【Paper Reading】Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self-Training Approach @author: Heisenberg 1.Intuition 针对无标签的场景下，无监督训练。只利用标签名字进行分类。 paper的出发点也即在人工打标时，也是参考使用了已有的先验知识。 比如在
论文原文地址 论文代码 摘要 本文主要讨论句子级情感分类。虽然近来已经有多种神经网络模型被提出，但是，以往的模型要么依赖于昂贵的短语级标注，大多数模型在仅用句子级标注训练时性能明显下降；要么没有充分运用语言资源（如情感词库、否定词、强度词）。在本文中，我们提出了用句子级
这里写目录标题 AbstractMethodResultsNote Abstract Following the great success of deep convolutional neural networks (CNNs) in computer vision, this paper proposes a complex-valued CNN (CV-CNN) specifically for synthetic aperture radar (SAR) image int
注：定义符合ISO/CD 10303-46:1992 外部定义的图案填充样式是对图案填充样式进行外部参照的实体。 注意：名称源和项引用的允许值需要由实现者协议确定，通过这些值可以标识外部定义的填充样式。 注：对应ISO 10303名称：填充\样式\选择。正式标准的最终定义请参考ISO/IS 10303-46:1994。 IF
IfcExternallyDefinedSurfaceStyle是通过引用外部源（例如用于渲染信息的材质库）来定义曲面样式。 注：为了获得预期的结果，外部定义的曲面样式通常只能在显式定义的曲面样式之外给出。 IFC2x2中增加的新实体。 IFC2x3更改：IfcExternallyDefinedSuffaceStyle更正，没有向上兼容性。
注：定义符合ISO/CD 10303-46:1992 外部定义的文本字体是对文本字体的外部引用 注：实施指南可能会暴露字体源和要使用的字体名称的限制。 注意对应的ISO 10303名称：外部定义的文本字体。正式标准的最终定义请参考ISO/IS 10303-46:1994，第137页。 IFC2x2中增加的新实体。 Attr
一、任务描述 任务提出是NLPCC2017提出，题目为： Chinese Word Semantic Relation Classification : http://tcci.ccf.org.cn/conference/2017/dldoc/taskgline01.pdf 形式化，给出一个context-free word pair，判别词语对的语义关系，目前限定为限定域内的关系分类，有antonym（反义词）、syn
https://pjreddie.com/darknet/imagenet/ ImageNet Classification You can use Darknet to classify images for the 1000-class ImageNet challenge. If you haven't installed Darknet yet, you should do that first. Classifying With Pre-Trained Models Here are
Following the great success of deep convolutional neural networks (CNNs) in computer vision, this paper proposes a complex-valued CNN (CV-CNN) sp ally for synthetic aperture radar (SAR) image interpretation. It utilizes both amplitude and phase informati
Deep Short Text Classification with Knowledge Powered Attention research problem short text are more ambigous since they have not enough contextual informationretrieve knowledge from external konwledge source of enhance the semantic repretentatiom attenti
什么叫做神经网络（科普向） 本文写于 2020 年 12 月 11 日 之前讲了什么叫做机器学习，不理解的可以移步《什么叫做机器学习》。 神经网络的最重要用途就是 classification。 对于我们人来说，前面跑过的四脚兽是猫还是狗、是狼还是虎，我们都可以判断出来（一般）。我们虽然没有探究清楚人脑究
文章目录 [Graph Classification] GraphSAGEIntroductionSample methodEmbedding generation algorithmLearning parametersAggregator Architectures [Graph Classification] GraphSAGE GraphSAGE在很多paper中都作为graph classification的baselines之一，所以可见他在
1.主要问题 基于图的半监督分类，图嵌入+度量学习 2.研究现状 在半监督学习（SSL）中，少量标记的样本与相对大量的未标记样本一起用于分类。在现有的半监督学习模型中，基于图的方法（例如图卷积网络和标签传播）已被证明是半监督分类的最有效方法之一，因为它们能够利用标记和未标记样
物体分类：Object Classification 二分类：binary classification 多分类：multiclass classification 单标签、多分类：single-label，multiclass classification 多标签多分类：multilabel，multiclass classification 标量回归：scalar regression 向量回归：vector regression 序列生成：sequenc
使用深度学习框架的流程： 模型定义（包括损失函数的选择）-> 数据处理和加载 -> 训练（可能包含训练过程可视化）-> 测试 以下是根据官方教程的练手，其中卷积神经网络的部分会单独开一篇去写原理，目前俺还不太懂，哈哈哈哈！冲鸭！！！ 1 # 使用torchvision来加载并归一化CIFAR10数据集 2
初识设计模式 What is Design Patterns what is it Consist of History of Patterns Why shall we learn it Classification of patterns
1 C4.5 是机器学习算法中的一个分类决策树算法； 2 K-Means 聚类算法 3 Support vector machines 支持向量机 4 The Apriori algorithm 关联规则算法 5 EM 最大期望算法 6 PageRank 谷歌网页排名 7 AdaBoost 自适应提升算法 8 kNN: k-nearest neighbor classification 最邻
http://grzy.cug.edu.cn/zhuqiqi/zh_CN/index.htm 数据集：https://pan.baidu.com/s/1lfCJqzPuNSpjjyjq88LhjQ 该数据集包括12个类别，仅用于科研用途。以下各个类别中均包含200幅影像：农场、商业区、港口、闲置用地、工业区、草地、立交桥、停车场、池塘、居民区、河流、水体。 代码：
1. machine learning分类 supervised learning：output class is given (regression + classification) unsupervised learning 2. regression预测的结果是一个连续的值，即对x y进行拟合 linear regression：假设拟合后的结果是一条直线 y = bx + c θn对应xn前面的系数 y = θ0 +
激活函数：一般隐藏层用ReLU，binary classification 输出层用sigmod 激活函数
一、Course Introduction 1、机器学习就是自动找函式 Regression: output is a scalar. Classification：yes or no Binary classification：RNN作业 Multi-class Classification：CNN作业 Generation: 产生有结构的复杂东西（文字 图片等） Seq2Seq、GAN作业 2、Su
项目地址：https://github.com/oarriaga/face_classification 本文记录描述的是在 Windows 10 1909 版本下，编辑运行 face_classification 项目过程。因为项目有些时间没有更新了，所以似乎跟引用组件的最新版本会有些不匹配，在运行过程中摸索修改。 1、下载整个项目文件后，在 src 目
背景介绍 文本分类是NLP中的一个经典任务， 通常在大型的数据集进行一些预训练的模型在文本分类上可以取得很不错的成绩。例如word2vec， CoVe(contextualized word embeddings)和ELMo都取得了不错的成绩。Bert是基于双向transformer使用masked word prediction和NSP(next sente
论文链接： 1.Abstract 人脸检测，人脸对齐和FAC问题都是被独立研究，没有探索过这三类问题的关系；2）人脸属性预测都是使用的相同的网络结构，但人脸属性的学习复杂度是不一样的；针对以上的两点问题，作者提出了一个多任务多标签CNN，DMM-CNN（deep multi-task multi-label CNN）；DMM-CNN将人脸关键
一不小心把Ubuntu14升级到了16，折腾了好几天才把caffe安装上，建议在Ubuntu14的基础上进行安装，如果caffe官方能够支持16或者以上的版本就更好了。。。 我的环境是anaconda3+cuda10.1 首先应该安装opencv,试了opencv2.4.9,又试了opencv3.1，从编译方式安装都没有成功。 后来在网上
