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[论文阅读]Learning to Prune Dependency Trees with Rethinking for Neural Relation Extraction[ACL2021]
论文地址：https://aclanthology.org/2020.coling-main.341/ 代码地址： 数据集：TACRED，SemEval 本文提出了一种新的体系结构，称为动态剪枝图卷积网络（DP-GCN），该网络以端到端的方式学习通过重新思考来剪枝依赖树。在DP-GCN的每一层中，我们使用一个选择模块，集中于用一组二进制门表示目标关系R语言的rthinking安装（windows）
总体介绍 一、安装RTool4（R4.0） 官网教程 下载地址：https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/ 安装后启动R写入：（环境配置） writeLines( ' PATH="${RTOOLS40_HOME} \\ usr \\ bin;${PATH}" ' , con = " ~/.Renviro《RETHINKING POSITIONAL ENCODING IN LANGUAGE PRE-TRAINING》TUPE论文复现
论文《TUPE》复现 原有的注意力计算公式拆分为四部分后发现，中间两部分（word-to-position, position-to-word）对于识别并没有什么明显的作用，并且第一部分（word-to-word）和第四部分论文提出将位置信息与词嵌入信息分离开选择各自的权重矩阵来更新参数，提出的原因是由于将原有的注意力计后门触发器之频域角度——Rethinking the Backdoor Attacks’ Triggers A Frequency Perspective
Rethinking the Backdoor Attacks’ Triggers A Frequency Perspective 尚未发布，收录于arxiv—— 论文链接 本文指出，现有的后门攻击在频域领域上的研究不足。因此本文提出通过频域信息来辨别后门样本，并以此构建了频域不可见的后门样本。 一个直观的想法就是，后门样本与自然CVPR 2021 Rethinking Channel Dimension for Efficient Model Design
写在前面 这篇文章配合原文食用效果更佳。作者资历尚浅，仍在学习中，欢迎讨论指正。 论文传送门：Rethinking Channel Dimension for Efficient Model Design 主要思路 通过研究channel数量的变化对网络的表达能力的影响，找到一种最优的配置channel数的方法，使轻量化网络（定义为限制【EfficientNet】《EfficientNet：Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》
ICML-2019 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Compound Model Scaling4.1 Problem Formulation4.2 Scaling Dimensions4.3 Compound Scaling 5 EfficientNet Architecture6 Experiments6.1 Datasets6.2 Experimental f2 AI论文笔记--Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
2 AI论文笔记–Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 原文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567 还不错的笔记： 1、InceptionV1-V4演进：https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/89046890 2、别人的笔记https://blog.csdn.net/qq_39109729/Rethinking “Batch” in BatchNorm - 1 - 论文学习
Rethinking “Batch” in BatchNorm Abstract BatchNorm是现代卷积神经网络的重要组成部分。它对“batches”而不是单个样本进行操作的独特特性，引入了与深度学习中大多数其他操作显著不同的行为。因此，它会导致许多隐藏的警告，可能以微妙的方式对模型的性能产生负面RETHINKING THE VALUE OF NETWORK PRUNING 笔记：
RETHINKING THE VALUE OF NETWORK PRUNING 笔记： ABSTRACT： training a large, over-parameterized model is often not necessary to obtain an efficient final modellearned “important” weights of the large model are typically not useful for the small pruned model【语义分割】CVPR2021_Rethinking BiSeNet For Real-time Semantic Segmentation
文章目录 一、背景二、动机三、方法3.1 Design of Encoding Network3.2 Decoder 四、实验4.1 消融实验4.2 和 SOTA 方法对比 Paper: https://arxiv.org/abs/2104.13188 Code: https://github.com/MichaelFan01/STDC-Seg 一、背景 现有的语义分割方法，如 Deeplabv3、psFastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation
FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation （CVPR2019） 1.摘要 目前的语义分割通常采用主干网中的扩展卷积来提取高分辨的特征图，这带来了计算复杂度和内存占用。 为了替代耗时和消耗内存的膨胀卷积，我们提出了一种新的联合上采样模块论文阅读 Rethinking Pre-training and Self-training
--> 自训练只是分类，回归能进行自训练吗？ 论文阅读 Rethinking Pre-training and Self-training 晚星 关注他 11 人赞同了该文章 Paper : https://arxiv.org/abs/2006.06882 概述 Google Brain 的文章，一作都是大牛。这篇文章延续之前何恺明的 RethiRethinking the performance comparison between SNNS and ANNS
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 人工神经网络（ANN）是通向人工智能的一种流行途径，它已经通过成熟的模型，各种基准，开源数据集和强大的计算平台获得了非凡的成功。脉冲神经网络（SNN）是一类有前途的模型，可以模拟大脑的神经元动态，已受到脑启发式计【论文笔记】Pyramidal Convolution: Rethinking Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
地址：https://arxiv.org/pdf/2006.11538.pdf github：https://github.com/iduta/pyconv 目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络，通过堆叠3×3的卷积核和下采样层，会在减少图像的大小的同时增加感受野，使用小尺度的卷积核存在两个问题： 实际感受野的大小比理论上的感受野大小论文阅读笔记（四十三）【AAAI2020】：Rethinking Temporal Fusion for Video-based Person Re-identificationon Semantic
Introduction 作者认为之前提出的网络忽视了不同阶段的特征差异，新提出了一个同时考虑时间、语义信息的网络框架。在时间维度采用了注意力机制，之前的方法都是将每一帧看成独立的个体提取注意力得分，但作者考虑了帧与帧之间的关系信息；在语义维度采用了CNN多层特征融合的策略 MethRethinking in my projects
最近在面试过程中，有的面试官针对我的项目问的一些问题令我对自我的项目和经历有了一些新的思考，于是决定花时间来重新整理一下我的项目。 基于美学分析下的多任务CNN显着性分布预测 Motivation: 美学+显著性强相关 多任务CNN Multitask Learning (MTL) is an inductive transfer m图像分类（三）GoogLenet Inception_v3：Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision
Inception V3网络（注意，不是module了，而是network，包含多种Inception modules）主要是在V2基础上进行的改进，特点如下：将滤波器尺寸（Filter Size）较大的卷积分解成若干滤波器尺寸较小的卷积。根据作者在论文中提出的optimization ideas，大卷积总可以被分解成3*3卷积层序列，而且需要的话还可以进MultiResUNet: Rethinking the unet architecture for multimodel biomedical image segmentation
MultiResUNet: Rethinking the unet architecture for multimodel biomedical image segmentation Dataset Motication: Variation of scale in medical images: 医学图像在尺度上的多样性 Probable semantic gap between the corresponding levels of the encoder-decoder: