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Structure-aware Attention Knowledge Distillation for Compact Networks

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简介：
本文提出了一种基于结构感知注意力的知识蒸馏方法，旨在优化紧凑型网络模型，提升其性能和效率。 知识蒸馏是通过设计的损失函数将教师网络学到的有效知识转移到学生网络中，帮助学生网络在计算成本较低的情况下提升性能。然而，在学生网络与教师网络存在显著结构差异及计算量差距时，传统的知识蒸馏方法难以有效提高学生的模型性能。为解决这一问题，本段落提出了一种轻量级的结构化注意力蒸馏技术。该技术通过通道分组处理模型特征，并细化空间注意力图来帮助学生网络更好地学习到教师网络的特征提取能力。我们的研究在CIFAR100数据集及大规模人脸识别验证集合（LFW、CFP-FP和Age-DB）上进行了测试，结果显示，在这些评估标准下，我们提出的方法相较于其他知识蒸馏方法取得了更高的精度表现。

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  • Structure-aware Attention Knowledge Distillation for Compact Networks
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    本文提出了一种基于结构感知注意力的知识蒸馏方法，旨在优化紧凑型网络模型，提升其性能和效率。 知识蒸馏是通过设计的损失函数将教师网络学到的有效知识转移到学生网络中，帮助学生网络在计算成本较低的情况下提升性能。然而，在学生网络与教师网络存在显著结构差异及计算量差距时，传统的知识蒸馏方法难以有效提高学生的模型性能。为解决这一问题，本段落提出了一种轻量级的结构化注意力蒸馏技术。该技术通过通道分组处理模型特征，并细化空间注意力图来帮助学生网络更好地学习到教师网络的特征提取能力。我们的研究在CIFAR100数据集及大规模人脸识别验证集合（LFW、CFP-FP和Age-DB）上进行了测试，结果显示，在这些评估标准下，我们提出的方法相较于其他知识蒸馏方法取得了更高的精度表现。
     
  • Focal and Global Knowledge Distillation in Detector Models.pptx
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    本演示文稿探讨了检测模型中局部和全局知识蒸馏技术的应用，旨在提高模型效率与性能。通过分享研究成果，本文为改进深度学习中的知识转移提供了新视角。 本段落介绍了一种针对目标检测的知识蒸馏方法——局部蒸馏和全局蒸馏（FGD）。由于目标检测任务中教师模型与学生模型的特征在前景和背景上存在差异，简单地平均提取这些特征会对知识蒸馏的效果产生负面影响。因此，焦点蒸馏通过将前景和背景分开处理，并强制要求学生关注老师模型中的重要像素及通道来改进这一问题。此外，全局蒸馏则通过引入更多的全局信息进一步提升学生的性能表现。实验结果表明，FGD方法在目标检测任务中具有显著的优势和良好的效果。
     
  • Hierarchical Relation Structure in Knowledge Graph Embedding
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    本文探讨了知识图谱嵌入中层次化关系结构的重要性，并提出了一种新的建模方法以提高知识表示学习的效果和效率。 《Knowledge Graph Embedding with Hierarchical Relation Structure》阅读报告总结了该论文的主要贡献、方法和技术细节，并对相关研究进行了评述。这篇报告深入分析了知识图谱嵌入中层次化关系结构的应用，探讨了如何通过这种结构提高知识表示的质量和效率，为后续的研究提供了有价值的参考。 文中重点讨论的知识图谱嵌入技术能够有效捕捉实体之间的复杂关联，在自然语言处理、信息检索以及推荐系统等领域有着广泛应用。论文提出的方法在多个基准数据集上取得了优异的表现，验证了层次化关系结构对于提升模型性能的重要性。
     
  • Graph Attention Networks
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    Graph Attention Networks（GAT）是一种图神经网络模型，通过引入注意力机制来学习节点间不同的连接权重，增强了对复杂图数据的学习能力。 《GRAPH ATTENTION NETWORKS》这篇论文提出了图注意力网络（Graph Attention Networks, GAT），这是一种针对图数据的深度学习模型，其核心在于引入了注意力机制来处理节点间的关系。PyGAT是该论文的PyTorch实现，它允许研究人员和开发者在图数据上应用注意力机制进行学习，并且包含了Cora数据集作为示例。 1. **图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）**：GNNs是一类专门用于处理图结构数据的神经网络模型。它们通过消息传递和节点聚合的方式来学习节点的表示，即从邻居节点中聚合信息并更新自身的特征向量。 2. **注意力机制（Attention Mechanism）**：注意力机制源于自然语言处理领域，用于赋予不同输入元素不同的重要性权重。在GAT中，每个节点不仅考虑其相邻节点的所有信息，还会根据注意力权重对这些信息进行加权，这使得模型能够动态地关注到与当前节点关系更密切的邻接节点。 3. **PyTorch**：PyTorch是Facebook开发的一个开源机器学习库。它以其动态计算图和直观的API受到广泛欢迎，在PyGAT中被用于构建和训练GAT模型，提供了高效的模型实现和易于调试的环境。 4. **PyGAT**：PyGAT是基于PyTorch实现的GAT版本，扩展了PyTorch处理图数据的功能。它包括图注意力层、训练脚本以及一些辅助工具函数等核心组件。 5. **Cora 数据集**：这是一个常用的科学文献节点分类任务的数据集，包含2708个节点和多个边连接关系，并将每个文档分为七个类别。在PyGAT中使用该数据集作为示例展示了如何应用GAT模型进行实际问题的解决过程。 6. **.gitignore 和 LICENSE**：.gitignore文件定义了Git版本控制系统忽略的一些特定类型的文件，防止这些不必要的文件被提交到仓库里；而LICENSE则通常包含项目的开源许可证信息，说明代码可以以何种方式使用和分发。 7. **README.md**：这是一个Markdown格式的文档，提供了关于项目的基本介绍、安装指南及如何使用的指导等重要信息。 8. **620.pkl**：这个文件可能存储了预处理后的Cora数据集，便于快速加载与训练模型时直接调用。 通过PyGAT的研究者和实践者可以深入了解图注意力网络的机制，并探索在实际问题中的应用价值，同时提供了一个可复现性的研究平台来推动该领域的进一步发展。
     
  • Question-Answering-with-BERT-and-Knowledge-Distillation：基于SQuAD 2...
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    本文介绍了使用BERT模型结合知识蒸馏技术进行问答任务的方法，并在SQuAD 2.0数据集上取得了优秀的实验结果。 BERT和知识提炼的问题解答该存储库包含必要的代码来微调SQuAD 2.0数据集上的BERT模型。此外，技术是通过使用微调后的BERT作为教师模型在SQuAD 2.0数据集上施加的。所有结果均在一个Tesla V100 GPU（借助Google Colab）获得。 关于问题：斯坦福问答数据集(SQuAD)是一种阅读理解的数据集合，包含由工作人员提出的问题，并基于Wikipedia文章编写而成。每个问题的答案可以在相应的段落或文本中找到；然而，在某些情况下，该段落可能无法提供答案。SQuAD 2.0结合了1.1版本中的10万条问题和5万多条看似可回答但实际上没有正确答案的对抗性问题。为了在SQuAD 2.0上取得好成绩，系统不仅需要尽可能地回答问题，还需要识别出某些情况下段落无法提供答案，并选择不作答。 对于更多关于该数据集的信息以及当前排行榜的情况，请访问相关网站获取详情。
     
  • NLP中的知识蒸馏示例: Knowledge-Distillation-NLP
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    Knowledge-Distillation-NLP专注于自然语言处理中知识蒸馏技术的应用，通过将大型模型的知识转移给小型模型，实现高效、精准的语言任务处理。 知识蒸馏（也被称作教师-学生模型）的目标是通过一个小模型（即学生模型）来学习一个大模型（即教师模型）中的知识。这一过程的目的是使小模型尽可能地保持与大模型相同的性能，从而在部署阶段减少参数量、加速推理速度并降低计算资源的需求。 1. 参考文献 (Hinton et al., 2015)，该研究基于CIFAR-10数据集对知识蒸馏进行了复现。这为理解基本的知识蒸馏概念提供了基础。 2. 在另一项工作中，使用BERT-12作为教师模型和BERT-3作为学生模型，同时学习真实标签与软化标签（softened labels），结果表明学生模型的性能可以达到甚至超越教师模型。 主要参考文献包括： 3. 使用模块替换的方法来进行知识蒸馏的研究。该研究提供了一种新的视角来优化这一过程。 相关论文、博客和代码仓库提供了更深入的技术细节和技术实现方法，有兴趣深入了解者可查阅这些资源。
     
  • MMSegmentation-Distiller：这是一个基于MMSegmentation的 knowledge distillation 工具箱
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    MMSegmentation-Distiller是一款先进的知识蒸馏工具箱，建立在MMSegmentation框架之上，致力于提升模型性能与效率，适用于各类语义分割任务。 分段细分该项目基于mmsegmentation（v-0.11.0），所有用法与相同，包括培训、测试等。蒸馏器动物园的安装设置如下： 新建conda环境： ``` conda create -n distiller python=3.7 ``` 安装PyTorch 1.3+ 安装mmdetection-distiller ```shell git clone https://github.com/pppppM/mmsegmentation-distiller.git cd mmsegmentation-distiller pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 训练（单GPU）： ```shell python tools/train.py configs/distiller/cwd/cwd_psp_r101-d8_distill_psp_r18_d8_ ```
     
  • ieee-ipxact-standard-structure-for-packaging.pdf
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    本PDF文档介绍了IEEE IPXACT标准在封装设计中的应用结构，为集成电路封装提供了统一的数据交换格式和模型描述方法。 IEEE 1685-2014标准是由国际电子电气工程师协会（IEEE）制定的一项修订版标准，旨在替代其2009年的版本。这项标准通常被称为IP-XACT，即用于集成电路设计中知识产权组件描述、集成、打包和复用的标准结构。 IP-XACT提供了一种标准化的方法来描述电子系统，并利用可扩展标记语言（XML）数据实现设计自动化流程的优化。该标准包含一系列元数据规范，涵盖了电子系统设计的关键组成部分及其细节： 1. 组件定义； 2. 系统、总线接口以及它们之间的连接关系； 3. 总线抽象模型； 4. 详细的组件描述，包括地址映射、寄存器和字段等信息。 此外，IEEE 1685标准提供了一组XML模式（Schema），这些模式由万维网联盟（W3C）定义。它们用于确保元数据结构的一致性，并支持不同工具环境间的数据交换。同时，该标准还包含一组语义一致性规则（SCRs），以保证设计信息在各种工具间的准确传递。 此标准引入了一个可移植的生成器接口（TGI），使得生成器能在不同的开发环境中运行自如。这种跨平台兼容性和互操作性对实现高效的设计流程至关重要。 IEEE 1685-2014涵盖了电子设计自动化（EDA）和电子系统级设计（ESL）领域，支持从寄存器传输级（RTL）到系统层级的综合与开发工作流。它还提供了描述组件具体实施约束的方法，包括时序、功耗及物理布局等参数。 该标准的应用范围广泛，不仅适用于硬件描述语言（HDL）的设计过程，也涵盖了软件和系统的协同设计领域，在现代电子工程中具有重要的应用价值。 IEEE 1685-2014的使用权限受限于授权用户，并由IEEE计算机协会下的设计自动化标准委员会赞助。此修订版在2014年6月获得批准，授权用户可以通过特定渠道获取该标准文档。 综上所述，IEEE 1685-2014为复杂电子系统的开发提供了标准化的框架和指导原则，通过独立的设计方法论实现工具与数据之间的无缝对接。它不仅支持硬件设计需求，还促进了系统级及软件层面的一体化集成工作流程，在现代复杂的电子产品设计中扮演着不可或缺的角色。
     
  • Reasoning Over Knowledge Graphs For Explainable Recommendations...
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    本文探讨了基于知识图谱的推理方法在推荐系统中的应用，提出了一种增强推荐解释性的新框架。通过结合丰富的语义信息和逻辑推理能力，该模型能够生成更加透明、可理解的个性化推荐结果，并分析其优势与潜在应用场景。 近年来，将知识图谱应用于推荐系统引起了越来越多的关注。通过探索知识图中的互连关系，可以发现用户与项目之间的连接性，并为用户提供丰富且互补的信息来增强用户-项目交互体验。这种连接不仅揭示了实体及其之间关系的语义含义，还有助于更深入地理解用户的兴趣偏好。然而，在利用这些路径信息进行推荐时，现有的方法尚未充分探索如何更好地推断出用户的喜好，特别是在建模路径内顺序依赖性及整体语义方面存在不足。
     
  • Neural Networks for Unity
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    《Neural Networks for Unity》是一本介绍如何在Unity中实现神经网络和机器学习技术的教程书籍，帮助开发者创建更智能的游戏与应用。 学习神经网络的核心概念，并探索在Unity平台上实现的不同类型的神经网络。本书首先使用Unity和C#语言讲解反向传播算法以及无监督学习的神经网络。接下来，书中介绍了各种激活函数，如Sigmoid、步进函数等，并解释了不同种类的神经网络结构，包括前馈型、循环型及径向基类型。 掌握基本概念后，您将开始用C#编写Unity中的代码。在本书的一节中讨论如何构建无监督学习所需的神经网络模型，在C#的数据结构中表示这些网络，并且说明如何使用Unity复制和模拟神经网络的行为模式。最后，为了编译项目时的顺利进行，书中还指导读者利用Unity C#定义反向传播算法的具体实现方法。