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IC3Net: ICLR 2019的论文与代码

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简介:
IC3Net是发表于ICLR 2019的一篇论文及其配套代码,提出了一种新颖的神经网络架构或训练方法,旨在解决特定机器学习问题。 IC3网存储库包含了论文《Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks》(ICLR 2019接受)的参考实现。如果您在工作中使用此代码或IC3Net,请引用以下文献: @article{singh2018learning, title={Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks}, author={Singh, Amanpreet and Jain, Tushar and Sukhbaatar, Sainbayar}, journal={arXiv preprint arXiv:1812.09755}, year={2018} } 独立环境版本可以在gym-starcraft仓库中找到。在这个存储库中可以找到ic3n的相关内容。

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  • IC3Net: ICLR 2019
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    IC3Net是发表于ICLR 2019的一篇论文及其配套代码,提出了一种新颖的神经网络架构或训练方法,旨在解决特定机器学习问题。 IC3网存储库包含了论文《Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks》(ICLR 2019接受)的参考实现。如果您在工作中使用此代码或IC3Net,请引用以下文献: @article{singh2018learning, title={Learning when to Communicate at Scale in Multiagent Cooperative and Competitive Tasks}, author={Singh, Amanpreet and Jain, Tushar and Sukhbaatar, Sainbayar}, journal={arXiv preprint arXiv:1812.09755}, year={2018} } 独立环境版本可以在gym-starcraft仓库中找到。在这个存储库中可以找到ic3n的相关内容。
  • NDP: ICLR 2021《神经ODE流程》官方
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    这段简介可以描述为:“NDP: ICLR 2021论文《神经ODE流程》官方代码”是与ICLR 2021会议上发表的学术论文相关的程序代码。该论文提出了利用神经网络和常微分方程相结合的新方法,以解决一系列机器学习问题。此项目提供了实现这些新方法所需的代码资源,并且为研究者们进一步理解、开发和应用这一创新技术提供了一个良好的平台。 神经ODE流程应用于正式代码(ICLR 2021)。 摘要: 神经常微分方程(NODE)利用神经网络来建模系统状态的变化率。尽管NODE适用于动力学控制的时间序列,但存在一些缺点:首先,它们不能适应新的数据点输入,这在实时应用中是一个基本要求;其次,时间序列通常由一组稀疏的度量组成,并可能有多种潜在的动力学解释方式。然而,NODE无法捕捉这种不确定性。 相比之下,神经过程(NPs)是一类能够提供不确定性和快速自适应回应的新随机过程模型,但它们没有明确处理时间流程的能力。为了解决这些问题,我们引入了神经ODE过程(NDP),这是一种由一组神经ODE分布定义的新型随机过程类型。通过在基础ODE上保持与数据相关的动态适应性分布,证明我们的模型可以从少量的数据点成功捕捉低维系统的动力学特性。 同时,我们也展示了NDP能够扩展到具有未知动态特性的高难度场景(例如旋转中的MNIST数字)中使用。
  • CVPR 2021 解读: CVPR 2021/2020/2019...
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    本系列文章深度解析CVPR会议近年(2019-2021)精选论文,并附有相关代码,旨在帮助研究者快速掌握前沿技术与方法。 推荐阅读:CVPR 2021/CVPR 2020/CVPR 2019/CVPR 2018/CVPR 2017的论文解读汇总,包括Papers、Codes、Project和Paper reading等部分。以下是论文分类汇总: - CVPR 2021最新论文分类汇总(持续更新) - CVPR 2020论文下载/代码/解读 - CVPR 2019全部论下载及开源代码的获取方式,共包含1294篇链接。 - CVPR 2019论文分方向盘点 - CVPR 2019论文直播分享回放:点云分割、目标检测和单目标跟踪等主题。
  • ICLR 2021上六篇关于对比学习
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    该简介总结了在ICLR 2021会议上发表的六篇关于对比学习的最新研究论文。这些文章深入探讨了对比学习的不同方面,包括但不限于理论分析、方法创新和应用实践等,为这一领域的未来发展提供了宝贵的见解与方向。 本段落发现关于对比学习(Contrastive Learning)的相关接受论文数量非常多。近年来,对比学习方法的研究尤其关注难样本的选取机制,并且在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)以及数据挖掘(DM)等领域得到了广泛应用。该话题目前非常热门。
  • CapsGNN: PyTorch中“胶囊图神经网络”实现(ICLR 2019
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    CapsGNN是基于PyTorch框架实现的一种新型模型,结合了胶囊网络和图神经网络的优势,适用于处理图结构数据,已在ICLR 2019会议上展示。 CapsGNN 是一种基于胶囊图神经网络的PyTorch实现(ICLR 2019)。从图神经网络(GNN)学习到的高质量节点嵌入技术已被广泛应用在基于节点的应用程序中,并且一些应用已经达到了最先进的性能水平。然而,当使用从GNN学习得到的节点嵌入来生成图形嵌入时,简单的标量表示可能不足以有效保留节点或整个图的重要属性,导致次优的结果。 受到胶囊神经网络(CapsNet)的启发,我们提出了胶囊图神经网络(CapsGNN),利用了胶囊的概念以解决现有基于GNN的方法中的不足。通过采用胶囊形式来提取节点特征,并使用路由机制在图形级别上捕获重要信息,我们的模型能够为每个图生成多个嵌入。
  • ICLR 2021关于【因果推理】投稿精选(七篇)
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    这段简介可以描述为:“ICLR 2021会议中聚焦于因果推理领域的精选论文集锦。本文汇编了其中七篇最具影响力和创新性的研究文章,涵盖了一系列新颖的方法和技术,推动了对复杂数据间因果关系的理解。” ICLR 采用公开评审机制,使得这些论文可以提前被审阅者看到。本段落发现基于因果推理(Causal Inference)的投稿数量显著增加,相关理论方法在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)等领域也开始得到应用。这一前沿的方法受到了广泛关注。
  • MATLAB
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    MATLAB代码与论文介绍了如何使用MATLAB进行科学研究和工程项目的数值计算、数据可视化以及报告编写,涵盖算法开发、建模仿真等内容。 MATLAB源码中的图片路径需要进行更改,请注意修改两个地方。该代码已在MATLAB2016b版本下测试通过,关于识别效果的具体表现此处不再赘述。
  • .rar
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    《代码与论文》汇集了编程技巧、算法解析以及科研写作指导等内容,旨在帮助读者提升软件开发能力和学术研究水平。 《基于Java的新闻搜索引擎开发与设计》是一份深入探讨如何利用Java编程语言构建高效新闻搜索引擎的大学毕业设计项目。该项目不仅涵盖了编程技术,还涉及到了信息检索、数据处理及算法设计等多个领域,是Java学习者和软件工程实践者的宝贵参考资料。 作为该项目的基础语言,Java具有跨平台性,并能运行在不同的操作系统上,这为搜索引擎的部署提供了极大的灵活性。同时,其面向对象特性使得代码结构清晰,易于维护与扩展,这对于复杂系统而言尤为重要。 论文部分可能详细讨论了以下知识点: 1. **需求分析**:阐述了新闻搜索引擎应具备的功能,如新闻抓取、存储、索引构建及查询等,并说明用户界面的需求。 2. **系统架构**:介绍了系统的整体设计,采用了分层架构以实现功能模块化和解耦。 3. **数据抓取与预处理**:可能涉及到网络爬虫的编写,使用Java的HTTP客户端库如Apache HttpClient来获取网页内容。通过HTML解析库如Jsoup提取新闻信息,并进行去除HTML标签、分词及去停用词等预处理步骤。 4. **搜索引擎核心**: - **索引构建**:可能采用了倒排索引的数据结构,将每个单词对应的一系列文档位置记录下来以便快速定位包含特定词汇的新闻。 - **查询处理**:讨论了如何解析和执行用户查询,并提出了布尔模型、TF-IDF或更复杂的排名算法等解决方案。 - **结果排序**:可能涉及到了各种排名算法以确定搜索结果的显示顺序。 5. **性能优化**:分析系统的性能瓶颈并提出了解决方案,如使用多线程抓取和索引、内存缓存技术来提高效率。 6. **测试与评估**:介绍了系统测试方法以及如何通过准确性和召回率等指标进行搜索引擎性能评估。 7. **未来展望**:探讨了系统的可扩展性及引入实时搜索、分布式索引或自然语言理解等功能的可能性,并提出了进一步研究的建议。 “五版.docx”可能是毕业设计的最终版本,包含了以上所有内容详细论述以及可能存在的实验数据和结论。代码文件则提供了实际实现源码,通过阅读这些代码能够深入了解项目的设计过程和技术细节。 这个大学毕业设计提供了一个学习Java编程、搜索引擎技术和软件工程实践综合案例,对于提升开发者技术能力和解决问题的能力大有裨益。
  • VCA.zip
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    这是一个包含最新视觉计算领域(Visual Computing Analytics, VCA)相关研究论文和源代码的压缩文件包,便于研究人员学习参考及应用开发。 顶点成分分析(Vertex Component Analysis, VCA)算法是一种非监督的端元提取方法。该算法假设图像数据中存在纯净像元,并基于凸面几何原理认为所有的端元都位于单形体的顶点上。 VCA的具体步骤如下: 1. 对原始图像进行降维处理,设定一个信噪比门限值SNRth;根据实际信噪比与这个阈值对比结果选择主成分分析(PCA)或奇异值分解(SVD)方法对数据进行降维; 2. 使用随机生成的正态分布矩阵确定初始向量,在此基础上计算所有像元在该方向上的投影,从中挑选出最大投影值对应的像元作为端元; 3. 重复步骤二的操作直到找到所有的端元。通过上述过程实现了VCA算法用于非监督条件下提取图像中的端元信息。 希望此方法能够对研究者们有所帮助,在进行相关领域的工作时提供支持和参考价值。
  • Noma-ofdm_Noma__
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    本资源包包含非正交多址接入(NOMA)技术下的OFDM系统仿真代码及相关的研究论文。用于学术研究和学习交流。 程序比较了NOMA和OFDMA在容量方面的差异,并附有一篇详细探讨这一主题的论文。