lightweight knowledge embedding efficient
SHARPNESS-AWARE MINIMIZATION FOR EFFICIENTLY IMPROVING GENERALIZATION论文阅读笔记
Intro 在训练集上最小化损失很可能导致泛化性低，因为当今模型的过参数化会导致training loss的landscape异常复杂且非凸，包含很多local/global minima，因此优化器的选择至关重要。loss landscape的几何性质（特别是minima的flatness）与泛化 ......
SpringBoot配置报错：Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determine a suitable driver class
报错： Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to ......
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 ......
【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 ......
tf.keras.layers.Embedding:
Turns positive integers(indexes) into dense vectors of fixed size. e.g. [[4], [20]] -> [[0.25, 0.1], [0.6, -0.2]] This layer can only be used on posit ......
LocPatcH An efficient long-read hybrid error correction algorithm based on local pHMM
该文档主要介绍了一种基于装配的方法和概率隐藏马尔科夫模型 (pHMM) 用于纠正长读序列的错误。文档详细描述了对酵母数据进行实验的结果、纠正方法的拓扑结构以及实验设置和数据集。 这种基于装配的纠正方法相对于直接纠正存在哪些优势？ pHMM 的拓扑结构是怎样的？ 在实验中使用了什么样的数据集？ 提示： ......
gitlab 修改导入文件大小 nginx 配置 重启gitlab 导致 nginx 报错 stdout: sh: /opt/gitlab/embedded/sbin/nginx: 没有那个文件或目录
报错 stdout: sh: /opt/gitlab/embedded/sbin/nginx: 没有那个文件或目录 修改 vim /opt/gitlab/sv/nginx/run #exec chpst -P /opt/gitlab/embedded/sbin/nginx -p /var/opt/g ......
Kernel Memory 入门系列： Embedding 简介
Kernel Memory 入门系列： Embedding 简介 在 RAG模式 其实留了一个问题。 我们对于的用户问题的理解和文档的检索并没有提供合适的方法。 当然我们可以通过相对比较传统的方法。 例如对用户的问题进行关键词提取，然后通过关键词检索文档。这样的话，就需要我们提前对文档做好相关关键词 ......
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery * Authors: [[Libo Wang]], [[Rui Li]], [[ ......
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network
Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network * Authors: [[Wenzhe Shi]], [[Jose Caballer ......
[Codeforces] CF1740D Knowledge Cards
CF1740D Knowledge Cards 题意 有一个 \(n \times m\) 的棋盘。现在\((1,1)\)中有一个栈，你可以按照一定的顺序进行出栈操作，每次都可以移动一个卡片到一个相邻的空白位置，但是卡片不能重合。问，能否通过若干次操作，将\((1,1)\)中全部的卡片移动到\((n ......
LetGo: A Lightweight Continuous Framework for HPC Applications Under Failures
letgo 摘要 HPC需要容错，而检查点技术开销太大。 提出letgo，能在崩溃时继续执行HPC。为什么能提？1.有的HPC应用有比较好的内在容错能力，可以重新利用默认机制。 用五个benchmark，结果不错 introduction letgo能够存在的依据： 一旦发出导致崩溃的错误信号，就可 ......
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 ......
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach
论文笔记: Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach 中文名称: 属性图聚类：一种深度注意力嵌入方法 论文链接: https://arxiv.org/abs/1906.06532 背景: 图聚类是发现网络 ......
题解 QOJ1173【Knowledge Is...】 / accoders::NOI 5681【interval】
https://qoj.ac/contest/537/problem/1173 problem 给定 \(n\leq 10^6\) 个区间，你需要求出能够最多选出多少对区间，使得两个区间不交（区间为闭区间）。要求一个区间最多属于一对选出的区间。 solution 这是一般图匹配问题的特殊情况，所以放 ......
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction
Graph regularized non-negative matrix factorization with prior knowledge consistency constraint for drug-target interactions prediction Junjun Zhang 1 ......
多目标关键点检测Associative Embedding
前面介绍了单目标关键点检测网络 Stacked Hourglass Networks，如下图所示，一次只能检测出一个目标的关键点信息，但实际情况下一个场景出现多个目标的概率更大，所以原作者在Stacked Hourglass Networks的基础上提出了Associative Embedding， ......
simulink回调函数在embedded code/autosar的应用
simulink开发嵌入式方向， 在生成的代码中会以注释的形式记录代码生成的时间于模型版本。但编译完成后的可执行文件中并不会存储这些信息，在某些情况下定位问题与确认模型的版本就不容易实现。 因此在模型中创建一个全局变量用来存储版本信息，使用回调函数自动填写相关信息。 如下图使用param（）函数将时 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Tucker Decomposition with Frequency Attention for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学 关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化 摘要： 之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。 本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Learn from Relational Correlations and Periodic Events for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学 摘要： 之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。 本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Hierarchical Self-Atention Embedding for Temporal Knowledge Graph Completion
会议：WWW，时间：2023，学校：东北大学计算机与通信工程学院 摘要： 目前TKGC模型存在的问题：只考虑实体或关系的结构信息，而忽略了整个TKG的结构信息。此外，它们中的大多数通常将时间戳视为一般特征，不能利用时间戳的潜在时间序列信息。 本文的方法：一种基于自注意机制和历时嵌入技术的分层自注意嵌 ......
解决问题：Unable to start embedded container; nested exception is java.lang.NoSuchMethodError: org.apache.catalina.Context.addServletMapping(Ljava/l
因为有重复的jar 原因：springboot有自己的tomcat运行环境我们又在构件路径中添加了tomcat 解决方法：把项目构件路径中的tomcat给移除 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】DREAM: Adaptive Reinforcement Learning based on Attention Mechanism for Temporal Knowledge Graph Reasoning
会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院 摘要： 原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。 方法迁移：由于强化学习 (RL) 用于传统知识图谱上的多跳 ......
【HFSS】仿真时radiation efficiency（辐射效率）大于1
 ，广州 5 佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多 摘要： 提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Temporal Knowledge Graph Reasoning with Historical Contrastive Learning
会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学 摘要： 大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。 1.CENET 学习历史和非历史依赖来区 ......
【略读论文|时序知识图谱补全】Logic and Commonsense-Guided Temporal Knowledge Graph Completion
会议：AAAI，时间：2023，学校：北京航空航天大学 文中谓词可以视为关系。 以往的TKG补全(TKGC)方法不能同时表示事件的时效性和因果关系。为了应对这些问题，作者提出了一个逻辑和尝试引导嵌入模型（LCGE ），从常识的角度共同学习涉及事件的及时性和因果关系的时间敏感表示，以及事件的时间无关表 ......
使用Bert模型实现embedding嵌入
参考文献：保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址：https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......