重点： 有的模型只能进行instance级别的representation，本文是任意层级 选取positive pair 的原则是：模型根据不同上下文对于同一个时间戳的representation应当一致。 随机剪裁层保证了模型不会只学到绝对位置信息而忽视了上下文信息。 疑问 本模型在ETTH 数据集上的表现既有Informer能捕捉长期信号的优点，也有TCN能捕捉周期性信号的优点。 其他数据集 ...
2021-11-01 18:27 0 1621 推荐指数：
2020 Towards Universal Representation Learning for Deep Face Recognition Abstract ...
论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测 论文作者：Shaoqing Ren ...
由RCNN到FAST RCNN一个很重要的进步是实现了多任务的训练，但是仍然使用Selective Search算法来获得ROI，而FASTER RCNN就是把获得ROI的步骤使用一个深度网络RPN来 ...
[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 解决异构网络上的节点嵌入 ...
一、创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Sear ...
论文地址：面向基于深度学习的语音增强模型压缩 论文代码：没开源，鼓励大家去向作者要呀，作者是中国人，在语音增强领域 深耕多年 引用格式：Tan K, Wang D L. Towards model compression for deep learning based speech ...
论文及代码 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.04402 代码：http://www.svcl.ucsd.edu/projects/universal-detection/ 概述 文章提出了一个通用的目标检测系统，适用于不同的图像领域而不需要该领域的先验知识 ...
Time-Series Analysis A time series is a set of observations for a variable over successive periods of time(e.g., monthly stock market returns ...
