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16、产业

机器学习/人工智能-入门

机器学习标准教科书PRML的Python实现:最佳读书伴侣

机器学习知识体系思维导图,一图让你理解所有概念

381页机器学习数学基础PDF下载

周志华西瓜书详细公式推导,Datawhale开源pumpkin-book项目 _ 机器之心

十四年的NYU教学精华,开放书《机器学习基础》第二版

吴恩达机器学习- 网易云课堂

【微软】AI-神经网络基本原理简明教程

斯坦福大学2019夏季课程《人工智能:原则与技术》

图论、图算法与图学习

图论与图学习(一):图的基本概念

CMU博士Nature撰文:机器学习要避开这三个“大坑”

集成学习相关资源大列表

李宏毅机器学习完整笔记发布,AI界「最热视频博主」中文课程笔记全开源

周志华:Boosting学习理论的探索/跨越30年的故事

机器学习中踩过的坑,如何让你变得更专业

【斯坦福大学博士论文】统计模型的代数与机器表示,224页pdf

【资源推荐】机器学习综述论文集锦

哈佛大学Daniel最新《从零开始学习机器学习》新书,109页pdf

【阿尔托大学】最新《贝叶斯数据分析》课程,附课件和新书

机器学习简史,让你的模型再也不是「Black Box」

概率理论:科学逻辑,95页pdf

机器学习算法中分类知识总结

从决策、监督、泛化到因果性,这本《机器学习的故事》2021新书讲解数据模式预测行动,296页pdf

机器学习/人工智能-前沿

大数据时代小样本如何学习?看这篇最新《小样本学习方法综述》论文 - 云+社区 - 腾讯云

【综述】自动机器学习AutoML最新65页综述

VALSE Webinar 19-05期 自动机器学习 AutoML

半监督学习的悄然革命

AI研究前沿 | 超强半监督学习 MixMatch

Nature最新7月刊论文《无监督词嵌入发现隐藏文献知识》

剑桥2019年度《AI全景报告》,附136页PPT

Noisy Student谷歌新模型刷新ImageNet纪录

无监督预训练完胜有监督

NeurIPS 2019 | 一种对噪音标注鲁棒的基于信息论的损失函数

中国人工智能学会重磅发布《2019人工智能发展报告》

9大数据集、6大度量指标完胜对手,周志华等提出用深度森林处理多标签学习

【综述】迁移自适应学习十年进展

都有哪些机器学习的新进展被忽视

【元学习】人脑为何能够快速学习新知识? 用AI的视角来分析

周志华:“数据、算法、算力”人工智能三要素,在未来要加上“知识”| CCF-GAIR 2020

《高级算法》Advanced Algorithms,176页pdf

CVPR 2021最佳学生论文提名:Less is More 稀疏采样

2022最新综述《贝叶斯视角下深度学习分类系统中的不确定性估计综述》巴塞罗那大学

浙江大学等最新《深度聚类》综述,35页pdf涵盖246篇文献概述深度聚类体系挑战与未来方向

[去噪:有监督、自监督和无监督,57页ppt] (https://mp.weixin.qq.com/s/CiCP8TPDLHv1f68wJKcF3g)

[【CVPR2023】基于梯度不确定性归因的可解释贝叶斯深度学习] (https://mp.weixin.qq.com/s/iXE-yPUdeD4EdtAwPB0k-w)

[源域无数据域适应怎么做? 电子科大最新《无源域数据域适应》综述论文,详述基于数据和基于模型SFDA技术进展] (https://mp.weixin.qq.com/s/4xeHZ__Wt4iiuE7G89JFBQ)

[清华最新《持续学习》综述,32页pdf详述持续学习理论、方法与应用综述] (https://mp.weixin.qq.com/s/SGlUFOVJkWcpueaqzjWiyw)

深度学习-入门

资源 _ CNN入门材料:《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》

揭秘深度学习成功的数学原因:从全局最优性到学习表征不变性

阅读路径 GitHub - songrotek_Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

普林斯顿大学教授:用理论的力量横扫深度学习(77PPT)

如何搞明白深度学习的算法、理论与计算系统?这一份CMU邢波教授286页全面为你阐述

什么是深度学习?(从函数逼近论的角度来理解)

吴恩达CS230:深度学习速查表

IBM沃森研究员Charu最新2018著作《神经网络与深度学习》,512页带你学习业界算法实战经验(附下载)

CMU 邢波教授2019春季《概率图模型》课程开讲,带你学习PGM(含讲义PPT及视频)

能量视角下的GAN模型:GAN=“挖坑”+“跳坑”

过往Net,皆为调参?一篇BagNet论文引发学界震动

你用什么方法调试深度神经网络?这里有四种简单的方式哦 _ 机器之心

李飞飞高徒、AI“网红”Karpathy:训练神经网络不得不看的33个技巧 - 科技 - 真头条 - 真主角

斯坦福2017季CS231n深度视觉识别课程视频(by Fei-Fei Li)

吴恩达授课,斯坦福CS230深度学习课程资源开放

CNN 中的十种关键变革操作(从2012到2018)

手把手教你学习神经网络的数学原理(代码和教程)

深度学习工程化神器Keras教程:《Keras深度学习进阶》随书代码

CNN卷积神经网络使用技巧【附22页PPT下载】

深度神经网络可解释性方法汇总,附Tensorflow代码实现

深度学习必学“圣经”花书出视频课,附带论文代码精读讲解

【牛津大学|DeepMind】论深度学习中的统计思维,附49页ppt

从2019 AI顶会最佳论文,看深度学习的理论基础

一文看尽深度学习中的20种卷积

深度学习-前沿

2017年深度学习优化算法研究亮点最新综述(附slide下载)

【NIPS2017】DeepMind深度学习最佳实践与新技术展望,181页PPT全景展示最近深度学习技术(附下载)

深度网络与展望:视觉和机器学习

MIT最新课程:一文看尽深度学习各领域最新突破(附视频、PPT)

CV元老、霍金弟子:三大瓶颈扼住深度学习咽喉,破局要靠这两招

深度学习在计算机视觉领域(包括图像,视频,3-D点云,深度图)的应用一览 - 知乎

不用批归一化也能训练万层ResNet,新型初始化方法Fixup

对比复现34个预训练模型

深度学习理论与架构最新进展综述论文,66页pdf,333篇参考文献

伯克利 AI 研究院提出新的数据增强算法,比谷歌大脑的 AutoAugment 更强

【综述】基于深度学习的图像数据增强方法最新进展

深度学习的未来——神经架构搜索

图解十大 CNN 架构

组合主干网络带来目标检测新SOTA?北大等提出CBNet

CVPR2019 | 面对高度不均衡数据如何提高精度?

ICCV 2019 | 四小时搜索NN结构,厦大提出快速NAS检索方法

深度学习注意力机制-Attention in Deep learning-附101页PPT

组合主干网络带来目标检测新SOTA?北大等提出CBNet

CVPR2019 面对高度不均衡数据如何提高精度?

ICCV 2019 四小时搜索NN结构,厦大提出快速NAS检索方法

深度学习注意力机制-Attention in Deep learning-附101页PPT

新的State of the Art优化器RAdam

deep learning(rnn、cnn)调参的经验

深度模型不work--Debug检查清单

模型不work怎么办?141页PPT告诉你怎么改模型

一文概览神经网络的激活函数:从ReLU到GELU

贝叶斯与深度学习如何结合?看这份《贝叶斯深度学习: DL与Bayesian原理 》NeurIPS2019硬核教程

Mish:一个新的state-of-the-art激活函数,ReLU的继任者

自监督学习,如何从数据困境中拯救深度学习?

神经进化:一种不一样的深度学习

GridMask:SOTA 数据增广方法,显著改进分类、检测、分割效果

无所不能的Self-Attention!「自注意力可以表达任何CNN卷积滤波层」

2019->2020必看的十篇「深度学习领域综述」论文

EcoNAS:为传统网络搜索方法寻找最佳的代理

直接对梯度下手,阿里达摩院提出新型优化方法 gradient centralization

CVPR 2020-港中文-MIT 神经架构搜索鲁棒性

【浪潮AI】自动超参数优化:算法和应用综述论文,56页pdf,Hyper-Parameter Optimization

【康奈尔大学-Facebook】特征归一化与数据增强,Feature Normalization

学习超大神经网络,CPU超越V100 GPU,靠的居然是哈希

神经网络架构搜索(NAS)中的milestones

CVPR 2020 | 商汤提出基于空间修剪的 NAS 算法

超越MobileNetV3!Facebook等提出更轻更快的FBNetV2 | CVPR 2020

CVPR 2020|解放工程师,DenseNAS 让结构搜索更灵活

批量核范数最大化,提升迁移性能 | CVPR 2020

Google新作Synthesizer:我们还不够了解自注意力

港科大和CMU提出史上最强二值化网络ReActNet

ECCV 2020 | 从一种拓扑视角来优化神经网络的连通性的解读

自“彩票假设”理论被授予2019 ICLR 最佳论文后,该领域又有了哪些新的研究进展?

【KDD2020】可解释深度神经网络,200页ppt

史上最全《深度持续学习》2020综述论文,30页pdf,169篇参考文献

超越EfficientNets!无需注意力,也能让你的网络更快更强!

Triplet注意力机制让Channel和Spatial交互更加丰富

ICLR 2021的48篇投稿看模型搜索(NAS)最新进展

Transformer杀疯了!竟在图神经网络的ImageNet大赛中夺冠 复旦大学邱锡鹏教授等「Transformers全面综述」论文

NUS和依图开源T2T-ViT:Transformer又一力作

浙大和腾讯开源CrossFormer:基于跨尺度注意力的视觉Transformer

大连理工和MSRA提出STARK:基于Transformer的目标跟踪器

一文看尽深度学习中的各种注意力机制(1998-2020年)

《注意力机制》综述论文!21页pdf全面阐述51个代表性神经注意力模型

清华&南开最新「视觉注意力机制Attention」综述论文,带你全面了解六大类注意力机制方法

「深度学习注意力机制 」最新TKDE2022研究综述

阿里达摩院最新《时间序列Transformer建模》综述论文

Google最新《高效Transformers》2022综述大全,39页pdf阐述九大类提升Transformers效率方式

中科院计算所最新「视觉Transformer」综述论文,带你全面了解最新CV分类、检测/分割方法

Transformer如何用于视频?最新「视频Transformer」2022综述

TPAMI 2022|华为诺亚最新《视觉Transformer》综述论文,涵盖200 多篇前沿论文调研ViT进展

几何深度学习有何进展?252页ppt《几何深度学习》2022夏令营报告,牛津大学Twiter大牛Bronstein主讲

低资源如何用深度模型?【2022新书】高效深度学习: 更快更小更好的模型,Efficient Deep Learning全面解答

【TPAMI2022】TransCL:基于Transformer的压缩学习,更灵活更强大

《视觉Transformer》最新简明综述,概述视觉Transformers 的不同架构设计和训练技巧

【ICML2022】结构感知Transformer的图表示学习

【何恺明组新论文】MAE视频表示:掩码自编码器作为时空学习器

最近大火的“扩散模型”首篇综述来了!北大最新《扩散模型:方法和应用》综述

Transformer如何做扩散模型(加噪与图像质量)?伯克利最新《transformer可扩展扩散模型》论文

[什么是从模型中学习(LFM)? 武汉大学等《超越微调: 从模型中学习》综述,详述模型调整、模型蒸馏、模型重用、元学习和模型编辑] (https://mp.weixin.qq.com/s/ufpFK06JG3DHlM4lWmyhCw)

[【NeurIPS2023】跨情境课程设计的Transformer智能体] (https://mp.weixin.qq.com/s/-oULhqUikP6QAoPuHkCpBg)

[Transformer为什么有效?Google最新《揭示变换器中的台阶优化算法》解释] (https://mp.weixin.qq.com/s/CldXdJNMfXpwp5ARHmoCoQ)

[《深度模型融合》综述] (https://mp.weixin.qq.com/s/2-ZOAi2qzpWcAjktgaPJOw)

[中国科学院团队首篇《大语言模型LLM模型压缩》综述:细聊剪枝、知识蒸馏、量化技术] (https://mp.weixin.qq.com/s/tOxehTRVFQP83PIKbVJIig)

[【ICCV2023】视觉Transformers的累积空间知识蒸馏] (https://mp.weixin.qq.com/s/1k0sEDiOGH0FpusNQmDYrw)

[「视觉语言Transformers」最新2023研究综述] (https://mp.weixin.qq.com/s/bOdfwkSQt-53e7bjn6KC0w)

[【CVPR2023】视觉Transformer学习长尾数据,解决不平衡标注数据] (https://mp.weixin.qq.com/s/mk-1nMqhZNGcpgFB5JGv_Q)

[Transformer如何训得更快更好?莫纳什大学最新《Transformer高效训练》综述,详述训练Transformer技术] (https://mp.weixin.qq.com/s/VZIv90bPrqbKg9greJaJyw)

[ICML2023 | 轻量级视觉Transformer(ViT)的预训练实践手册] (https://mp.weixin.qq.com/s/gkbVVmdOtSBbzLuHCyuO7g)

[大模型如何适用长尾或特定领域?微软等提出《参数知识引导的增强大型语言模型》,扩展LLM的垂直化长尾适配能力] (https://mp.weixin.qq.com/s/-eIhP2B9q9FobbSq4fPBQg)

[基于内在动机的深度强化学习探索方法综述] (https://mp.weixin.qq.com/s/ZfIvUT6o8R3exFg2YifQiA)

[【2023新书】深度学习中的可解释性,486页pdf] (https://mp.weixin.qq.com/s/0cprRgK6pb39c0HT3u3X8Q)

课程/教程

斯坦福课程:深度学习理论(附视频+讲义+阅读材料) (Theories of Deep Learning) STATS385

CMU2017年秋季课程:深度学习——Ruslan Salakhutdinov主讲(附PPT下载)

【ECCV2018教程】220页深度神经网络训练归一化

伯克利CS294深度强化学习课程资料放出

MIT课程:深度学习背后的科学—架起理论与实践的桥梁

ICML、CVPR2019演讲视频资源在此

【MLSS2020】最新《贝叶斯推断》教程,125页ppt与视频,DeepMind Shakir Mohamed博士

【DeepMind硬核课】深度学习注意力与记忆机制,附70页ppt与视频

【DeepMind深度学习课程】序列循环神经网络,141页ppt,Sequences and Recurrent Network

40+篇必看2020综述论文《深度学习/机器学习/知识图谱/NLP/CV》大集合

ACL2020开始了!这8份Tutorial不可错过!常识推理、多模态信息抽取、对话、解释性等

贝叶斯和深度学习如何结合?看这份CIKM2020《神经贝叶斯信息处理》教程,220页ppt,国立交通大学

【因果基础】Causality Basics,36页ppt

【KDD2022教程】在线聚类:算法、评估、指标、应用和基准

【KDD2022教程】在线聚类:算法、评估、指标、应用和基准

[什么是共形预测(conformal prediction)?LPSM最新《共形预测》教程,71页ppt] (https://mp.weixin.qq.com/s/ifA_wkrUG_wbQLCizp10wg)

[视觉中怎么用提示?南洋理工CVPR2023《视觉提示》教程,附290页ppt] (https://mp.weixin.qq.com/s/IdtKmI5iOklPIa78MD6waw)

[【WWW2023教程】持续图学习教程,106页pdf] (https://mp.weixin.qq.com/s/BYMRft72szzzdLbhn5_VSg)

[【ICCV2023教程】自监督学习改进多模态大模型, 34页ppt,Ishan Misra@Meta] (https://mp.weixin.qq.com/s/QIBljtaGO18RQnFbY80sWg)

[【VLDB2023教程】子图提取的机器学习:方法、应用和挑战,90页ppt] (https://mp.weixin.qq.com/s/AiQ_yYt43_Ve8NgZTIZ1iA)

国际顶刊/顶会

CVPR 2018值得一看的25篇论文,都在这里了 | 源码 & 解读

Google Brain与牛津大学主持最新《计算机视觉前沿》报告

【ICML2019】DeepMind发布自监督学习最新教程,附122页全文资料下载

五年后的计算机视觉会是什么样?和CV先驱们一同畅想(上) | CVPR2019

五年后的计算机视觉会是什么样?和CV先驱们一同畅想(下) | CVPR2019

CVPR 2019:中国企业斩获无数冠军

HCP Lab 12篇论文入选世界顶级计算机视觉会议CVPR 2019

谷歌2019 学术指标发榜:CVPR首次进入Top 10,何恺明论文引用最高

ICCV 2019教程《面向计算机视觉的可解释机器学习》,附280页PPT下载

国内外优秀的计算机视觉团队汇总

CVPR 2020 算法竞赛大盘点

CVPR2020结果出炉(附13篇论文链接/开源代码/解读)

三巨头共聚AAAI:Capsule没有错,LeCun看好自监督,Bengio谈注意力

CVPR 2020 论文大盘点-动作识别篇

60+篇必看2020综述论文《GNN/深度学习/机器学习/知识图谱/NLP/CV》大集合

CVPR'22 最新132篇论文分方向整理|包含目标检测、图像处理、医学影像等28个方向

目标识别/检测(region level)

目标检测领域还有什么可做的?19个方向给你建议

SimpleDet:简单通用的目标检测与物体识别框架(内附TridentNet开源代码)

超越ResNet:Res2Net;目标检测最新网络:FCOS ;何恺明最新论文:RandWire-WS - 云+社区 - 腾讯云

最新的Anchor-Free目标检测模型FCOS,现已开源

物体检测的轮回:Anchor-based 与 Anchor-free

谷歌大脑提出NAS-FPN:一种学会自动架构搜索的特征金字塔网络

北大、清华、微软联合提出RepPoints,比边界框更好用的目标检测方法-高埔村soft网

目标检测:Segmentation is All You Need_files

从Densebox到Dubox:更快、性能更优、更易部署的anchor-free目标检测

83页《目标分类和目标检测综述(2D和3D数据)》论文

解读目标检测新范式:Segmentations is All You Need

最完整的检测模型评估指标mAP计算指南(附代码)

Facebook 发布 Detectron2,新一代目标检测平台

一文看尽9篇目标检测最新论文(MFPN/CR-NAS/Scale Match/Dense RepPoints等)

讨论Rethink Anchor

目标检测的性能上界讨论

浅析经典目标检测评价指标—mmAP

一文读懂自注意力机制:8大步骤图解+代码

人体姿态估计(Human Pose Estimation)经典方法整理

YOLOv4 重磅来袭

一种新的残差网络变体ResNeSt

何恺明团队最新力作RegNet:超越EfficientNet,GPU上提速5倍

EfficientDet目标检测谷歌官方终于开源

ICLR 2020 | Deformable Kernels,创意满满的可变形卷积核

CPU下实时,最快人脸检测速度近2000FPS

CVPR 2020 | 解决目标检测长尾问题简单方法:Balanced Group Softmax

CVPR 2020| 商汤提出大规模多标签目标检测新算法

大神没交棒,但YOLOv5来了

【TPAMI2020】目标检测中的不平衡问题:综述论文,34页pdf

商汤等提出可变形DETR目标检测网络

TBC:卷积新形态,实现更强的CNN!适用于分类/检测/分割等

NeurIPS 2020 | Focal Loss改进版来了!GFocal Loss:良心技术,无Cost涨点!

RS Loss:目标检测和实例分割的新损失函数

复旦&港大提出GraphFPN:用图特征金字塔提升目标检测性能

港大&武大提出DetCo:用于目标检测的无监督对比学习

CGPS:首个弱监督/无监督的行人搜索框架

【CVPR2022】GaTector:凝视对象预测的统一框架

【CVPR2022】基于鲁棒区域特征生成的零样本目标检测

[【CVPR2023】DynamicDet:目标检测的统一动态架构] (https://mp.weixin.qq.com/s/pn4w6KZwd2rNcG_Er8BBNA)

图像分割(pixel level)

何恺明组又出神作!最新论文提出【全景分割】新方法

【学界】滑动窗口也能用于实例分割,陈鑫磊、何恺明等人提出图像分割新范式 - 专知

语义分割入门的一点总结

视频物体分割算法的三个方向与最新应用

纵览图像语义分割发展史,11篇关键文章简介

扩张残留网络(图像分类和语义分割)

扩张残留网络(图像分类和语义分割)

CNN真的需要下采样(上采样)吗?

渲染思路做图像分割,显著提升Mask R-CNN性能

如何看待SOLO: Segmenting Objects by Locations,是实例分割方向吗

实时Anchor-Free实例分割算法CenterMask,代码将开源

北航、旷视联合,打造最强实时语义分割网络

100个深度图像分割算法,纽约大学UCLA等最新综述论文

何恺明Mask R-CNN精度提升,一半输入数据量就行 | CVPR2020

超越MixUp、CutMix的样本混合数据增广新算法FMix

如何评价Kaiming He的Momentum Contrast for Unsupervised?

全球顶会论文审稿人带你7天玩转图像分割

UN-EPT:用于语义分割的统一高效金字塔Transformer

行为识别/自然语言处理(sequence level)

OpenAI提出Sparse Transformer,文本、图像、声音都能预测,序列长度提高30倍

学界 ICLR2019 最佳论文公布 有序神经元 彩票假设

斯坦福&Adobe CVPR 19 Oral:全新通用深度网络架构CPNet

视频分析/多模态学习论文、代码、数据集大列表

【ACL2019】seq2seq最新变体,稀疏序列模型(附论文全文及slides下载)

从基础到 RNN 和 LSTM,NLP 取得的进展都有哪些

横扫NLP的XLNet

递归神经网络简介-实现文本情感分类

【ACL2019】深度贝叶斯自然语言处理,304页ppt带你了解最新研究进展

基于序列模型的随机采样

基于序列模型的随机采样

预训练语言模型(BERT/XLNet等)

NLP领域预训练模型的现状及分析

自然语言处理中的迁移学习(上)

自然语言处理中的迁移学习(下)

自然语言处理中注意力机制综述

神经网络语言建模系列之一:基础模型

自然语言处理起源:马尔科夫和香农的语言建模实验

【实战电子书+代码】自然语言处理实战,545页pdf,使用Python理解、分析和生成文本

AAAI2020 | 自动化所&微信AI:双通道多步推理模型,更好解决视觉对话生成问题

如何在NLP中有效利用Deep Transformer

【教程】用于自然语言处理的深度学习方法,92页ppt

文本增强、半监督学习,谁才是 NLP 少样本困境问题更优的解决方案?

【新书】自然语言处理表示学习技术,349页pdf,清华大学

【ICML2020-华为港科大】RNN和LSTM有长期记忆吗?

Transformer模型-深度学习自然语言处理

【TAMU】最新《时间序列分析》课程笔记,477页pdf

计算机视觉"新"范式: Transformer【NLP】

图解Transformer【NLP 自监督学习】

视觉推理解释框架VRX:用结构化视觉概念作为解释网络推理逻辑的「语言」

CVPR2022 | 多模态Transformer用于视频分割效果惊艳

TPAMI 2022 | 最新综述:基于不同数据模态的行为识别

国防科大最新《深度学习视觉语音分析》综述论文,20页pdf涵盖200篇文献阐述视觉语音识别与生成技术进展

上交卢策吾团队《自然》:机器视觉行为理解与脑神经有内在关联?构建映射模型

语音如何自监督学习?306页ppt!李宏毅等

图深度学习/因果推理

AOGNet:基于深度 AND-OR 语法网络的目标识别方法

图深度学习(GraphDL),下一个人工智能算法热点?一文了解最新GDL相关文章

Judea Pearl:传统机器学习尚处于因果层级的底层,达成完备AI的7个工具

【CNN已老,GNN来了】DeepMind、谷歌大脑、MIT等27位作者重磅论文,图网络让深度学习也能因果推理

图神经网络概述第三弹:来自IEEE Fellow的GNN综述

AAAI2019 Tutorial 《图表示学习》, 180页PPT带你从入门到精通

最新PyTorch图神经网络库,速度快15倍(GitHub+论文)

GCN作者Thomas Kipf 最新Talk:利用图神经网络进行无监督学习

Github上的图神经网络必读论文和最新进展列表

事理图谱:事件演化的规律和模式

图深度学习资源汇总

Google图挖掘团队最新博客《图表示学习中的创新》,附PDF下载

近期必读的10篇ACL 2019【图神经网络(GNN)+NLP】相关论文和代码

图数据表示学习综述论文

图神经网络最近十篇论文,来自KDD、IJCAI、ICML等,附PDF下载

图神经网络火了?谈下它的普适性与局限性

图论与图学习(一):图的基本概念

图论与图学习(二):图算法

图模型(Graphical Models), 571页pdf,带你学习GM和因果推断

斯坦福Jure Leskovec清华演讲:图神经网络研究最新进展(附PPT下载)

自注意力图池化

注意力神经网络,Attention Neural Networks,78页ppt

一文读懂:图卷积在基于骨架的动作识别中的应用

用于理解、推理和决策的认知图计算

火爆的图机器学习,2020年将有哪些研究趋势

清华大学朱文武老师最新「图表示深度学习」的5种方法综述论文,51页pdf

【WWW2020】DGL深度图神经网络实战教程,PPT+代码

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知识图谱表示学习@ACL2020最新进展概述,9篇必看论文

六篇顶会 ICML 2020【图神经网络 (GNN) 】相关论文

贝叶斯网络之父Judea Pearl:新因果科学与数据科学、人工智能的思考

从知识图谱到认知图谱: 历史、发展与展望

相关性 ≠ 因果性,用图的方式打开因果关系

【KDD2020-Tutorial】因果推理与稳定学习,Causal Inference and Stable Learning

【KDD2020】图深度学习:基础、进展与应用,182页ppt

【重磅】图神经网络新书《图表示学习》,140页pdf,William L. Hamilton-McGill University

【KDD2020】图神经网络:基础与应用,322页ppt

【斯坦福尤佳轩&何恺明ICML2020新作】神经网络的图结构

系列教程GNN-algorithms之五:《注意力机制在图上的应用—GAT》

【MLSS2020硬核课】机器学习「因果性」,德国Bernhard Schölkopf教授,177页ppt

最新「因果推断Causal Inference」综述论文38页pdf,阿里巴巴、Buffalo、Georgia、Virginia

【斯坦福谷歌】最新《图机器学习》综述论文,38页pdf阐述最新图表示学习进展

最新!​知识图谱研究综述论文: 表示学习、知识获取与应用,25页pdf详述Knowledge Graphs技术趋势

【KDD2020】 深度图神经网络专题论文解读

【ACMMM2020】条件推理的医学视觉问答

近期必读的六篇 ICML 2020【因果推理】相关论文

最新《图嵌入组合优化》综述论文,40页pdf

新书《图深度学习》重磅出炉!KDD 新星奖大神汤继良力作,(附316页pdf下载)

【KDD2020】图模型的解释技术

最新《因果推断导论》课程,102页ppt

NeurIPS 2020 | 清华大学提出:通用、高效的神经网络自适应推理框架

NeurIPS 2020 | 从因果关系来看小样本学习

Graph Normalization (GN):为图神经网络学习一个有效的图归一化

NeurIPS 2020 Oral | 基于因果干预的弱监督语义分割

彭博新书《知识图谱: 一种信息检索视角》,156页pdf系统性阐述KG与IR之间的关系

NeurIPS2020【因果推理】相关论文和代码

【伯克利胡戎航博士论文】视觉与语言推理的结构化模型,124页pdf

《知识图谱表示学习补全》综述论文,16页pdf

【NeurIPS 2020】图神经网络中的池化再思考

【深度生成模型】Deep Generative Models,104页ppt

【NLPCC2020】多模态知识图谱构建、推理与挑战,东南大学王萌博士

【ECML/PKDD20教程】图表示学习与应用,200页ppt

【ISOLABS】最新《图神经网络实用指南》2020论文,28页pdf

【Twitter】时序图神经网络

[NeurIPS 2020 oral] 基于因果干预的弱监督语义分割

【NeurIPS2020-MIT】子图神经网络,Subgraph Neural Networks

【图与几何深度学习,53页ppt】Graph and geometric deep learning ICML2021图神经网络5篇论文的最新研究热点 近期必读的5篇顶会WWW 2021【图神经网络+推荐】相关论文和代码

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「因果发现和因果推理」简明介绍,37页ppt

「因果性机器学习」书册,88页pdf概述机器学习中的因果推理

STTran:用于视频场景图生成的时空上下文Transformer

MSRA提出用于图结构数据的Graphormer!斩获OGB-LSC图预测赛道冠军

因果推理如果落地?看这份KDD2021微软/uber《因果推理机器学习:CausalML与EconML》教程,附Slides

腾讯AI Lab、清华共同发布《几何等变图神经网络》综述论文, 全面阐述GEGNN机构与任务

2022图神经网络5篇最新的研究综述:双曲/图分类/联邦/等变/异质性

【上海交大ICLR2022】从因果不变性视角探讨图神经网络的分布外泛化鲁棒性

清华崔鹏等Nature子刊最新论文:稳定学习建立因果推理和机器学习的共识基础

NeurIPS 2021开会了!新加坡国立大学Wee Sun Lee:机器学习中的消息传递机制-从图模型到GNN,95页ppt

GNN如何用于因果推断?TU&DeepMind-AAAI2022投稿论文《关联图神经网络与结构因果模型》阐述基于GNN的因果推理

《图自监督学习》最新综述,数据挖掘领域大师俞士纶团队新作,25页pdf160篇文献

【ICML2022】基于随机注意力机制的可解释和广义图学习

【ECCV2022】用于视频问题回答的视频图Transformer

【ICML2022】常识因果关系的因果推理原则

什么是因果深度学习?DeepMind最新ICML2022《因果性与深度学习:协同、挑战和未来》教程,183页ppt详述因果DL

【ICML2022】因果Transformer:估算反事实结果的因果, 附ppt

什么是因果机器学习?UCL&牛津大学最新《因果机器学习》书册,165页pdf阐述因果机器学习体系

NeurIPS2022|图对比学习的结构公平性初探

【NeurIPS 2022】带有自适应节点采样的层次图Transformer

【NeurIPS2022】图谱视角下的图对比学习

GNN如何异常检测?首篇《图神经网络图异常检测》综述

如何生成“好”的图?【TPAMI2022】面向图生成的深度生成模型系统综述

GNN与Transformer在CV中怎么用? 香港大学最新《图神经网络和图Transformers在计算机视觉应用》综述

深度学习和因果如何结合?北交最新《深度因果模型》综述论文

西安交大最新《深度学习因果发现》综述论文

147页PPT详解因果深度学习,图灵奖Yoshua Bengio最新UAI2022「因果性与深度学习:协同、挑战和未来》教程

【ICML2022】熵因果推理:图的可辨识性

爱丁堡大学最新《因果机器学习: 医疗健康与精准医疗应用》2022综述

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GNN如何异常检测?首篇《图神经网络图异常检测》综述全面阐述GNN图异常检测方法体系

NLP中如何处理因果性?EMNLP2022最新《自然语言处理因果关系导论》教程,180页ppt全面讲解因果发现和因果效应估计

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“In-context Learning”是什么?北大等最新《语境学习ICL》综述论文,详述ICL进展、挑战和方向

[《以数据为中心的图学习》综述] (https://mp.weixin.qq.com/s/Wk6hr6dfDUEvtOTt_ek4Ww?poc_token=HHiONGWj_w_crIsuEjHnpWS-rgyJ-t-vXoyx4V9j)

[【CIKM2023】基于多节点中心子图的对比表示学习] (https://mp.weixin.qq.com/s/1yHGKWwkzG4TlHIrsfNi0Q)

[图上的不均衡数据怎么处理?新加坡国立大学最新《不均衡图学习》综述,详述问题、技术和未来方向] (https://mp.weixin.qq.com/s/YN7yJj6ItzIvueJjYC42-w)

[【ICCV2023】稳定且因果推断的自监督深度视觉表示判别方法] (https://mp.weixin.qq.com/s/yB9z4xDIlTFaup6H8LQ01Q)

[西安交大等最新《鲁棒视觉问题回答》综述,20页pdf详述RVQA数据集、方法和未来挑战] (https://mp.weixin.qq.com/s/wM1e12qat_HQo2I-5Q6o0Q)

[神经推理如何问答? CMU-Haitian Sun博士论文《神经推理问答》,151页pdf全面阐述QA推理任务] (https://mp.weixin.qq.com/s/fdgL63dQsAuQG3IXCb2E2g)

[【ICML2023】SEGA:结构熵引导的图对比学习锚视图] (https://mp.weixin.qq.com/s/uFNdra4tJStgv07oLAxI2g)

[图上持续学习怎么做? 悉尼大学等最新《 持续图学习:挑战、解决方案和机会》综述,附Slides] (https://mp.weixin.qq.com/s/ZeS-N4rskrbTdm09bcKOpw)

[【ICML2023】图神经网络可以仅从图结构中恢复隐藏特征] (https://mp.weixin.qq.com/s/Nze5pUItcM8cngqf8CQMVQ)

[图上如何建模因果性?PSU等最新《图反事实学习》综述,50页pdf全面综述图公平性、可解释性等方法] (https://mp.weixin.qq.com/s/J6i9D6mnLSIdK9k7dA9Now)

[中科院计算所等最新《时态数据因果发现》综述,50页pdf详述多元时间和事件序列因果发现] (https://mp.weixin.qq.com/s/IvVt-5Nq4JkIRH3gC2PRrw)

[AAAI2023|图对比学习的模型增强技巧] (https://mp.weixin.qq.com/s/y7k5tEOcfmjlFgp_qaxliw)

[Graph Transformer近期进展] (https://mp.weixin.qq.com/s/ozfggZtr1sMSFv7u6LacQQ)

小样本/迁移学习/元学习

从 CVPR 2019 一览小样本学习研究进展

【资源】元学习相关资源汇总

【CVPR2019最新元学习教程】 基于元学习的计算机视觉应用(附下载)

近期必读的9篇CVPR 2019【图神经网络(GNN)+CV】相关论文和代码

14篇论文为你呈现「迁移学习」研究全貌 _ 论文集精选 #04 - 知乎

40种迁移学习方法

CVPR2019:好的模型,迁移学习效果就更好吗?Google Brain最新结论

置信学习,ImageNet 存在十万标签错误

【NeurIPS2019论文PPT】多模态模型无关的元学习 MMAML

图像分类最新技术综述论文: 21种半监督、自监督和无监督学习方法一较高低

KDD20 | 对比学习和负采样技术专题

近期必读的七篇 ECCV 2020【少样本学习(FSL)】相关论文

NeurIPS 2020 | 数据类别不平衡/长尾分布?不妨利用半监督或自监督学习

DDBNet:Anchor-free新训练方法,更准确的正负样本 | ECCV 2020

ICLR 2021 【自监督学习】 & 【Transformer】

NeurIPS 2020【对比学习】相关论文和代码

滑铁卢大学2020新书《预训练Transformer模型文本排序》,155页pdf

《深度元学习》2020综述论文,59页pdf

【NeurIPS 2020】基于因果干预的小样本学习

零样本图像分类综述 「课程学习(Curriculum Learning)」2021综述论文 5篇顶会CVPR 2021【对比学习(CL)】相关论文和代码

对比学习和项目实践【判决式 无监督学习】

自监督学习新思路!S2-BNN:基于蒸馏的自监督学习算法

当Transformer遇见自监督学习!Facebook重磅开源DINO

何恺明团队提出MoCo v3:训练自监督视觉Transformer的实证研究

【TPAMI2021】视觉智能的知识蒸馏与师生学习:回顾与展望, 20页pdf与218篇文献

【YannLecun最新报告】自监督学习与能量模型,附99页ppt与视频

[一文解决样本不均衡(全)]( https://mp.weixin.qq.com/s/EgjSm8WZDG9FWUiUumByKA

超越传统微调!Meta新作VPT:视觉Prompt来了!冻结主干,仅调节1%参数,性能提升显著!

一文掌握《对比学习(Contrastive Learning)》要旨,详述MoCo和SimCLR算法

【ICML2021】 具有局部和全局的自监督图表示学习

自监督如何做推荐?昆士兰大学最新《自监督学习推荐系统》综述论文,阐述对比、生成、预测和混合四大类方法

蒙特利尔最新《自监督少样本目标检测》,20页pdf131系统性阐述少样本和自监督的目标检测研究进展

何恺明最新一作论文:简单实用的自监督学习掩码自编码MAE,ImageNet-1K 87.8%!CVPR 2022最佳

【TPAMI2021】视觉智能的知识蒸馏与师生学习:回顾与展望, 20页pdf与218篇文献

【ICML2021】教师-学生设置中的持续学习:任务相似性的影响

南大发布首篇《健壮深度半监督学习》综述论文,全面阐述现有RDSSL中分布、特征与标签损坏方法体系与进展

Lehigh大学Zhang Youshan《视觉识别的无监督域适应》研究综述论文

OpenAI-Lilian Weng等:自监督学习与对比学习,NeurIPS 2021教程|105页ppt

自监督学习未来是掩码自编码器?KAIST最新《自监督学习掩码自编码器》研究进展

小数据如何学习?吉大最新《小数据学习》综述,26页pdf涵盖269页文献阐述小数据学习理论、方法与应用

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小目标如何检测?西工大韩军伟等发布《大规模小目标检测》综述,20页pdf全面阐述小目标检测方法和自动驾驶与空中场景基准数据集

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主动学习(Active Learning),看这一篇就够了

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16、产业

[重磅!《2023人工智能发展白皮书》版本,118页pdf] (https://mp.weixin.qq.com/s/91fBe4nsjior0Es6vAGq0Q)

[《中国人工智能人才学习白皮书》发布!] (https://mp.weixin.qq.com/s/LaVOnHZQTt0QU6KQoHMFXw)

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