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信息图汇总:挖掘优秀研究问题的6种方法、科研论文要素、如何阅读期刊文章

研究工作中的几大问题:如何找到问题和idea?怎么看论文?怎么写论文?本文分享三张信息图简要阐述这些问题。

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初学者系列:FFM:Field-aware Factorization Machines

点击率(CTR)预测在广告行业中起着重要作用。FM、FFM、Deep FM广泛用于此任务。本文我们主要介绍FM的变体,Field-aware Factoriza...

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计算机视觉中深度迁移学习,165页PPT

【导读】国立台大8月13日到16日举办了AI 夏令营,讲解人工智能技术,包括:大规模机器学习的随机优化、影像特征解析、NLP特征抽取、IR最新技术网络模型等等;...

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基于知识图谱的文本挖掘 - 超越文本挖掘

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【EMNLP2019】最新5篇论文推荐,BERT,对话系统,知识图谱,注意力机制等

自然语言处理领域顶级会议EMNLP2019近日公布会议接收论文列表,会议将于十一月在中国香港召开。本文简要介绍5篇EMNLP2019接收论文,各位读者先睹为快。...

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【初学者系列】Factorization Machines 因子分解机详解

Factorization Machines (FM)因子分解机是Steffen Rendle等人于2010年提出基于矩阵分解的机器学习算法,该模型结合了支持向...

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【目标检测最新论文】Matrix Nets:用于目标检测的新型深度架构

【导读】Matrix Nets(xNets)是一种用于目标检测的新型深度架构。xNets仅需要其它模型一半的参数量,就可以在MS COCO上实现了47.8%的m...

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OCR项目

【导读】C-OCR是携程自研的OCR项目,主要包括身份证、护照、火车票、签证等旅游相关证件、材料的识别。项目包含4个部分,拒识、检测、识别、后处理。项目主要由J...

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面向类人通用智能:新型算法有效克服灾难性遗忘 | Nature Machine Intelligence

【团队新作】何为"智能"?回答莫衷一是,但人脑却是公认的高智能典范。人不仅可以在新环境中持续吸收新知识,还可以根据环境灵活调整行为。相较于人脑,传统深度神经网络...

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【ACL】文本摘要研究工作总结

【导读】ACL2019于7月27日到8月2日于意大利佛罗伦萨举行,本文整理了会议收录的若干篇关于文本摘要的文章,其中包括新数据、多模态文本摘要、抽取式摘要、概括...

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基于动态协同网络(DCN)的问答模型

【导读】本篇文章是由Salesforce Research团队发表在ICLR2017的一篇论文,文章中采用的方法在SQuAD比赛中排名第9。本文从模型和实验两部...

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AutoML自动机器学习:最新进展综述

【导读】自动机器学习(Automated Machine Learning)现在已经成为了学术界和工业界的热点。本文为大家带来是香港浸会大学计算机科学系Xin ...

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基于Keras的Faster-RCNN的代码学习

【导读】目标检测(object detection),就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。目前学术和工业界出现的目标检测算法分成3类:传...

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自然语言处理NLP之旅(NLP文章/代码集锦)

【导读】自然语言处理(NLP)中有很多小的分支,包括文本增强、文本处理、命名实体识别、OCR识别、文本摘要、情感识别等等,专知小编今天分享GitHub上一篇NL...

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近期必读的12篇KDD 2019【图神经网络(GNN)】相关论文

【导读】最近,数据挖掘领域国际最高级别会议KDD 2019 于 2019 年 8 月 4 日- 8 日在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行。今年的 KDD 包括两个t...

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【KDD2019】时间序列预测:理论与实践教程,300多页PPT带你了解领域最新动态

【导读】数据挖掘顶会近日在阿拉斯加的安克雷奇举行,吸引了全世界大量数据科学家的关注,本文为大家编译了最新的时间序列预测教程,详细介绍了各种时间信号预测的理论与实...

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【综述】深度学习在视频多目标跟踪上的应用

【导读】多目标跟踪(MOT)问题是在一个序列中跟踪不同目标的轨迹,通常是一个视频。本文对采用深度学习模型解决单摄像机视频MOT任务的作品进行了全面的综述。在MO...

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【ACL2019最佳论文提名】检测文本和语音中的隐瞒信息

前几日在意大利佛罗伦萨召开的自然语言处理领域顶级会议ACL上,这篇由康奈尔大学的Shengli Hu撰写的论文《Detecting Concealed Info...

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【初学者系列】基于Numpy实现的简单神经网络

【导读】本文为大家带来了一篇纯手工神经网络实现教程,在不依赖主流框架的情况下,通过numpy实现基本的神经网络功能,帮助大家更好的理解神经网络的实现过程。

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【清华NLP】图神经网络GNN论文分门别类,16大应用200+篇论文最新推荐

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