AAAI 2020最新「因果推理与表示学习」资料包【含122页PPT及综述文章】.zip

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简介：
此资源为AAAI 2020会议提供的因果推理与表示学习资料，内含详尽的122页PPT和深度综述文章，适合研究者深入探究该领域最新进展。近年来，在广泛的人工智能领域内，一种新的研究方向逐渐受到关注：即结合传统处理效果估计方法（例如匹配估算器）与先进表示学习技术（如深度神经网络）。来自乔治亚、布法罗大学、阿里巴巴以及弗吉尼亚的学者们对因果推理和表示学习进行了报告。本教程将介绍用于治疗效果评估的传统及最前沿的表示学习算法，并涵盖因果推论背景知识，反事实分析及匹配估计等内容。此外还将展示这些方法在不同应用领域中的潜力和发展前景。

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AAAI 2020最新「因果推理与表示学习」资料包【含122页PPT及综述文章】.zip

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此资源为AAAI 2020会议提供的因果推理与表示学习资料，内含详尽的122页PPT和深度综述文章，适合研究者深入探究该领域最新进展。近年来，在广泛的人工智能领域内，一种新的研究方向逐渐受到关注：即结合传统处理效果估计方法（例如匹配估算器）与先进表示学习技术（如深度神经网络）。来自乔治亚、布法罗大学、阿里巴巴以及弗吉尼亚的学者们对因果推理和表示学习进行了报告。本教程将介绍用于治疗效果评估的传统及最前沿的表示学习算法，并涵盖因果推论背景知识，反事实分析及匹配估计等内容。此外还将展示这些方法在不同应用领域中的潜力和发展前景。

2020年《异构网络表示学习》最新综述论文.pdf

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本文为2020年的综述性研究论文，全面总结了异构网络表示学习领域的最新进展与挑战。文中深入探讨了多种方法及其应用，并展望未来的研究方向。异构网络表示学习（Heterogeneous Network Representation Learning）是当前数据挖掘及其他应用领域的研究热点，在众多任务中具有重要应用价值。近日，UIUC的韩家炜等学者发布了关于该主题的一份综述性文献，内容涵盖15页PDF和111篇参考文献，从背景知识到最新的代表性HNE模型以及面临的挑战等方面进行了全面阐述，为相关研究提供了宝贵的参考资料。

《多任务学习》最新综述文章

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本文为最新的综述性文章，全面探讨了多任务学习领域的研究进展、核心方法及未来发展方向，旨在为学术界和工业界的进一步研究提供指导。多任务学习（MTL）是机器学习领域的一种方法论，其核心在于通过利用多个相关任务中的有用信息来提升所有任务的泛化能力。本段落从算法建模、应用及理论分析三个维度对MTL进行了全面回顾。在算法建模方面，文章首先明确了MTL的概念，并将现有的多种MTL算法归类为特征学习、低秩方法、任务聚类、任务关系学习和分解五大类别，同时探讨了各自的特点。

2020 CVPR最新《小样本学习》综述教程

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本教程深入探讨了2020年CVPR会议上发布的关于小样本学习的重要综述，旨在帮助研究者和从业人员理解该领域的最新进展和技术挑战。近年来，基于深度学习的方法在图像理解领域取得了显著的成就，例如图像分类、目标检测及语义分割等方面。然而，在实际应用中，计算机视觉模型通常需要具备以下能力：一是能够通过少量标注样本进行高效学习；二是能够在接收新数据时持续更新自身知识而不遗忘先前学到的信息。遗憾的是，传统的监督式深度学习方法在设计之初并未充分考虑上述需求。

YOLO综述PPT资料

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本PPT为YOLO算法综述资料，全面介绍了YOLO系列模型的发展历程、技术原理及其在目标检测领域的应用与实践案例。 YOLO（You Only Look Once）是一种高效且实时的深度学习目标检测算法。该算法最初由Joseph Redmon等人在2016年的CVPR会议上提出，其核心思想是在一个单一的神经网络中同时进行目标检测，实现了端到端的快速检测。这一名称反映了它一次性处理图像以完成任务的特点，并避免了传统方法中的多阶段处理。 YOLOv1架构包含24个卷积层，结合使用3x3和1x1的卷积操作来减少通道数量。输出层是一个全连接层，生成7x7网格，每个网格对应一个30维向量，其中包含了类别预测和边界框信息。这种设计使得YOLO能够快速检测图像中的多个对象，但存在一些局限性：最多只能在一个网格中检测两个同类物体、对密集或小目标的识别效果不佳以及适应不同尺寸物体的能力较弱。为解决这些问题，在2017年的CVPR会议上发布了YOLOv2。该版本引入了批量归一化（BN）层来加速训练过程并减少过拟合现象，通过在高分辨率图像上微调模型提升了对更大输入图片的处理能力，并且抛弃全连接层而改用全卷积网络结构以支持更多样化的输入尺寸变化。此外，YOLOv2引入了锚框（Anchor Boxes）概念，利用k-means聚类预设边界框来优化检测初始位置预测；它还改进了坐标系表示方式并增加了直通层获取更精细的特征信息，并采用多尺度训练以提高对不同大小物体的识别性能。 YOLOv3在2018年发布于arXiv上，进一步提升了YOLO系列算法的表现。该版本采用了更大的网络结构，包括Darknet-19作为主干网络并添加了更多卷积层和直通层。同时引入多尺度检测机制使用不同大小的特征图来捕捉各种尺寸的目标，并且改进了锚框配置以更好地覆盖不同类型与形状的对象；此外还加入了空间金字塔池化（SPP-Block）以及残差连接技术，增强了模型对目标大小变化的敏感度从而提高了识别精度。 YOLO系列算法在多个领域获得了广泛应用，包括但不限于无人驾驶、监控视频分析、农业精准作业、生物特征识别、医疗影像诊断、遥感图像处理和工业质量控制等。这些应用充分体现了YOLO算法在实时性和准确性之间的良好平衡性，使其成为现代计算机视觉研究中不可或缺的一部分。随着技术进步，后续版本如YOLOv4与YOLOv5继续优化了检测速度及精度以应对日益复杂的识别需求。

2020年《小样本学习(Few-shot learning)》综述论文（香港科技大学最新成果）.pdf

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这篇PDF是香港科技大学于2020年发布的关于小样本学习(Few-shot Learning)领域的综述论文，全面总结了该领域最新的研究成果和进展。本段落介绍一篇34页的小样本学习综述《Generalizing from a Few Examples: A Survey on Few-Shot Learning》，包含166篇参考文献。该文由第四范式和香港科技大学的研究学者撰写。

第十五章表示学习演示文稿(PPT)

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本章将介绍如何利用表示学习技术创建专业的演示文稿(PPT)，包括数据可视化、幻灯片设计原则以及有效的沟通策略。《深度学习》一书第十五章“表示学习”的PPT课件提供了对表示学习这一重要概念的深入探讨。该章节详细介绍了如何通过不同的方法和技术来构建有效的数据表示，从而提高机器学习模型的表现力。内容涵盖了自编码器、词嵌入等技术，并讨论了这些技术在实际应用中的优势和挑战。

学生成绩管理系统的资料包（含源码、任务书、文献综述、外文翻译及答辩PPT）

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本资料包为学生成绩管理系统项目资源，包含完整源代码、任务书、文献综述、外文文献及其译文和答辩演示文档。一套学生成绩信息管理系统的毕业设计包含：源码、任务书、文献综述、外文翻译以及答辩PPT。请注意，论文内容在其他资源中提供。

图表示学习教程(AAAI-19-Tutorial)

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图表示学习教程是于AAAI-19会议上提供的一份教程材料，专注于讲解如何将图数据转换成低维向量表示，并应用于机器学习模型中。图表示学习是一种新兴的计算机科学领域，它通过数学或机器学习方法在低维空间中对图结构数据进行编码以实现有效的处理与分析。2019年AAAI会议上，William L. Hamilton及来自蒙特利尔大学、HEC大学和Mila的研究人员Jian Tang分享了这一领域的最新进展。他们提到的Mila是魁北克学习算法研究所，由深度学习先驱Yoshua Bengio领导，并专注于深度学习与强化学习研究。该实验室拥有30多位教授（14位核心成员）以及约300名研究生，在提供博士后、博士、硕士和实习生职位方面具有优势。在图表示学习的框架下，图作为一种通用语言被用于描述并建模复杂系统中的数据类型，包括社交网络、经济网络及生物医学网络等。这类结构化数据的表示学习使节点与边之间复杂的关联性能够在低维空间中得到编码，并有助于自动化执行分类、聚类和链接预测在内的机器学习任务。在教程示例中提及了C. elegans神经系统中的高级簇，这是一种线虫模型生物，因其有限数量的神经元及突触连接而被广泛用于研究。图节点代表神经元，边则表示它们之间的联系。通过分析这些网络结构，研究人员能够揭示大脑内信息传播模式、识别关键角色神经元并探究认知过程。图表示学习的核心在于它允许在低维空间中对图形中的节点进行编码，并保留原始的结构和属性信息。这种表现形式可以是无监督或有监督机器学习的结果。例如，可以通过随机游走或其他拓扑特征算法生成节点嵌入来捕捉复杂的交互关系。作为图表示学习的一个子领域，图深度学习利用神经网络架构（尤其是深层模型）来进行图形数据的学习与处理。这包括通过图卷积网络(GCN)和图注意力网络(GAT)等方法来获取局部及全局层次化结构的丰富信息，特别是在分析大型复杂系统时具有重要价值。在AAAI 2019教程中，William L. Hamilton 和 Jian Tang 强调了这一领域对未来研究的重要性及其对不同科学与工程领域的潜在影响。此外还讨论了如何将这些方法应用于实际问题，并展望了未来的发展方向和挑战。图表示学习为处理以图形形式存在的大量数据提供了强大的工具，在自然语言处理、生物信息学及计算机视觉等领域中具有广泛应用前景。