06 2021 档案
摘要:在introduction的最后,一般会总结一下本论文的contributions,那该怎么写contributions呢?下面给出一篇很具有代表性的模板,摘自2021ICLR-SEED: SELF-SUPERVISED DISTILLATION FOR VISUAL REPRESENTATION.
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摘要:对图像中语义信息、高层和底层特征的理解 关于图像中“语义信息”的理解
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摘要:摘自:01 | 行业视角:产品经理眼中的人工智能
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摘要:一些参考资料: [1] 李宏毅机器学习教学视频 semi-supervise [2] 李宏毅视频的文字稿 (上面两个资料的讲解顺序是:semi-supervised generative model --> low density assumption --> smooth assumption)
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摘要:图神经网络(5)_GCN原理与代码(哔哩哔哩视频)github 笔记: 其他一些资料: DGL官方教程,包含图的介绍、节点分类、边分类、整图分类等实例代码 李宏毅机器学习视频 Graph Neural Network 1 (哔哩哔哩视频) 李宏毅机器学习视频 Graph Neural Network
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摘要:论文写总结主要可以包括以下几点: 论文做的是什么问题; 我们提出了什么方法; 具体分为哪几个模块,各模块功能; 实验效果; 未来的研究计划; 示例: 2020ECCV, Si et al. Adversarial Self-Supervised Learning for Semi-Supervise
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摘要:一般摘要写这几个内容: 我们研究什么问题; 前人是怎么研究这个问题的,有什么不足,还存在哪些挑战; 为解决这个挑战,我们提出什么方法; 具体来说,这个方法主要包含哪几个模块和步骤; 实验效果。 示例:(2020ECCV, Si et al. Adversarial Self-Supervised L
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摘要:摘自:Solving the multiple instance problem with axis-parallel rectangles. Thomas G. Dietterich et al. 1997.
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