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The Road To AGI

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LambdaNet 摘要速览

LAMBDANET: PROBABILISTICTYPEINFERENCEUSINGGRAPHNEURALNETWORKShttps://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2020/Conference代码补全,即自动推断变量类型,在Python和TypeScript编程语言 成为一个流行的需求,变量类型注解 可帮助代码补全 和 静态错误捕获,这些变量的类型注解...

2020-03-20 09:53:46

spark 报错 No Encoder found for Iterable

查看了一下map每个返回的是immutable.Iterable[MyClass],调用toSeq方法就行了。

2020-03-18 18:10:24

deterministic variational inference for robust BNNs 摘要速览

DETERMINISTIC VARIATIONAL INFERENCE FOR ROBUST BAYESIAN NEURAL NETWORKShttps://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/Conference贝叶斯网络 在只有有限数据训练时 很不错,为了用深度学习解决 概率推理,variational Bayes 的理论基础,应用性 和计算效率 都不...

2020-03-16 10:47:34

BA-NET 摘要速览

https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/ConferenceBA-NET: DENSE BUNDLE ADJUSTMENT NETWORKS本文介绍一个网络结构,来解决 structure-from-motion(SfM)问题,通过 特征矩阵 bundle adjustment (BA),这个网络结构能够明显的通过 特征矩阵误差 的形式 强化...

2020-03-16 10:14:02

NS-CL 摘要速览

https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2019/ConferenceTHE NEURO-SYMBOLIC CONCEPT LEARNER:INTERPRETING SCENES, WORDS, AND SENTENCESFROM NATURAL SUPERVISION我们提出Neuro-Symbolic Concept Learner (NS-CL...

2020-03-15 20:34:42

how powerful are GNNs? 摘要速览

我们对GNN的表示性质和局限了解有限,这里,我们提出一个理论框架来分析GNN的表示能力,我们的研究灵感来自Weisfeiler-Lehman (WL) 图同构测试,本文的贡献有4点:1)我们显示GNN最多和WL测试一样能区分图结构,2)我们建立条件 on the neighbor aggregation and graph readout functions,证实GNN和WL测试一样强大,...

2020-03-15 20:15:20

GEN Encoder 摘要速览

Generic Intent Representation in Web Search本文提出GEneric iNtent Encoder (GEN Encoder),为用户搜索意图训练一个向量表示,使用大规模必应搜索的用户点击日志作为用户意图的弱监督GEN Encoder 端对端的 训练将 查询和点击信息 映射到相似向量,之后再在多个任务finetune,实验在 一个 查询意图相似性 数...

2020-03-13 11:20:38

正则表达式 匹配任意零个到多个字符

import reprint(re.findall("防治.{1,2}动脉硬化","防治动脉硬化"))print(re.findall("防治.{1,2}动脉硬化","防治高血压动脉硬化"))print(re.findall("防治.{1,3}动脉硬化","防治高血压动脉硬化"))print(re.findall("防治.{1,4}动脉硬化","防治高血压动脉硬化"))prin...

2020-03-12 18:05:57

Spherical Text Embedding 摘要速览

https://github.com/yumeng5/Spherical-Text-Embeddinghttps://arxiv.org/abs/1911.01196无监督文本向量表示技术在NLP任务很重要,然而之前的文本向量表示在笛卡尔空间训练得到,这样的话 在文本相似度、文档聚类任务上,训练阶段 和 预测阶段 是有一定差距的。为了解决这个问题,我们提出了 一种 无监督 词汇 和 段落向量...

2020-03-12 10:10:14

Set Transformer 摘要速览

https://arxiv.org/abs/1810.00825许多机器学习任务,比如 多实体学习、3D形状识别、few-shot图像分类 被定义为实体的集合,解决这类问题时不关心集合内元素的顺序,模型不受 元素的顺序变化 影响,我们提出一种基于注意力机制的神经网络模块Set Transformer来专门解决这类输入是一个集合的问题。模型包括encoder和decoder,都依赖于注意力机制,...

2020-03-12 09:42:59

Mac 手动更新MacOS系统

在App Store搜MacOS。。。

2020-03-12 09:30:18

AutoML-Zero 摘要速览

https://github.com/google-research/google-research/tree/master/automl_zerohttps://arxiv.org/abs/2003.03384AutoML-Zero aims to automatically discover computer programs that can solve machine learning...

2020-03-11 15:07:57

Online Meta-Learning 摘要速览

https://arxiv.org/pdf/1902.08438.pdf智能系统想要解决:之前训练好的模型加速新任务的训练,有两个范式解决这个问题:meta-learning把这个问题看作:训练一个模型,这个模型在新的任务会快速适应,相反,online (regret based) learning把这个问题看作: 只训练一个模型,适应一系列的任务,这篇文章将meta-learning和...

2020-03-09 19:15:28

Manifold Mixup 摘要速览

https://arxiv.org/pdf/1806.05236.pdfhttps://github.com/vikasverma1077/manifold_mixup深度学习善于拟合训练数据,在测试数据分布稍有差异时,预测效果就不好,这种测试数据包括数据分布偏移, 异类, 对抗样本,为解决这个问题,我们提出Manifold Mixup,即一种简单的正则化方法,Manifold Mixu...

2020-03-09 16:15:34

理解和使用spark的flatMap的最好的一个例子

import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder.appName("Test Application").enableHiveSupport().getOrCreate() ...

2020-03-06 11:29:09

spark 2.2 IDEA里 Cannot resolve symbol toDF

已经有import spark.implicits._val spark = SparkSession.builder.appName("Test Application").enableHiveSupport().getOrCreate()import spark.implicits._尝试:在pom.xml试试改改<scope>关掉IDEA再删掉.idea文件夹Fil...

2020-03-06 10:24:12

spark 2.2 创建一个临时的dataframe以测试

import org.apache.spark.sql.SparkSessionobject Test { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder.appName("Test Application").enableHiveSupport().getOrCreate() ...

2020-03-05 17:07:53

python 统计词在文档中的出现次数

import redoc = "马铃薯有抗氧化抗衰老防衰老的作用"count = len(re.findall("衰老", doc))print(count)print结果:2

2020-03-04 14:09:10

mac 关闭/禁用 spotlight 快捷键

经常和输入法快捷键冲突,左上角苹果icon,进入system preference然后点上图,然后左下角有个快捷键的按钮,进去设置

2020-03-02 09:52:54

multi-label分类,loss一直增大

label为[batch_size, num_class]logits为[batch_size, num_class]每个label为比如[0,0,1,0,0,0,1,0,1,0],就是10类有3类正确不能用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logitsPytorch使用torch.nn.BCElossTensorflow使用tf.losses.sigmo...

2020-02-25 20:13:35

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