Compressed-Sensing is a recent branch that separated from sparse and redundant representations, becoming a center of interest of its own. Exploiting sparse representation of signals, their sampling can be made far more eective compared to the classical Nyquist-Shannon sampling. In a recent work that emerged in 2006 by Emmanuel Candes, Justin Romberg, Terence Tao, David Donoho, and others that followed, the theory and practice of this field were beautifully formed, sweeping many researchers and practitioners in excitement. The impact this field has is immense, strengthened by the warm hug by information-theorists, leading mathematicians, and others. So popular has this field become that many confuse it with
being the complete story of sparse representation modeling. In this book I discuss the branch of activity on Compressed-Sensing very briefly, and mostly so as to tie it to the more general results known in sparse representation theory. I believe that the
accumulated knowledge on compressed-sensing could easily fill a separate book.
2022-02-14 11:35:27
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相对位置表示
python定义了一个keras层，该层采用相对位置表示和多头自我关注机制。
该代码来自论文“具有相对位置表示的自我注意”的源代码。
tensor2tensor库可从。
从tensorflow以tf导入tensorflow从tensorflow.keras导入keras导入层将numpy导入为np
2021-12-01 15:09:05
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learning representations by back-propagating errors
2021-11-30 11:04:10
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NLP系列:
Word2Vec原始论文:
Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
2021-11-10 21:19:02
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Transformer_Relative_Position_PyTorch:实现论文“Self-Attention with Relative Position Representations”-源码
Transformer_Relative_Position_Self_Attention
论文Pytorch 实现整个Seq2Seq框架可以参考这个 。
2021-11-08 17:37:23
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Lie Groups, Lie Algebras, and Representations基础理论介绍
2021-10-09 14:28:01
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此文档为ELMo的自己翻译稿子，有些地方可能有些偏差。但总体已经翻译完。
2021-10-03 16:07:19
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近年来，随着网络数据量的不断增加，挖掘图形数据已成为计算机科学领域的热门研究课题，在学术界和工业界都得到了广泛的研究。但是，大量的网络数据为有效分析带来了巨大的挑战。因此激发了图表示的出现，该图表示将图映射到低维向量空间中，同时保持原始图结构并支持图推理。图的有效表示的研究具有深远的理论意义和重要的现实意义，本教程将介绍图表示/网络嵌入的一些基本思想以及一些代表性模型。
2021-09-27 16:30:04
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HRNet-High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions.pdf
2021-09-11 14:11:29
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自我监督学习（SSL）
文件
论文2021
RGB-D显着目标检测的自监督表示学习（）
通过自我监督的多任务学习来学习特定于形式的表示形式以进行多模态情感分析（）（）
理解无对比对的自我监督学习动力学（）（）
多视角的自我监督学习。（）（ ICLR 2021 ）
与差异的对比：带有噪声标签的学习的自我监督式预训练。（）（ ICLR 2021 ）（）
自我监督的可变自动编码器。（）（ ICLR 2021 ）
自我监督视觉预训练的密集对比学习。（）（ CVPR 2021 ）（）（）
超越眼界的是：通过提取多模态知识进行自我监督的多目标检测和声音跟踪。（）（ CVPR 2021 ）
AdCo：有效地从自我训练的负面对手中学习无监督表示的对抗性对比。（）（ CVPR 2021 ）（）
探索简单的暹罗表示学习。（）
Barlow Twins：通过减少冗余进行自我监督的学习。（）
2021-07-23 20:00:05
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