08 2020 档案
摘要：大量的学习任务需要处理包含丰富元素间关系信息的图数据。图神经网络(GNNs)是一种连接主义模型，它通过图节点之间的消息传递来捕获图的依赖性。 与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其任意深度的邻域的信息。虽然原始的gnn很难训练为定点，但最近在网络架构、优化技术和并行计算方面的
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摘要：前言：这个是2018年上半年完成的，这里只贴出硬件设计部分，软件设计部分可以看上位机说明书。 该项目曾获优秀毕业设计： 设计总说明 随着科学技术的不断发展，高集成度、高精度、高可靠性的一体化温湿度变送器开始 得到广泛的应用．同时随着应用场景的增多，更多类如管理不及时、数据丢失、响应速度 慢、不便于远
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摘要：前言：这是我在2018上半年时完成的一个C#上位机：温湿度监控软件-的说明书。贴出来与大家分享。 温湿度监测系统 使用说明书 目 录 1软件概述... 4 1.1编写目的... 4 1.2参考资料... 4 1.3术语和缩略词... 4 2软件安装... 4 2.1软件功能... 4 2.2软件安装
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摘要：前言：这个项目是在2016-2017完成的，做的很浅显，贴出来与大家分享，希望能有帮助。 该项目曾获：中国人工智能学会博耳杯三等奖，中国移动物联网创客大赛一等奖 摘要 本项目主要是针对脑电信号控制的智能轮椅的设计，脑电控制是智能医疗领域的重要研究方向，旨在帮助行动不便但智力清晰的老年人和残疾人士重获
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摘要：Turn-Taking: 参加会话的人参加整个会话的过程中轮流说话，end-of-utterance detection systems，是对说话转变的预测，既什么时候发生对话者之间的转变。 Evaluation of Real-Time Deep Learning Turn-Taking Mode
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摘要：0、循环神经网络 (Recurrent Neural Network) 每一步的参数W是固定的 当前隐状态包含了所有前面出现的单词信息 对于RNN，如何训练Train: ①：每一时刻的输出误差Et都有之前所有时刻的隐状态ht有关，因此是求和符号 ②：对于隐状态之间的求导，链式法则的使用会出现，WR的
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摘要：用Pytorch写一个神经网络的步骤： Prepare dataset Design model using Class (inherit from nn.Module) Construct loss and optimizer (using Pytorch API) Training cycle
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摘要：title: Graph-Based Social Relation Reasoning, 2020 task: we propose a simpler, faster, and more accurate method named graph relational reasoning netwo
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摘要：假设数据集是独立同分布的，可以将数据集划分为不同的比例：Train Set and Test Set. 同时在Train Set and Test Set上做精度测试，或者隔一段时间在Test Set上做测试，来判断训练模型是否发生过拟合，受否需要提前的终止，目的是选择最好的模型参数。（严格的说，其
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摘要：一些基础的操作： import torch as th a=th.rand(3,4) #随机数，维度为3，4的tensor b=th.rand(4)print(a)print(b) a+b tensor([[0.3777, 0.4128, 0.6244, 0.7772], [0.0859, 0.93
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摘要：多人对话过程中存在的问题： 1）对于双方对话：存在明显的Speaker和Listener/addressee.但对于多人会话：就存在很多种情况。Clark【6】给出了对listener的分类
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摘要：面向领域特定目标的对话系统通常需要建模三种类型的输入，即(i)与领域相关的知识库，(ii)对话的历史(即话语序列)和(iii)需要生成响应的当前话语。 在对这些输入进行建模时，当前最先进的模型(如Mem2Seq)通常会忽略知识图和对话上下文中的句子中固有的丰富结构。 受最近结构感知图卷积成功的启发针
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摘要：The key mechanism of transformer-based models is cross-attentions, which implicitly form graphs over tokens and act as diffusion operators to facilita
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摘要：This article aims to tackle the problem of group activity recognition in the multiple-person scene. 1）以往模型忽略：most long short-term memory (LSTM)-based
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摘要：从语法和拼写到风格和语气，Grammarly帮助你消除写作错误，找到完美的词语来表达自己。当你在Gmail、Twitter、LinkedIn和几乎任何你发现自己在写作的地方写作时，你都会从Grammarly那里得到建议。 Grammarly是一个写作助手，比语法更深入，为你提供全面的写作反馈。你可以
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摘要：1）spatial-based methods define graph convolutions based on a node’s spatial relations 基于空间的方法根据节点的空间关系定义图卷积 2）the spatial-based graph convolutions con
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摘要：STGNNs：SPATIAL–TEMPORAL GRAPH NEURAL NETWORKS 许多实际应用中的图在图结构和图输入方面都是动态的。STGNNs在捕获图的动态性方面占有重要地位。 这类方法的目的是建模动态节点输入，同时假设连接节点之间的相互依赖性。STGNNs同时捕获一个图的空间和时间依赖
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摘要：publish: Transactions of the Association for Computational Linguistics，2016 tasks: predicting popularity of comments in Reddit discussions contributio
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