representation sparsification learning robust
机器学习 -> Machine Learning (II)
> 这次来学习深度学习吧! # 1 训练前 ## 1.1 神经元与神经网络 神经元是神经网络的基本单位, 模拟了生物神经元的工作机制. 每个神经元接受一组输入, 将这些输入与其权重相乘, 然后对所有的乘积求和, 并加上一个偏置. 最后, 将得到的结果传递给激活函数. 神经网络由多个神经元组成, 这些 ......
jts learning
JTS简介 JTS提供了一套操作几何向量的java类库。早期版本 com.vividsolutions，已废弃不在维护。现在版本 com.locationtech.jts 由eclipse开源基金会托管 使用说明 入门指导 GIS开发入门指导 jts-core 核心库使用说明 jts-core核心类 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Deepxplore: Automated whitebox testing of deep learning systems
## Abstract 背景：现有的深度学习测试在很⼤程度上依赖于⼿动标记的数据，因此通常⽆法暴露罕⻅输⼊的错误⾏为。 本文：DeepXplore Task: a white-box framework to test DL Models 方法： 1. neuron coverage 2. diff ......
基于方面的情感分析的深度上下文和关系感知学习 Deep Context- and Relation-Aware Learning for Aspect-based Sentiment Analysis （ACL2021）
论文对方面级情感分析的三个任务提出了一个解决方案，三个任务共享编码层，通过简单的全连接层进行方面词和观点词的提取，情感分析任务首先做一个自注意力，之后分别与方面词和观点词提取的特征向量做互注意力，通过全连接层进行情感分类。另外，模型还设计了两个子任务，第一个将句子中的词屏蔽，预测这个词属于方面词、观 ......
Learn Git in 30 days——第 08 天：关于分支的基本观念与使用方式
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 里面 分支 (Branch) 是个非常重要的机制，使用上也必须特别小心，因为项目总不能无限制的「分支 ......
Learn Git in 30 days——第 07 天：解析 Git 资料结构 - 索引结构
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 我们知道在 Git 里两个重要的资料结构，分別是「物件」与「索引」，这篇文章主要用来解说「索引」的细节。使用 G ......
机器学习 -> Machine Learning (I)
# 1 机器学习概述 ## 1.1 定义及应用领域 机器学习是一种让计算机通过经验学习并对输入数据做出决策或预测的方法. 它是人工智能的一个重要分支, 已广泛应用于各种领域, 如自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 医疗诊断, 金融风险预测等. ## 1.2 机器学习与人工智能, 深度学习的关系 ......
Learn Git in 30 days——第 06 天：解析 Git 资料结构 - 物件结构
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在 Git 的资料结构中，「物件」是一种「不可变的」 (immutable) 文件类型，所有储存在「物件储存区」 ......
[论文理解] HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation
# HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation 上科大发布的头和脖子精细建模的参数化模型HACK。 ## 纹理转化 由于HACK没有开源纹理基，我将FLAME开源的纹理基迁移到了HACK上，代 ......
论文解读（MetaAdapt）《MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：MetaAdapt: Domain Adaptive Few-Shot Misinformation Detection via Meta Learning论文作者：Zhenrui Yue、Huimin Z ......
bert，Bidirectional Encoder Representation from Transformers
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google2018年提出的预训练模型，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上 ......
Learn Git in 30 days——第 05 天：了解仓库、工作目录、物件与索引之间的关系
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 在使用 Git 版本控制的过程中，有些很基本的观念必须被建立，这样才能更有效率也更有意义的学下去。有清楚且正确的 ......
Learn Git in 30 days——第 04 天：常用的 Git 版本控制指令
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 本篇文章将带大家学会几个最重要也最基本的版控工作，其中将包含基本的文件操作如新增、删除、重新命名文件，提交变更 ......
论文解读（CBL）《CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：CNN-Based Broad Learning for Cross-Domain Emotion Classification论文作者：Rong Zeng, Hongzhan Liu , Sancheng ......
Learn Git in 30 days——第 03 天：建立仓库
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 要开始使用 Git 最重要的就是要先有一份 Git 仓库 (Git Repository) 才行，但是，这份仓库 ......
Learn Git in 30 days——第 02 天：在 Windows 平台必装的三套 Git 工具
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 要开始使用 Git 版本控制，首先要安装适当的 Git 工具，这个系列的文章主要还是以 Windows 平台为主 ......
CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
## CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf 代码链接：https://github.com/open ......
Convolutional neural network (CNN)–extreme learning machine (ELM)
1. 介绍 论文：(2020)Neural networks for facial age estimation: a survey on recent advances. 地址： http://link.springer.com/article/10.1007/s10462-019-09765-w ......
NEW learning : Regular Expression
STEP 1 : The primary formula in the RE code base : result =re.match(pattern, str) #pattern 为要校验的规则 #str 为要进行校验的字符串 >>> import re >>> print(re.match('w ......
Learn Git in 30 days——第 01 天：认识 Git 版本控制
写的非常好的一个Git系列文章，强烈推荐 原文链接：https://github.com/doggy8088/Learn-Git-in-30-days/tree/master/zh-cn 笔者使用 Subversion (SVN) 已经将近 10 年，从来都不觉得有任何必要换成其他版本控制平台，直到 ......
机器学习machine learning
机器学习 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic ......
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 作者：Alec Radford *1 Jong Wook Kim *1 Chris Hallacy 1 Aditya Ramesh 1 Gabriel Goh ......
【RL】L7-Temporal-difference learning
## TD learning of state values The data/experience required by the algorithm: - $\left(s_0, r_1, s_1, \ldots, s_t, r_{t+1}, s_{t+1}, \ldots\right)$ or ......
基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning
时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。 下面是最简单的T ......
论文解读（SimGCL）《Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Are Graph Augmentations Necessary? Simple Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Junliang Yu ......
Paper Reading: Multitree Genetic Programming With New Operators for Transfer Learning in Symbolic Regression With Incomplete Data
针对数据集存在缺失值的问题，本文提出了一种基于多树 GP(MTGP) 的迁移学习方法 pMTGPDA，用于将知识从完整的源域转移到不完整的目标域中。首先在源域的数据集上训练多个 SR 模型，通过模型中的训练细节计算源域的特征和实例的权重作为先验知识。然后将提取的权重知识用于基于 MTGP 的转换，构... ......
论文阅读 | Layer-wised Model Aggregation for Personalized Federated Learning
面向个性化联合学习的分层模型聚合 ==在本文中，我们提出了一种新的pFedLA训练框架，该框架能够区分不同客户端的每一层的重要性，从而能够优化具有异构数据的客户端的个性化模型聚合。==具体来说，我们在服务器端为每个客户端使用一个专用的超网络，它被训练来识别层粒度上的相互贡献因素。同时，引入参数化机制 ......
论文解读（LightGCL）《LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：LightGCL: Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation论文作者：Cai, Xuheng and Huang, ......
Learning by teaching --- 费曼学习法
世界上存在成千上万种学习法，如果上天只让我掌握一种，那一定就是“费曼学习法”。 ## 介绍 费曼学习法是由诺贝尔物理学奖获得者理查德·费曼提出的一种学习方法，其核心思想是将所学内容用自己的话表达出来，以此检验自己对知识的掌握程度。 费曼学习法可以简化为四个单词：**Concept**、**Teach ......
论文解读（DWL）《Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation》
[ Wechat：Y466551 | 付费咨询，非诚勿扰 ] 论文信息 论文标题：Dynamic Weighted Learning for Unsupervised Domain Adaptation 论文作者：Jihong Ouyang、Zhengjie Zhang、Qingyi Meng论文来 ......