迁移学习(DANN)《Domain-Adversarial Training of Neural Networks

论文信息 1 Domain AdaptationWe consider classification tasks where $X$ is the input space and $Y=\{0,1, \ldots, L-1\}$ is the set of $L$ possible labels. Moreover, we have two different distributions over $X \...

High 翻天】Higer-order Networks with Battiston Federico (4)

目录 模型(2)Out-of-equilibrium modelsBipartite modelsStochastic set modelsHypergraphs modelsSimplicial complexes models 模型的目的是再现、解释和预测系统的结构,最好用涉及系统两个或多个元素的交互来描述。为了考虑其输出的可变性,这些模型通常被指定为随机规则的集合,即随机过程。 模型(2) 基于上部分介绍...

cs231n学习笔记——lecture6 Training Neural Networks

该博客主要用于个人学习记录,部分内容参考自:[基础]斯坦福cs231n课程视频笔记(三) 训练神经网络、【cs231n笔记】10.神经网络训练技巧(上)、CS231n学习笔记-训练神经网络、整理学习之Batch Normalization(批标准化)、CS231n-2022 Module1: 神经网络3:Learning and Evaluation一、激活函数Activation Funnctions 1、...

G1D6-Intriguing properties of neural networks&&&AttacKG&美亚2021

一、Intriguing properties of neural networks —1835继续整理一下,这篇论文。 提出了两个点: 1、质疑前人所说的,一个unit代表一种语义信息;取而代之的是,一层中的所有unit代表着整个空间的语义信息。 【(1)有什么现实价值——完了之后呢?(2)具体所有unit的实验结果是如何的?可以选出的图片具有哪些特征?】 2、提出生成对抗样本的方法;提出有理数无理数与对抗样...

Solving Inverse Problems With Deep Neural Networks

Solving Inverse Problems With Deep Neural Networks - Robustness Included 作者:Martin Genzel, Jan Macdonald, and Maximilian M¨arz期刊:preprint arXiv时间:2020代码链接:代码论文链接:论文 1 动机与研究内容 最近工作发现深度神经网络对于图像重构的不稳定(instabili...

改进YOLOv5系列:首发结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构,高效的聚合网络设计,提升性能

分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程🚀 💡本篇文章基于 基于 YOLOv5、YOLOX、YOLOv4 等网络结合最新Extended efficient Layer Aggregation Networks结构,高效的聚合网络设计,打造高性能、轻量级检测器 改进。代码直接运行🚀 🌟专栏读者可以私信博主加创新点改进交流群 文章目录 参数 一、论文理论部分 扩展的高效层聚合网络 代码部分 二、在YOLOv5...

谣言检测(DUCK)《DUCK: Rumour Detection on Social Media by Modelling User and Comment Propagation Networks

or rebuttal) exhibited by a reply;(3) when modelling the users who engage with a story via graph networks, we initialise the user nodes with encodings learned from their profiles and characteristics of the...

谣言检测——(GCAN)《GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media》

论文信息 1 Abstract 目的:预测源推文是否是假的,并通过突出显示可疑的转发者上的证据和他们所关心的词语来产生解释。2 Introduction我们预测一个源推文故事是否是假,根据它的短文内容和用户转发序列,以及用户个人资料。我们在三种设置下检测假新闻:   (a) short-text source tweet (b) no text of user comments (c) no ...
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2023-02-06 07:55:03 1675641303