最终决策层，用于在给定目标变量(如最大概率或下一个输出字符)的情况下选择最佳输出。 2.什么是条件随机场（Conditional Random Fi ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
f-VAEGAN-D2：VAE+GAN处理零样本学习问题
虽然f-VAEGAN-D2在题目中说“适用任意样本”，但对比的Few-shot相关的实验较少，这里仅讨论零样本学习的情况。 1. 背景介绍 由于为每个对象收集足够数量的高质量带标签样本难以实现，使用有限的标签进行训练学习一直是一个重要的研究方向。零样本学习（Zero-Shot Learning, Z ......
QC样本和实验样本的区别
QC样本（Quality Control samples）和实验样本在代谢组学研究中扮演着不同但互补的角色。为了更生动地解释它们之间的区别，我们可以把代谢组学实验比作一场精心策划的宴会。 1. **实验样本**：想象实验样本就像是宴会上的主要菜肴。这些样本来自于你的实验对象，比如研究的生物体或细胞。 ......
《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记
代码 原文地址 预备知识： 1.什么是MIL？ 多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......
《A Novel Table-to-Graph Generation Approach for Document-Level Joint Entity and Relation Extraction》阅读笔记
代码 原文地址 文档级关系抽取（DocRE）的目的是从文档中提取实体之间的关系，这对于知识图谱构建等应用非常重要。然而，现有的方法通常需要预先识别出文档中的实体及其提及，这与实际应用场景不一致。为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的表格到图生成模型（TAG），它能够在文档级别上同时抽取实体和关系。T ......
有关统计分析方法的一道题——证明矩估计的方差（即样本方差）是总体方差的无偏估计
今天上午考试考了这道题，但是好巧不巧自己没看具体的证明过程（可能因为自己忽略了这个部分吧）...（有关这道题当时的证明过程，我就记得了\(E(\overline{X})=\mu, D(\overline{X}) = \frac{\sigma^2}{n}\)，别的都不记得了...）考场直接破大防了.. ......
《计算生物学导论 : 图谱、序列和基因组》是2009年8月科学出版社出版的图书，作者是(美)Michael S. Waterman。 [1]
本书介绍分子生物学的基本常识、限制图谱和多重图谱，研究克隆和克隆图谱，讨论DNA序列相关的话题，涉及序列中模式计数的统计问题等。 [1] 图书目录 编辑 播报 《生物数学丛书》序 前言 数学符号 第0章 引言 第1章 分子生物学一些知识 第2章 限制图谱 第3章 多重图谱 第4章 求解DDP的算法 ......
Generalised f-Mean Aggregation for Graph Neural Networks
目录概符号说明GenAgg代码 Kortvelesy R., Morad S. and Prorok A. Generalised f-mean aggregation for graph neural networks. NIPS, 2023. 概 基于 MPNN 架构的 GNN 主要在于 agg ......
Relation Networks for Object Detection
Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Local Relation Networks for Image Recognition： LRNet
Local Relation Networks for Image Recognition * Authors: [[Han Hu]], [[Zheng Zhang]], [[Zhenda Xie]], [[Stephen Lin]] DOI: 10.1109/ICCV.2019.00356 @in ......
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用
玩转字词句魔法：打造超强样本集的数据增强策略，句式变换揭秘同义句生成与回译在数据增强中的创新应用 1. WordSimilarity 这是一个基于哈工大同义词词林扩展版的单词相似度计算方法的python实现，参考论文如下： pip install WordSimilarity from word_s ......
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer: ViT中的位置编码
Rethinking and Improving Relative Position Encoding for Vision Transformer * Authors: [[Kan Wu]], [[Houwen Peng]], [[Minghao Chen]], [[Jianlong Fu]], ......
High-Efficiency Lossy Image Coding Through Adaptive Neighborhood Information Aggregation
目录简介创新点内容Entropy Coding Using Multistage Context Model模型结构残差邻域注意力块Residual Neighborhood Attention Block RNAB激活函数 高斯误差线性单元激活函数GELU并行解码 简介 创新点 Integrate ......
【THM】-Yara(恶意样本检测工具)-学习
本文相关的TryHackMe实验房间链接：https://tryhackme.com/room/yara 本文相关内容：了解有关Yara的应用程序和语言规则，以便将其用于威胁情报收集、取证分析和威胁追踪。 什么是Yara(雅拉)？ Yara的GitHub存储库链接：https://github.co ......
Java从入门到放弃（知识体系图谱）
一、Java学习路线 话不多说，先来一张劝退图！！！ 二、Java并发学习路线 下面是一张关于 Java 并发编程的思维导图，大的方向可以分为三个部分：线程基础、理论基础、工具类 JUC 三、Java虚拟机 一张关于 JVM 的思维导图，大的方向可以分为三个部分：字节码与类的加载、内存与垃圾回收、性 ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战
<div class="video"> <iframe src="https://www.bilibili.com/video/BV1eG411Y7ha/?vd_source=1eedca4ba38e6ff0c1ed9e366feef663" scrolling="no" border="0" fr ......
工业视觉少样本缺陷检测实战应用
工业视觉少样本缺陷检测实战应用 1.AidLux介绍 AidLux能广泛应用在智能工业、AI教育、智慧人居、智慧城市、智慧物流、智慧交通、智慧零售和机器人等诸多场景中。 集成国际主流AI框架和多种开发环境、后台服务程序、编译器及图形开发组件，无须配置开箱即用，极大地简化了开发步骤；自主研发的AI智能 ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
7 种查询策略教你用好 Graph RAG 探索知识图谱
我们在这篇文章中探讨了知识图谱，特别是图数据库 NebulaGraph，是如何结合 LlamaIndex 和 GPT-3.5 为 Philadelphia Phillies 队构建了一个 RAG。
此外，我们还探讨了 7 种查询引擎，研究了它们的内部工作，并观察了它们对三个问题的回答。我们比较了每... ......
《REBEL Relation Extraction By End-to-end Language generation》阅读笔记
论文来源 代码地址 相关视频（YouTube） 相关概念： 1.What is natural language understanding (NLU)? Natural language understanding (NLU) is a branch of artificial intellige ......