*Knowledge

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Dynamic Rectification Knowledge Distillation

摘要知识蒸馏是一种技术，其目的是利用dark知识压缩信息，并将信息从一个庞大、训练有素的神经网络（教师模型）传输到一个较小、能力较差的神经网络（学生模型），从而提高推理效率。由于在边缘计算设备上部署这种笨重模型的复杂性令人望而却步，这种提取知识的方法得到了普及。一般来说，用于教授较小学生模型的教师模型本质上很麻烦，培训成本也很高。为了彻底消除繁琐教师模型的必要性，我们提出了一个简单而有效的知识提取
乱搭巴士·2022-11-07 08:22

【论文笔记_知识蒸馏_2022】Knowledge Distillation with the Reused Teacher Classifier

（下文中的知识提炼即知识蒸馏）摘要知识提炼的目的是将一个强大而繁琐的教师模型压缩到一个轻量级的学生模型中，而不至于牺牲很多性能。为此，在过去的几年里，人们提出了各种方法，一般都有精心设计的知识表示，这反过来又增加了模型开发和解释的难度。相比之下，我们的经验表明，一个简单的知识提炼技术足以大大缩小师生之间的性能差距。我们直接将预先训练好的教师模型中的判别分类器重新用于学生推理，并通过单一的ℓ2损失的
乱搭巴士·2022-11-07 08:22

【论文笔记_知识蒸馏_目标检测_2022】Decoupled Knowledge Distillation

摘要目前最先进的蒸馏方法主要是基于从中间层蒸馏出深层特征，而对数蒸馏的意义被大大忽略了。为了提供一个研究Logit蒸馏的新观点，我们将经典的KD损失重新表述为两个部分，即目标类知识蒸馏（TCKD）和非目标类知识蒸馏（NCKD）。我们对这两部分的效果进行了实证调查和证明。TCKD传递有关训练样本"难度"的知识，而NCKD则是Logit蒸馏法发挥作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一
乱搭巴士·2022-11-07 08:22

【轻量化深度学习】知识蒸馏与NLP语言模型的结合

KnowledgeDistillationStudent:WenxuanZengSchool:UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaDate:
Mr.zwX·2022-11-07 08:18

深度学习论文笔记（知识蒸馏）—— FitNets: Hints for Thin Deep Nets

现在才爬起来写总结…，不少论文的idea还是不错的主要工作让小模型模仿大模型的输出（softtarget），从而让小模型能获得大模型一样的泛化能力，这便是知识蒸馏，是模型压缩的方式之一，本文在Hinton提出knowledgedistillation
菜到怀疑人生·2022-11-07 08:12

综述：自动驾驶应用中知识增强的机器学习方法（一）

arXiv2022年5月10日上传论文“KnowledgeAugmentedMachineLearningwithApplicationsinAutonomousDriving:ASurvey“，作者来自德国多个
普通网友·2022-11-07 08:42

深度学习论文笔记（知识蒸馏）——Distilling the Knowledge in a Neural Network

文章目录主要工作motivationmethod实验主要工作提出一种知识蒸馏的方法，可以压缩模型，让小模型达到与集成亦或是大型模型相似的性能提出一种新的集成学习方法，可以让模型训练速度更快，并且是并行训练本文只总结第一点motivation大型模型往往不适合线上部署，一方面是计算资源消耗大，另一方面是响应速度慢，因此Hinton便考虑是否可以将大模型的知识迁移到小模型上，这里有两个问题大型模型知识
菜到怀疑人生·2022-11-07 08:42

知识蒸馏学习笔记--Distilling the Knowledge in a Neural Network

DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetworkDistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork"首次提出了知识蒸馏（暗知识提取）的概念，通过引入与教师网络
梦坠凡尘·2022-11-07 08:12

知识蒸馏学习笔记--Structured Knowledge Distillation for Semantic Segmentation

StructuredKnowledgeDistillationforSemanticSegmentation论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.04197.pdf我发现的第一篇语义分割使用知识蒸馏方法的论文
梦坠凡尘·2022-11-07 08:12

李宏毅《机器学习》模型压缩-网络剪枝

本文主要介绍五种模型压缩的方法：①网络剪枝（NetworkPruning）②知识蒸馏（KnowledgeDistillation）③参数量化（ParameterQuantization）④结构设计（ArchitectureDesign
Good@dz·2022-11-06 14:27

李宏毅机器学习笔记第18周_神经网络压缩（Network Compression）

二、KnowledgeDistillation三、ParameterQuantization四、ArchitectureDesign1.DepthwiseSeparableConvolution2.Lowrankapproximati
MoxiMoses·2022-11-06 14:57

Pytorch实战_神经网络的压缩（Network Compression）

李宏毅老师在课程中提到了5中神经网络的压缩方式：NetworkPruningKnowledgeDistillation
hello_JeremyWang·2022-11-06 14:23

【EMNLP2019】Event Representation Learning Enhanced with External Commonsense Knowledge

p1in2019/12/3论文名称：EventRepresentationLearningEnhancedwithExternalCommonsenseKnowledge………：常识信息增强的事件表示学习论文作者
imsuhxz·2022-11-06 07:28

方面级情感分析论文泛读10：Knowledge-enabled BERT for aspect-based sentiment analysis

提示1：原文链接文章目录前言一、论文信息二、笔记要点2.1目前存在的问题2.2目前解决方法2.3本文方法和创新点2.4模型结构2.5实验结果2.6总结和展望总结前言  本篇博客主要是对《Knowledge-enabledBERTforaspect-basedsentimentanalysis
二进制研究员·2022-11-05 09:57

【知识图谱论文】视觉语境对知识图谱真的有帮助吗?表征学习视角

文章题目：IsVisualContextReallyHelpfulforKnowledgeGraph?
Wwwilling·2022-11-04 06:05

CVPR19 - 调参干货《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Network》

Large-batchtraining3.1Large-batchtraining3.2Low-precisiontraing4.ResNetArchitecture5.TrainingRefinemets5.1CosineLearningRateDecay5.2LabelSmoothing5.3KnowledgeDi
我是大黄同学呀·2022-11-03 18:15

知识蒸馏-【初识】

spm_id_from=333.788&vd_source=b978c891c9fe5aca965ea7a3b9a8063d论文下载：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork
dear_queen·2022-11-03 18:41

8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思 | MSRA出品

BERT”的预训练（pre-trained）模型，有引入BERT中双向上下文信息的广义自回归模型XLNet，也有改进BERT训练方式和目标的RoBERTa和SpanBERT，还有结合多任务以及知识蒸馏（KnowledgeD
QbitAl·2022-11-01 03:06

Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion

摘要人类组织的知识图为各种自然语言处理任务提供关键的支持信息，但这些图通常是不完整的，需要自动补全它们(也称为知识图补全)。流行的图嵌入方法，例如TransE，通过将图元素(即实体/关系)表示为密集嵌入并捕获它们与空间距离的三层关系来学习结构化知识。然而，它们很难推广到训练中从未访问过的元素，并且在本质上容易受到图不完整性的影响。相比之下，文本编码方法，例如KG-BERT，诉诸于图的三重文本和三层
小蜗子·2022-10-31 11:42

Entity Context and Relational Paths forKnowledge Graph Completion

摘要知识图补全的目的是预测知识图中实体之间缺失的关系。虽然提出了许多不同的方法，但缺乏一个统一的框架，从而导致最先进的结果。在这里，我们开发了PathCon，这是一种知识图补全方法，它利用了四种新颖的见解来优于现有的方法。PathCon通过以下方法预测一对实体之间的关系:(1)考虑每个实体的关系上下文，通过捕获与实体相邻的关系类型，并通过一种新的基于边缘的消息传递方案建模;(2)考虑捕获两个实体之
小蜗子·2022-10-31 11:12

Text-based RL Agents with Commonsense Knowledge:New Challenges, Environments and Baselines

dblp:KeerthiramMurugesanListofcomputersciencepublicationsbyKeerthiramMurugesanhttps://dblp.org/pid/178/2877.html摘要基于文本的游戏已经成为强化学习(RL)研究的重要试验台，要求RL代理将基础语言理解与顺序决策结合起来。在这篇论文中，我们研究了向RL制剂注入常识知识的问题。这些知识将允许代
小蜗子·2022-10-31 11:11

Relation Specific Transformations for Open World Knowledge Graph Completion

摘要我们提出了一个开放世界知识图补全模型，该模型可以与常见的封闭世界方法(如ComplEx)相结合，并对它们进行增强，以利用基于文本的表示来表示训练中看不到的实体。我们的模型学习了从基于文本的嵌入空间到基于图的嵌入空间的特定于关系的转换函数，在这里可以应用闭世界链接预测模型。我们展示了在通用开放世界基准测试上最先进的结果，并表明我们的方法受益于特定于关系的转换函数(RST)，比关系无关的方法有了实
小蜗子·2022-10-31 11:11

Transfer in Deep Reinforcement Learning using Knowledge Graphs

摘要在文本冒险游戏中，玩家必须通过文本描述来理解游戏世界，并通过文本描述来声明行动，这为语言行动奠定了基础。之前的工作已经证明，使用知识图作为状态表示和问题回答来预先训练深度q网络有助于更快的控制策略学习。在本文中，我们探索使用知识图作为领域知识转移的表示，用于训练文本冒险游戏强化学习代理。我们的方法在多个计算机生成和人类编写的不同领域和复杂性的游戏中进行了测试，并表明我们的迁移学习方法让我们更快
小蜗子·2022-10-31 11:41

知识增强的预训练语言模型系列之KEPLER：如何针对上下文和知识图谱联合训练

©原创作者|杨健论文标题：KEPLER:Aunifiedmodelforknowledgeembeddingandpre-trainedlanguagerepresentation收录期刊：TACL论文链接
NLP论文解读·2022-10-31 11:32

深度学习的模型压缩与加速（万字长文带你入门）

台湾交通大学張添烜教授文章目录模型压缩方法1.剪枝（Pruning）2.量化（Quantization）TenserRT采用的模型压缩加速方法3.轻量化模型设计(Lowcomplexityarchitecture)4.知识蒸馏（Knowledgedistillation
惊鸿落-Capricorn·2022-10-30 07:51

知识蒸馏1：基础原理讲解及yolov5项目实战介绍

Sparserepresentation稀疏表示3.Bitsprecision可以利用低比特的表示，甚至二值化的表示4.Konwledgedistillation知识蒸馏2.知识蒸馏介绍知识蒸馏最早的一篇论文:DistillingtheKnowledgeinaNetrualNetwork
@BangBang·2022-10-30 07:48

YOLOv5目标检测之知识蒸馏实战

知识蒸馏（KnowledgeDistillation）是模型压缩的一种常用的方法。它利用性能更好的大模型的监督信息，来训练一个轻量化小模型，使小模型达到更好的性能和精度。最早是由Hint
bai666ai·2022-10-30 07:35

【目标检测】YOLOv5遇上知识蒸馏

知识蒸馏理论简介概述知识蒸馏(KnowledgeDistillation)由深度学习三巨头Hint
zstar-_·2022-10-30 07:56

知识蒸馏基础篇（经典论文）

１.基础理论2014年Hinton等人发表的《DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork》首次提出了蒸馏学习的概念。
刘大壮_·2022-10-29 12:14

人工智能：知识图谱实战

实体建模工具Protege二、常用知识点总结1.知识图谱模型设计方法论2.知识图谱模型设计流程三、聊天机器人1.准备2.代码python，NLP，知识图谱，机器学习，深度学习人工智能：知识图谱实战前言知识图谱（KnowledgeGraph
Acegem·2022-10-29 12:42

YOLOv5蒸馏 | 知识蒸馏理论篇 | 1/2

之前在《一文搞懂【知识蒸馏】【KnowledgeDistillation】算法原理》这篇文章中介绍过一些知识蒸馏的原理，这篇博文将会着重介绍目标检测领域的知识蒸馏原理。文章目录1.
迪菲赫尔曼·2022-10-29 12:11

全球名校AI课程库（19）| Stanford斯坦福 · 知识图谱课程『Knowledge Graphs』

课程学习中心|NLP课程合辑|课程主页|中英字幕视频|项目代码解析课程介绍知识图谱，作为一种互联网上有力的抽象方式，能有效地将知识结构化，被应用于捕获企业关键实体之间关系、整合来自多个数据源的信息。在机器学习、自然语言处理领域，知识图谱也开始发挥核心作用——不仅可以纳入世界知识作为所提取知识的目标知识表征，还能用来解释学习到的内容。CS520是顶级院校斯坦福出品的知识图谱方向专业课程，是面向研究生
ShowMeAI·2022-10-29 12:41

基于MATLAB的指纹识别系统仿真设计,基于Matlab的指纹识别系统的研究与实现

ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术人工智能及识别技术本栏目责任编辑：唐一东第5卷第34期(2009年12月)基于Matlab的指纹识别系统的研究与实现孙玉明，王紫婷
鹏程写作学院·2022-10-29 10:39

PINN: Physics Informed Neural Networks

Physics-informed_neural_networksPhysics-informedneuralnetworks(PINNs)areatypeofuniversalfunctionapproximatorsthatcanembedtheknowledgeofanyphysicallawsthatgovernagive
EverNoob·2022-10-29 07:29

Data-Free Knowledge Distillation for Heterogeneous Federated Learning论文阅读+代码解析

论文地址点这里一.介绍联邦学习具有广阔的应用前景，但面临着来自数据异构的挑战，因为在现实世界中用户数据均为Non-IID分布的。在这样的情况下，传统的联邦学习算法可能会导致无法收敛到各个客户端的数据。在本文中，我们提出了一个基于无数据的知识蒸馏算法——FEDGEN。具体来说，FEDGEN学习一个仅从用户模型的预测规则派生的生成模型，给定一个目标标签，可以生成与用户预测集合一致的特征表示。该生成器随
编程龙·2022-10-26 19:18

Multiresolution Knowledge Distillation for Anomaly Detection阅读笔记

一.基础介绍1.知识蒸馏简介知识蒸馏是一种模型压缩方法，是一种基于“教师-学生网络思想”的训练方法。该方法使用复杂的教师网络诱导简单的学生网络训练，将已训练好的模型中包含的“知识”，蒸馏提取到另一个模型去，以实现知识迁移。2.背景及应用大模型参数多，需要消耗大量计算资源。由于内存显存算力等限制，采用大模型做推理，速度慢，成本高，不方便部署到服务端，因此模型压缩成为了一个重要的问题。知识蒸馏就是模型
双木什么来着？·2022-10-26 07:57

一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理

知识蒸馏算法原理精讲文章目录知识蒸馏算法原理精讲1.什么是知识蒸馏？2.轻量化网络的方式有哪些？3.为什么要进行知识蒸馏？3.1提升模型精度3.2降低模型时延，压缩网络参数3.3标签之间的域迁移4.知识蒸馏的理论依据？5.知识蒸馏分类5.1目标蒸馏-Logits方法5.2特征蒸馏方法6.知识蒸馏的过程6.1升温(T)操作6.2温度(T)特点7.蒸馏损失计算过程8.知识蒸馏在NLP/CV中的应用8.
迪菲赫尔曼·2022-10-26 07:46

cs224w（图机器学习）2021冬季课程学习笔记12 Knowledge Graph Embeddings

更新日志：2021.11.16删除PPT链接，美化公式排版文章目录1.HeterogeneousGraphsandRelationalGCN(RGCN)2.KnowledgeGraphs:KGCompletionwithEmbeddings3
诸神缄默不语·2022-10-24 20:31

论文阅读《Knowledge Graph Refinement: A Survey of Approaches and Evaluation Methods》

论文链接一、谷歌的知识图谱谷歌的知识图谱是在2012年向公众推出的，也是在这个时候，“知识图谱”这个术语被创造出来。谷歌本身对于知识图谱的构建是相当保密的；只有少数外部来源讨论了一些基于经验的信息流向知识图谱的机制。由此可以推测，主要的半结构化网络资源如维基百科，对知识图谱做出了贡献，以及来自谷歌的网页和内容上的结构化信息。知识仓库是谷歌的另一个项目。它从不同来源提取知识，如文本文档、HTML表格
沐神的小迷弟·2022-10-24 18:03

基于图神经网络的推荐系统

GraphNeuralNetwork(GNN)forRecommenderSystems基于图神经网络的推荐系统本文基于两篇综述来介绍基于图神经网络的推荐系统：ASurveyonKnowledgeGraph-BasedRecommenderSystems
小粒子学code·2022-10-24 07:21

我的论文笔记

第二章LearninganexpandableEMR-basedmedicalknowledgenetworktoenhanceclinicaldiagnosis2.1核心问题科学问题智能诊断系统只考虑患者特征并利用分类模型进行诊断
BogeyDa·2022-10-24 07:10

Spring boot实现Activemq死信队列

什么情况下消息会重投递消息重投递的常用场景：事务回滚事务提交前closeAclientisusingCLIENT_ACKNOWLEDGEonaSessionandcallsrecover()on
demon7552003·2022-10-23 07:38

windows 平台编译vlc源码

编译过程中常见问题：https://wiki.videolan.org/Win32CompileMSYSTroubleShooting/Contents[hide]1Introduction1.1About1.2Acknowledgements2Windowstoolsneeded2.1Texte
yyingwei·2022-10-18 10:10

Windows下编译VLC

Win32CompileMSYSNewContents[hide]·1Introductiono1.1Abouto1.2OntheedgevsConservativeo1.3Acknowledgements
Just4life·2022-10-18 10:09

35、Java 中的 Math 类、Random 随机数、UUID、格式化字符串或数字、字符串和数字的相互转换、高精度计算、BigDecimal、计算机中的浮点数都是近似值

文章目录一、Math类(1)简介(2)属性(3)方法①ceil和floor②Knowledgeispower③sqrt④sin、cos、角度转弧度(4)Math.random()和Random类①生成[
JavaLearnerZGQ·2022-10-17 21:44

计算机网络-传输层篇-TCP的三次握手

首先回顾TCP标记标记含义URGUrgent:紧急位,URG=1,表示紧急数据ACKAcknowledgement:确认位,ACK=1,确认号才生效PSHPush:推送位,PSH=1,尽快地把数据交付给应用层
汤键.·2022-10-13 14:53

Chapter23: Molecule Ideation Using Matched Molecular Pairs

BioDig:TheGSKTransformDatabase4.LargeScaleMoleculeIdeationUsingMMPs5.QuantifyingtheValueofanMMP-BasedKnowledgeBase6
_森罗万象·2022-10-12 10:15

论文阅读笔记（1）---Classification of ECG signals using Machine Learning Techniques

ClassificationofECGsignalsusingMachineLearningTechniques:ASurveyINTRODUCTIONBACKGROUNDKNOWLEDGEISSUESINECGCLASSIFICATIONSURVEYOFECGCLASSIFICATIONECGCLASSIFICATIONECGDatabaseFeatureextractiontechniqueC
打着灯笼摸黑·2022-10-12 07:55

知识图谱顶会论文(SIGIR-2022) MorsE：归纳知识图嵌入的元知识迁移

MorsE：归纳知识图嵌入的元知识迁移论文题目:Meta-KnowledgeTransferforInductiveKnowledgeGraphEmbedding论文地址:https://scholar.archive.org
Cheng_0829·2022-10-11 21:53

知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Bioinformatics-2021)-MSTE: 基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测

MSTE:基于多向语义关系的有效KGE用于多药副作用预测论文标题:Effectiveknowledgegraphembeddingsbasedonmultidirectionalsemanticsrelationsforpolypharmacysideeffectsprediction
Cheng_0829·2022-10-11 21:22
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