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论文拾遗 | 4月论文集锦
因此，决定开设此栏目，分享有一些有意思的论文（热度大），有部分论文可能后续出AI论文速读和论文精读。 分享的论文将不拘泥于时空（spatial-temporal）和时序（time series）领域，我们也会收录其他领域有意思的文章，期待与大家在学术的海洋中，一起探索，一起遨游！ 关键词：语言模型，时间序列，零样本推理 通过GPT-4获取可以执行以生成信号的代码来生成真实的时间序列和文本对 3. （就5页） 关键词：Mamba，Transformer，时间序列预测 MambaFormer 4. 关键词：Visual Mamba，状态空间模型 4.
53110编辑于 2024-11-19 - 来自专栏CV学习史
GoogLeNetv4 论文研读笔记
为此，他们设计了Inception v4，相比v3，它有更加统一简化的网络结构和更多的inception模块 在本文中，他们将两个纯Inception变体(Inception-v3和v4)与消耗相似的 Inception-v4网络的35 * 35 网格模块，对应Inception-v4的Inception-A ? Inception-v4网络的17 * 17 网格模块，对应Inception-v4的Inception-B ? Inception-v4网络的8 * 8 网格模块，对应Inception-v4的Inception-C ? 35 * 35 -> 17 * 17 的降维模块(Fig7) ? 之后Inception-ResNet-v2与Inception-v4相比，架构的总体结构可以看出是很相似的，最大的区别在于数据是否是直接传到下一层的，如下 Inception-v4(Inception-A
80520发布于 2019-09-10 - 来自专栏Mybatis学习
YOLO V4论文解读
YOLO V4论文解读 一、YOLOV3回顾 二、YOLOV4中 三、Bag of freebies 数据扩充： 模拟对象遮挡： 结合多幅图像进行数据扩充： 解决类别不平衡： label smoothing module: 3、feature integration:（特征集成） 4、activation function: 5、post-processing method: YOLOv4 - use: 五 、 Random training shapes (随机多尺度的训练) 12、 Mish activation 13、 CSP 14、 SPP 15、 SAM-block 16、 PAN YOLO V4论文地址 CIoU_ loss(yolov4采用的) Yolov4-use: 1、CutMix and Mosaic data augmentation. 2、DropBlock regularization. 好了上面就是对YOLOv4的一些新的改进的解读，具体参考了b站的一位小伙伴，后面我将继续写下yolov4的代码具体实现。。。真的好难，加油！
1.1K30发布于 2021-06-21 - 来自专栏CreateAMind
4篇前沿强化学习论文
4 UNSUPERVISED CONTROL THROUGHNON-PARAMETRIC DISCRIMINATIVE REWARDS David Warde-Farley, Tom Van de Wiele
69330发布于 2018-12-26 - 来自专栏图与推荐
ICML 2020 | 4 篇推荐系统相关论文
本文介绍 ICML2020 中 4 篇与推荐系统相关的论文。 4. Optimizing Long-term Social Welfare in Recommender Systems: A Constrained Matching Approach ?
1.3K30发布于 2020-07-21 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.6.13）！共4篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 13 Jun 2022 total number : 4 Rethinking Spatial Invariance of Convolutional Networks for Real-time Hyper-Dimensional Reconfiguration at the Edge using Hardware Accelerators 论文/Paper: http:/ 2206.05128 代码/Code: None Saccade Mechanisms for Image Classification, Object Detection and Tracking 论文
23620编辑于 2022-09-02 - 来自专栏GiantPandaCV
一张图梳理YOLOv4论文
Darknet原作者pjreddie在readme中承认了YOLOv4 来看看YOLOv4和一些SOTA模型的对比，YOLOv4要比YOLOv3提高了近10个点。 ? FPS vs AP 1. 结构 YOLOv4的模型结构笔者读了一下yolov4.cfg文件，然后根据结构画出了大体结构。 ? YOLOv4简化结构图 其中没有详细展开backbone部分，其实backbone之前在解读CSPNet的时候就讲过了，YOLOv4使用的是CSPDarknet53作为Backbone。 4. （ASFF中就比较有侧重，先提出一个由多个Trick组成的baseline,然后在此基础上提出ASFF结构等创新性试验，安排比较合理） 此外，笔者梳理了yolov4.cfg并没有发现在论文中提到的创新点比如 FPN换成了PANet中的FPN 结构方面就这些不同，不过训练过程确实引入了很多特性比如： Weighted Residual Connections(论文中没有详细讲) CmBN Self-adversarial-training
1.5K20发布于 2020-04-26 - 来自专栏图与推荐
ICML 2020 | 4 篇图卷积网络相关论文
本文介绍 ICML2020 中 4 篇与图卷积网络相关的论文。 论文 亮点 1. 自监督何时有助于图卷积网络？ 首次将自监督纳入 GCNs 的系统探索和评估 2. 简单和深图卷积网络 设计与分析了深图卷积网络 4. 常曲率图卷积网络 提出图卷积网络到常曲率空间的数学基础概括 1. 论文代码可以在 https：//github.com/shen-Lab/SS-GCNS 上获得。 ? 通过多任务学习对 GCN 进行自监督的总体框架。 有监督节点分类—平均分类精度(%) 4. Constant Curvature Graph Convolutional Networks ?
1.6K30发布于 2020-07-22 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.5.30）！共4篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 30 May 2022 total number : 4 Transformers - - 1 篇 Future Transformer for Long-term Action Anticipation 标题：长期行动期望的未来Transformer 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2205.14022 代码/Code: None 其他/Other /github.com/NVlabs/Bongard-HOI V-Doc : Visual questions answers with Documents 标题：V-DOC：带有文档的视觉问题答案 论文
25910编辑于 2022-09-02 - 来自专栏秋枫学习笔记
近期LLM4Rec前沿论文汇总
关注我们，一起学习 简单汇总了一下LLM4Rec的最新进展，希望对大家有帮助，部分文章已经解读过，后续也会对其中的一些有趣的文章进行阅读。 具体来说，E4SRec将ID序列作为输入，确保生成的输出位于候选列表中。 此外，E4SRec具有在单个正向过程中生成整个排名列表的能力，并且只需要一组最小的可插入参数，这些参数是为每个数据集训练的，同时保持整个LLM冻结。 我们通过在四个广泛使用的真实世界数据集上进行的综合实验，证实了我们提出的E4SRec的有效性、效率和可扩展性。 交流群：点击“联系作者”--备注“研究方向-公司或学校” 欢迎|论文宣传|合作交流 往期推荐 超长序列推荐：如何让推荐系统“读懂”你的“人生轨迹” ControlRec：对齐LLM和推荐系统之间的语义差异
92110编辑于 2023-12-13 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.6.20）！共4篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 20 Jun 2022 total number : 4 Video Shadow Detection via Spatio-Temporal Interpolation Consistency Training 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2206.08801 代码/Code: https://github.com/yihong-97/stict FD-CAM 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2206.08500 代码/Code: https://github.com/allenai/isee IRISformer: Dense
24230编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.6.3）！共4篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 3 Jun 2022 total number : 4 Modeling Image Composition for Complex Scene Generation 论文/ Modeling sRGB Camera Noise with Normalizing Flows 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2206.00812 代码/Code: None Noise2NoiseFlow: Realistic Camera Noise Modeling without Clean Images 论文/Paper: http://arxiv.org
30520编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.5.9）！共4篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo Updated on : 9 May 2022 total number : 4 Prompt Distribution Learning 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2205.03340 代码/ Code: None Generate and Edit Your Own Character in a Canonical View 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2205.02974 代码/Code: None Scene Graph Expansion for Semantics-Guided Image Outpainting 论文/Paper: http://arxiv.org /pdf/2205.02958 代码/Code: None Generating Representative Samples for Few-Shot Classification 论文/Paper:
39820编辑于 2022-05-19 - 来自专栏深度学习自然语言处理
时间序列预测入门必读的4篇论文
接下来推荐几篇经典论文供大家学习复现。帮你快速梳理时序预测算法的种类的原理。 论文中的算法DeepAR已经集成在Amazon Sagemaker机器学习平台，对外提供预估服务的功能。 本论文提出了一种方法，用于解决不同层级预测结果不一致的问题。 上述4篇论文在深度之眼《时间序列预测项目班》中都有系统地讲解，其第1篇论文《Forecasting at Scale》的讲解业已开源给本公号粉丝，扫下方二维码即可获取。 时间序列预测的范式 时间序列预测的专有名词 时间序列的评估 时间序列与机器学习 2、Prophet算法 前言 Prophet 整体视角 模型建模 模型训练 模型预测 PS：会讲解论文代码 ↑
1K10编辑于 2022-04-22 - 来自专栏时空探索之旅
WWW 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph & Graph4LLM】
本文总结了2026 WWW上有关LLM Graph的相关论文，包含Research一个Track的论文（没有其它track），总计24篇，如有疏漏，欢迎补充。 笔者将LLM和Graph结合的工作分为两大类，一类是LLM4Graph，即LLM做图任务。 另外一类是利用Graph4LLM，即利用图这种格式来增强LLM的能力。 LLM4Graph1. 【LLM4Graph与Graph4LLM】 ICLR 2026 | Rebuttal前 图基础模型(GFM)&文本属性图(TAG)高分论文 AAAI 2026 | 图基础模型(GFM)&文本属性图(TAG )论文总结 此公众号的文章皆系本人原创，辛苦码字不易！
31410编辑于 2026-03-10 - 来自专栏时空探索之旅
ICLR 2026 | LLM×Graph论文总结【LLM4Graph与Graph4LLM】
本文总结了2026 ICLR上有关LLM Graph的相关论文。总计29篇，如有疏漏，欢迎补充。 , Beatrice Bevilacqua, Bruno Ribeiro, Carola-Bibiane Sch枚nlieb 分数：10, 4, 2, 6 信心：4, 4, 4, 4 均分：5.5 TL 6, 6, 4 信心：4, 4, 4, 4 均分：5.0 TL; DR：We propose GTool, which is the first work aiming to enhance the 6, 4, 6 信心：3, 2, 5, 3 均分：5.0 推荐阅读 ICLR 2026 | Rebuttal前 图基础模型(GFM)&文本属性图(TAG)高分论文 AAAI 2026 | 图基础模型( GFM)&文本属性图(TAG)论文总结 此公众号的文章皆系本人原创，辛苦码字不易！
37210编辑于 2026-03-10 - 来自专栏AI算法与图像处理
【收藏】时间序列预测入门必读的4篇论文
接下来推荐几篇经典论文供大家学习复现。帮你快速梳理时序预测算法的种类的原理。 03 入门必读的4篇paper *01 基于历史数据对未来做出预测×2篇 01 Forecasting at Scale Prophet是Facebook开发的时间序列预测软件包，在业内具有广泛的应用。 论文中的算法DeepAR已经集成在Amazon Sagemaker机器学习平台，对外提供预估服务的功能。 本论文提出了一种方法，用于解决不同层级预测结果不一致的问题。
1.2K40编辑于 2022-12-11 - 来自专栏庄闪闪的R语言手册
基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（4）
前三幅图的详细代码介绍可见：基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（3）基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（2）基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）。 这一部分在第一篇推文 基于 R 语言的科研论文绘图技巧详解（1）给出，代码将在文末中完整代码给出。 手动修改大部分面板，具体可以参考本篇文章[2]。 20.0 shear_stress 0.00174000 # 2 6.0 shear_stress 0.01622000 # 3 2.0 shear_stress 0.16065000 # 4 1 0.588519612 # 5 4 0.036782476 这里绘制，小编带大家一步步解释，尤其注意作者的思想。 = "b == 1.1*mu*m",parse=T,angle=90) + annotate(geom = "text",x =5.6 ,y =0.6 ,label = "tau == frac(4*
1.1K20编辑于 2022-05-24 - 来自专栏数据派THU
2023年4月的12篇AI论文推荐
来源：DeepHub IMBA本文约4200字，建议阅读10+分钟GPT-4发布仅仅三周后，就已经随处可见了。 本月的论文推荐除了GPT-4以外还包括、语言模型的应用、扩散模型、计算机视觉、视频生成、推荐系统和神经辐射场。 GPT-4 在上个月一直是无可争议的明星。这篇评估报告包含了 GPT-4 实验的样本和操作。 作者认为 GPT-4 表现出的一些行为可以被标记为一般智能，同时承认其局限性和警告。 目测效果很不错，这个论文我在研究他的源代码，所以后续还有更详细的应用和解释。
87421编辑于 2023-04-25 - 来自专栏DeepHub IMBA
2022 年 4 月 10篇 ML 研究论文推荐
NVidia 的新 H100 GPU已经发布了，我们也很久没有发论文推荐了，这是4月份的论文推荐：Google 的 5400 亿参数 PaLM、Pathways、Kubric、Tensor Programs 论文的这项工作展示了如何更有效地完成超参数调整。 为了训练神经网络，必须选择合适的超参数。 论文中提到的方法可以在小型模型中找到最佳超参数，然后扩展模型到大型模型进行最终的资源密集型训练运行。 4、STaR: Selt-Taught Reasoner. Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding” by Jacob Devlin et al. 2018. [4]
63020编辑于 2022-04-14
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