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深度学习中模型压缩（Network Compression）的几种方法（李宏毅视频课总结）

文章目录0前言1NetworkPruning（网络剪枝）1.1Basemethod1.2WeightPruning1.3NeuronPruning2KnowledgeDistillation（知识蒸馏）

Y_蒋林志·2022-08-13 07:25

模型压缩 —— 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/81467832在深度学习的背景下，为了达到更好的预测，常常会有两种方案：1.使用过参数化的深度神经网络，这类网络学习能力非常强，因此往往加上一定的正则化策略(如dropout)；2.集成模型(ensemble)，将许多弱的模型集成起来，往往可以实现较好的预测。这两种方案需要的计算量和计算资源很大，对部署非常不利。这也就是模型压缩的动机：我

rainbow_lucky0106·2022-08-13 07:53

模型压缩 | TIP 2022 - 蒸馏位置自适应：Spot-adaptive Knowledge Distillation

TIP2022-蒸馏位置自适应：Spot-adaptiveKnowledgeDistillation本文已授权极市平台,并首发于极市平台公众号.未经允许不得二次转载.原始语雀文档：https://www.yuque.com

有为少年·2022-08-13 07:43

时间序列预测-深度学习方法 TFT

Multi-headAttention实验结果相关论文《DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks》《FromKnowntoUnknown:Knowledge-guidedTransformerforTime-SeriesSalesForecastinginAlibab

十一心先生·2022-08-12 07:32

阿里妈妈技术团队5篇论文入选 KDD 2022

近日，第28届国际知识发现和数据挖掘大会（The28thACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining，KDD2022）论文接收结果公布，阿里妈妈技术团队有

阿里妈妈技术·2022-08-12 07:00

在知识经济的年代，让你学会如何经营好自己的知识

这种变革主要体现在管理方式由传统的工业生产经营转向了创新的知识经济管理和知识管理（KnowledgeManagement,KM)，通过技术创新、高科技领域的探索，以打破制约产业技术进步的瓶颈，通过新的知识提升企业的核心竞争力

·2022-08-11 19:41

智能制造与DIKW(数据，信息，知识，智慧)

DIKW-数据、信息、知识、智慧与智能制造智能制造的四个阶段DIKW-data，information，Knowledge,wisdom数据信息知识智慧智能制造的四个阶段目前对智能制造系统的定义分为四个阶段

AI_Auto·2022-08-06 07:55

论文解读（JKnet）《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》

论文信息论文标题：RepresentationLearningonGraphswithJumpingKnowledgeNetworks论文作者：KeyuluXu,ChengtaoLi,YonglongTian

关注我更新论文解读·2022-08-03 16:00

基于英雄联盟的知识图谱问答系统

介绍代码地址：https://github.com/taishan1994/lol_knowledge_graph_qa该文介绍了英雄联盟知识图谱的构建以及搭建一个简单的基于知识图谱的英雄联盟问答系统。

西西嘛呦·2022-08-03 10:00

日更分享day32：关于13月亮历//生物动力农耕//大自然的智慧

（2022年7月26~2022年8月22日）Kin71韵律的蓝猴第1周·第3天GAMMA眉心轮红色启动之周•知识使见解产生REDHEPTADKnowledgeInitiates

土蜂·2022-07-30 22:22

java设计模式4，不要和陌生人说话

违背原则方案1、程序员类2、项目经理类3、开发部经理类四、通过迪米特法则改善代码1、项目经理类2、部门经理类3、控制台输出一、迪米特法则迪米特法则（LawofDemeter）又叫作最少知道原则（TheLeastKnowledgePrinciple

哪吒·2022-07-30 18:48

ZK-STARK 介绍

ZK-STARKs由EliBen-Sasson在2018年提出，是一种零知识证明方案，其全称为：Zero-KnowledgeScalableTransparentArgumentsofKnowledgeZero-Knowledge

雪落无留痕·2022-07-28 15:57

日更分享day31：关于13月亮历//生物动力农耕//大自然的智慧 - 草稿

（2022年7月26~2022年8月22日）Kin70超频的白狗红色启动之周•知识使见解产生REDHEPTADKnowledgeInitiatesView第1周·第2天SELI

土蜂·2022-07-28 06:34

“知识图谱+”系列：知识图谱+强化学习

1知识图谱推理DeepPath:AReinforcementLearningMethodforKnowledgeGraphReasoni

ngl567·2022-07-27 07:44

SCI和国自然标书的难度对比，谁更难？

1、标题Title、结构化的摘要、关键词、introduction、methods、results、conclusion、discussion、acknowledgement等。

WangUnionpub·2022-07-26 10:49

java机器学习库_6大最常用的Java机器学习库一览

WekaWeka是WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis(Waikato智能分析环境)的缩写，是

勇客·2022-07-24 07:22

数据挖掘

数据挖掘概述数据挖掘又称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoverinDatabase，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、

UPC. 故里·2022-07-23 07:04

奇点大学人工智能专家：人造智能大脑已接近现实

科技讯6月8日消息，据电脑计算机杂志报道，在奇点大学指数金融大会上，全球金融账号聚合软件领先供应商Teknowledge公司前CEO、奇点大学人工智能与机器人技术专家尼尔·雅各布斯坦（NeilJacobstein

weixin_34077371·2022-07-22 07:50

论文阅读笔记_《基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法_张屹晗》

文章目录论文阅读笔记_《基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法_张屹晗》知识储备摘要关键词0引言本文贡献1相关工作基于知识图谱的推荐系统存在两个关键问题知识图嵌入算法(KnowledgeGraphEmbedding

weixin_47074973·2022-07-22 07:08

【转载】知识图谱与推荐系统_王鸿伟

808130260·2022-07-22 07:48

TKDE 2020 | 综述：基于知识图谱的推荐系统

「已注销」·2022-07-22 07:10

NAACL 2021 | QA-GNN：基于语言模型和知识图谱的问答推理

©PaperWeekly原创·作者｜刘兴贤学校｜北京邮电大学硕士生研究方向｜自然语言处理论文标题：QA-GNN:ReasoningwithLanguageModelsandKnowledgeGraphsforQuestionAnswering

PaperWeekly·2022-07-22 07:09

多模态知识图谱-综述

来源1：“Multi-ModalKnowledgeGraphConstructionandApplication:ASurvey”作者：XiangruZhu,ZhixuLiMember,IEEE,XiaodanWang

最普通的青椒·2022-07-18 19:28

Knowledge structure enhanced graph representation learning model for attentive knowledge tracing

前言这篇是一篇期刊论文，篇幅较长，且代码不公开。作者所发表的期刊很好，是SCI一区的文章，因此可靠性很强。这篇文章像是我上周分享的一篇文章GIKT的改进，改进点主要有两点：一，缓解图的稀疏性；二，构造异质图，使用Metapath2vec进行embedding。如果不熟悉GIKT的读者，可以去我上一篇的博客查看解析：CIKM-2021Multi-FactorsAwareDual-Attentiona

奥特曼熬夜不sleep·2022-07-17 07:12

如何在企业工作中应用知识管理，解决企业的问题？

这种变革主要体现在管理方式由传统的工业生产经营转向了创新的知识经济管理和知识管理（KnowledgeManagement,KM)，通过技术创新、高技术领域的探索，以打破制约产业技术进步的瓶颈，通过新的知识提升企业的核心竞争力

·2022-07-15 17:07

Pytorch之动手学习深度学习（PyTorch）

diveintoDLPyTorchbasicknowledgemaintoolstorch.utils.data模块提供了有关数据处理的工具，torch.nn模块定义了大量神经网络的层，torch.nn.init

专注于计算机视觉的AndyJiang·2022-07-15 07:48

KnowledgeSharing|知识共享的策略与好处

知识共享（KnowledgeSharing）是协同行为发生的必要前提。在知识共享的过程中，异质性知识通过团队的正式、非正式机制在个体间共享。

·2022-07-14 18:01

企事业单位该如何建设知识管理体系

这种变革主要体现在管理方式由传统的工业生产经营转向了创新的知识经济管理和知识管理（KnowledgeManagement,KM)，通过技术创新、高科技领域的探索，以打破制约产业技术进步的瓶颈，通过新的知识提升企业的核心竞争力

·2022-07-13 11:49

Knowledge-Aware Graph-Enhanced GPT-2 for Dialogue State Tracking论文笔记

Knowledge-AwareGraph-EnhancedGPT-2forDialogueStateTracking本文是英国英国剑桥大学工程系发表在EMNLP2021上面的论文用于对话状态追踪的知识感知图形增强

酥到没边本人·2022-07-13 09:46

自然语言处理中的预训练模型

这里写目录标题预训练模型分类体系典型模型BertSpanBertStructBertXLNetT5GPT-3预训练模型的扩展Knowledge-EnrichedPTMsMultilingualandLanguage-SpecificPTMsCross-LingualLanguageUnderstanding

StellaLiu萤窗小语·2022-07-09 07:35

牛津通识读本| Psychology 09

NotPassiveLearnersResearchshowsthatallthelookingandlisteningthatbabiesdoisorganizedmentallyintocertaintypesofknowledgefromearlyinlife.Listeningtoandlookingatpeopleteachesbabiesabouthowpeoplebehave

Rita2219·2022-07-07 23:56

破壳笔记-渗透测试

A.介绍1、根据渗透方法分类1、黑箱测试黑箱测试又被称为所谓的“Zero-KnowledgeTesting”，渗透者完全处于对系统一无所知的状态，通常这类型测试，最初的信息获取来自于DNS、Web、Email

weixin_30561177·2022-07-07 10:02

模型也可以上网课？手把手教你在query-doc匹配模型上实现蒸馏优化！

一、前言（一）知识蒸馏知识蒸馏（KnowledgeDist

腾讯云开发者·2022-07-06 07:32

知识管理，提高企业运转效率的必备方法

知识管理（KnowledgeManagement）是一种全新的管理思想和方法，早在1965年，管理学家彼得·杜拉克就曾预言：“知识将取代土地、劳动、资本和机器，将会成为最主要的生产要素。

·2022-07-05 17:39

Transformer课程第39章：面向Knowledge-intensive任务的Transformer模型RAG的架构及完整源码实现

1，为何Transformer网络能够存储factualknowledge信息？

StarSpaceNLP667·2022-07-05 07:03

图像分类训练技巧包（三）

文章目录TrainingRefinements训练改进CosineLearningRateDecayLabelSmoothingKnowledgeDistillationMixupTrainingResultTransferLearning

Richard_Rjd·2022-07-04 07:02

KPRN - Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation 知识图谱上的可解释推理用于推荐

ExplainableReasoningoverKnowledgeGraphsforRecommendation-HeXiangnan目录1.摘要Abstract2.介绍Introduction3.知识感知的路径循环网络

枫色幻想·2022-07-02 07:29

Web Scraping with Beautiful Soup for Data Scientist

IntroductionBeforewegetstarted,aquicknoteonprerequisites:ThiscourserequiresknowledgeofPython.AlsosomeunderstandingofthePythonlibraryPandaswillbehelpfullateroninthelesson

梦想家DBA·2022-06-29 23:05

每日刷题记录1

PrefaceThereweresomewronginmypreviouswayoflearning.It’sdifficulttoconsolidateknowledgeonlybylearningknowledgewithoutpractice.SoIdecidetosolvesomectf-subjecttoconsolidatemykonwledge.WhyIusingEnglishtow

(Shangu)·2022-06-29 18:06

3Dslicer默认扩展模块界面介绍

打开“Help&Acknowledgement”折叠控件，如下图所示这里的Help与Acknowledgement相当于扩展模块中自带的公告栏，3DSlicer是公开的医学影像研究平台，支持广大开

码农不码·2022-06-29 07:22

NLPer的福利，CCKS数据集大放送

关于CCKSCCKS（ChinaConferenceonKnowledgeGraphandSemanticComputing，全国知识图谱与语义计算大会）是国内知识图谱、语义技术、链接数据等领域的核心学术会议

鱼鱼今天困了没·2022-06-25 18:48

CBR的适用性问题（Applicability or Suitability）

前者通常可以构建专家系统expertsystems（基于知识的系统knowledge-basedsystems），后者则多用于构建数据挖掘系统。那么，到底什么类型的问题适合采用CBR方法呢？

xifeng_2008·2022-06-23 07:12

ACL 2022 | 基于自监督图对齐的多语言知识图谱推理

©PaperWeekly原创·作者|黄子倢单位|Amazon&UCLA研究方向|知识图谱论文标题：MultilingualKnowledgeGraphCompletionwithSelf-SupervisedAdaptiveGraphAlignment

PaperWeekly·2022-06-22 07:50

多标签算法:MASP 的理论与Python代码分析

KunQian,Ben-WenZhang,GuojieSong,andFanMin,Multi-labelactivelearningthroughserial-parallelneuralnetworks,Knowledge-BasedSystems

LTA_ALBlack·2022-06-20 07:56

【CVPR2022】TeachAugment: Data Augmentation Optimization Using Teacher Knowledge

cvpr2022一篇关于数据增强的文章，最近想扩增数据集，看看能不能用到吧。原文链接：https://arxiv.org/abs/2202.12513知乎同步更新，id为cocotaini，笔记链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/499049748摘要：对抗数据扩增策略，通过寻找最大的扩增损失，对于很多任务感化行都很好。但是，已有方法需要大量调参，避免过度变化导致图像特

cocotiani·2022-06-15 12:35

VOLUME 1 --Part 3

thoughtothelastalwaysassuringhiswifethatheshouldnotgo;andtilltheeveningafterthevisitwaspaid,shehadnoknowledgeofi

晓钊_小巷·2022-06-15 10:01

VOLUME 1 --Part 1

CHAPTER1 Itisatruthuniversallyacknowledged,thatasinglemaninpossessionofagoodfortune,mustbeinwantofawife

晓钊_小巷·2022-06-15 10:28

rabbitmq--prefetch count

消费者在开启acknowledge的情况下，对接收到的消息可以根据业务的需要异步对消息进行确认。

hncscwc·2022-06-11 12:17

基于Knowledge Distillation的增量学习论文学习（之三）——iCaRL: Incremental Classifier and Representation Learning

这是CVPR2017的一篇论文，发表以后一直作为IL的一个基准方法被引用。作者对增量学习的观点包括如下三点：（1）增量算法可以训练不同时间出现的新数据；（2）增量算法需在旧数据集中表现良好，即可以完美解决“灾难遗忘”问题；（3）计算能力与内存应该随着类别数的增加固定或者缓慢增量。乍看下来，与LwF算法没有太大区别，但因为第（3）条的存在，给作者开了一个口子，即可以存储一部分旧数据，参与增量训练。具

azy1988·2022-06-11 07:14

webdav 软件_个人资料管理软件推荐：Obsidian

Obsidian:AknowledgebasethatworksonlocalMarkdownfiles.obsidian.md先说点题外话，一些其他的管理方案：Evernote的优点是简洁、同步、标签

weixin_39641231·2022-06-10 07:56

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