End-to-end Structure-Aware Convolutional Networks for Knowledge Base Completion
文章目录 研究问题 背景动机 模型思想 模型框架 实验部分 评价
7月前780
论文复现：Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming
论文核心 论文提出了一种结构化剪枝策略，剪枝对象为 channel ，对 channel 重要性的评价标准使用的是 Batch Normalization 层中的缩放因子，这不会给网络带来额外的开销。 论文细节品读 带 L 1 L1 L
7月前850
[NLU] DialogueGCN: A Graph Convolutional Neural Network for Emotion Recognition in Conversation
总述：最大的特色就是将GCN用在了对话情感识别上，这里的coversation可能是不止两个人的。然后故事写得很好，inter-dependency和intra-depend
7月前590
Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks(可穿戴行为识别)
可穿戴行为识别—Deep Convolutional and LSTM Recurrent Neural Networks 概述论文框架：实验设置实验代码数据集下载及预处理(preprocess_data.py)滑窗切
2024-10-17900