蔡小雪7100294

LV2
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渐进式多阶段学习用于判别跟踪(CS.CV)

视觉跟踪通常作为一种区分学习问题而解决,该问题通常需要高质量的样本来进行在线模型调整。评估从先前的预测中收集的训练样本并根据样本质量选择样本来训练模型是一个关键...

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利用数据准备,HBase NoSQL存储和COVID-19大数据分析项目的HiveQL查询(CS.DB)

流行病学家,科学家,统计学家,历史学家,数据工程师和数据科学家正在寻找描述性模型和理论来解释COVID-19的扩展现象,或者正在建立分析预测模型以学习COVID...

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自我增强:将深度网络泛化为少见的类,以进行少量学习(CS.LG)

少量学习旨在通过一些训练示例对看不见的课程进行分类。尽管最近的工作表明,采用精心设计的培训策略进行标准的小批量培训可以提高针对看不见的班级的泛化能力,但对于深层...

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学习以人类偏爱的方向将物体放置在平面上(CS.RO)

我们研究了将抓取的物体以人类偏爱的方向放置在空的平面上的问题,例如将杯子放在其底部而不是其侧面。我们的目标是找到所需的对象旋转,以便在对象与表面接触后打开抓手时...

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对抗迁移学习以恢复标点(CS.LG)

先前的研究表明,单词嵌入和词性(POS)标签有助于标点恢复任务。但是,仍然存在两个缺点。一个是单词嵌入是由单向语言建模目标预先训练的。因此,单词嵌入仅包含从左到...

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特征提取和泛化中深度ReLU网络的深度选择(CS.LG)

深度学习被认为能够发现深层特征以进行表示学习和模式识别,而无需借助人类的独创性和先验知识就可以使用优雅的特征工程技术。因此,它引发了机器学习和模式识别方面的大量...

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整体式3D ReRAM Crossbar中多通道卷积的有效实现(CS.AR)

卷积神经网络(CNN)在广泛的应用中显示出有希望的准确性。在CNN的所有层中,卷积层是计算量最大,消耗最多能量的层。随着设备和制造技术的成熟,3D电阻型随机存取...

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数据库攻击下LQ自适应控制的后悔范围(扩展版)(CS.SY)

本文关注的是了解和应对数据库攻击对基于学习的线性二次自适应控制器的影响。这种攻击既不针对传感器也不针对执行器,而只是破坏了作为调节方案一部分的学习算法和参数估计...

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矩阵李群的指数稳定一阶控制(CS.RO)

我们提出了一种基于矩阵李群的系统的新型一阶控制器,其主要用例是机器人操纵器上的笛卡尔速度控制。该控制器在复数GL(n,C)上的许多常用李群上实现了全局指数轨迹跟...

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你可以为IRV做RLA (CS.CY)

自2004年以来,加利福尼亚州旧金山市和县已使用即时径流投票(IRV)进行某些选举。此报告描述了有史以来首位针对IRV进行风险限制审计的流程飞行员,用于旧金山地...

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使用递归变分自动编码器的僵尸网络检测(CS.CR)

僵尸网络越来越多地被恶意行为者使用,对大量互联网用户构成越来越大的威胁。为了解决这种日益增长的危险,我们建议研究检测僵尸网络的方法,尤其是那些难以使用常用方法捕...

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姿势指导可见部分匹配的被遮挡人ReID (CS.CV)

由于外观因各种障碍而变化很大,特别是在人群场景中,对人员进行重新识别是一项艰巨的任务。为了解决这个问题,我们提出了一种姿势指导的可见零件匹配(PVPM)方法,该...

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具有多对象交互的时空行为检测(CS.CV)

视频中的时空动作检测需要以“动作管”的形式在空间和时间上定位动作。如今,大多数时空动作检测数据集(例如UCF101-24,AVA,DALY)都由包含单个执行动作...

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任务自适应非对称深度交叉模式散列(CS.IR)

有监督的跨模态散列旨在将具有异构语义标签的异构模态数据的语义相关性嵌入到二进制散列码中。由于其在检索和存储效率方面的优势,它被广泛用于解决有效的跨模式检索。但是...

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具有多对象交互的时空行为检测(CS.CV)

视频中的时空动作检测需要以“动作管”的形式在空间和时间上定位动作。如今,大多数时空动作检测数据集(例如UCF101-24,AVA,DALY)都由包含单个执行动作...

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基于本体的可解释机器学习文本数据(CS.LG)

在本文中,我们介绍了一种新颖的解释框架,该框架基于基于本体的采样技术来学习可解释模型,以解释不可知预测模型。与现有方法不同,我们的算法考虑领域知识本体中描述的单...

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NetDP:用于蚂蚁信用支付中的默认预测的工业规模分布式网络表示框架(CS.LG)

蚂蚁信用支付是蚂蚁商业风险组中的消费信贷服务。与信用卡类似,贷款违约是该信贷产品的主要风险之一。因此,有效的违约预测算法是公司减少损失和增加利润的关键。但是,我...

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具有学术论文链接的GitHub存储库:开放访问,可追溯性和演进(CS.SE)

在已发布的科学突破及其实现之间的可追溯性至关重要,尤其是在开源软件将前沿科学实现到其代码中的情况下。但是,对齐GitHub存储库和学术论文之间的链接可能会很困难...

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聚合标签的极端多标签分类(CS.LG)

极端多标签分类(XMC)是从非常大的可能标签范围中查找输入内容的相关标签的问题。我们认为XMC是在标签仅适用于一组样本而不适用于单个样本的环境中。当前的XMC方...

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任务自适应非对称深度交叉模式散列(CS.IR)

有监督的跨模态散列旨在将具有异构语义标签的异构模态数据的语义相关性嵌入到二进制散列码中。由于其在检索和存储效率方面的优势,它被广泛用于解决有效的跨模式检索。但是...

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