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论文阅读与模型复现——HAN.文中提出了一种新的基于注意力机制的异质图神经网络HeterogeneousGraphAttentionNetwork（HAN），可以广泛地应用于异质图分析。.注意力机制包括节点级注意力和语义级注意力。.节点的注意力主要学习节点及其邻居节点间的权重，语义...
HAN概述本文参考论文为HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification，来自本篇论文是基于论文DocumentModelingwithGatedRecurrentNeuralNetworkforSentimentClassification作了一些改进，区别在于，本篇论文在其基础之上
HANAttention历史意义：基于Attention的文本分类模型得到了很多的关注通过层次方式处理长文档的方式逐渐流行推动了注意力机制在非Seq2Seq模型上的使用6.论文总结关键点：之前的深度学习的文本分类没有关注到文档不同部分的信息重要性的不同
其实打比赛没有必要完全复现之前的论文，把几个经典模型搞熟就行，如果题主英文还ok的话强烈安利一份情感分析的Tutorial（只涉及神经网络模型）：.会循序渐进地手把手教学：.利用RNN进行情感二分类.利用RNN的各种变体，如LSTM,BiLSTM等进行情感二分类.利用...
HAN模型和论文里不一样，没有sentenceencoder部分。.#15.liviuslwopenedthisissueonAug17,2019·2comments.Comments.RandolphVIclosedthisonSep26,2020.SignupforfreetojointhisconversationonGitHub.
中科大一篇关于手语识别的论文被AAAI2018接收。该论文提出一种新型连续手语识别框架LS-HAN，无需时间分割。LS-HAN由三部分构成：用于视频特征表示生成的双流卷积神经网络、用于缩小语义差距的潜在空间和基于识别的潜在空间分层注意力...
想问下知乎大神们，目前深度学习应用在短文本（微博长度）分类的模型有哪些效果比较好的，求推荐论文。Fasttext直到现在还被不少人使用，主要有以下优点：模型本身复杂度低，但效果不错，能快速产生任务的baseline
CIFAR-10上与之前SOTA（state-of-the-art）模型的对比总结在表1中。和他们相比，我们的模型不仅在测试错误率上更低，并且需要的参数量也更少。例如为了达到2.1%的错误率，AmoebaNet-B使用34.9M参数，而我们的模型仅使用六分之一(5.7M参数)。
自从我们在2016年发布了这篇论文作为技术报告以来，SongHan和他的合作者已经在SqueezeNet和模型压缩方面做了进一步的试验。使用一种称为Dense-Sparse-Dense（DSD）的新方法（Han等人，2016b），Han等人在训练期间使用模型压缩作为调节器提高...
原模型和剪枝模型的配置均来自原始论文。表2：ThiNet的结果（准确度）。“VGG-GAP”和“ResNet50-30％”等指ThiNet中配置的剪枝模型。为了适应本文的方法和原论文之间不同框架的影响，我们比较了相对于未剪枝的大型模型的相对精度下降。
论文阅读与模型复现——HAN.文中提出了一种新的基于注意力机制的异质图神经网络HeterogeneousGraphAttentionNetwork（HAN），可以广泛地应用于异质图分析。.注意力机制包括节点级注意力和语义级注意力。.节点的注意力主要学习节点及其邻居节点间的权重，语义...
HAN概述本文参考论文为HierarchicalAttentionNetworksforDocumentClassification，来自本篇论文是基于论文DocumentModelingwithGatedRecurrentNeuralNetworkforSentimentClassification作了一些改进，区别在于，本篇论文在其基础之上
HANAttention历史意义：基于Attention的文本分类模型得到了很多的关注通过层次方式处理长文档的方式逐渐流行推动了注意力机制在非Seq2Seq模型上的使用6.论文总结关键点：之前的深度学习的文本分类没有关注到文档不同部分的信息重要性的不同
其实打比赛没有必要完全复现之前的论文，把几个经典模型搞熟就行，如果题主英文还ok的话强烈安利一份情感分析的Tutorial（只涉及神经网络模型）：.会循序渐进地手把手教学：.利用RNN进行情感二分类.利用RNN的各种变体，如LSTM,BiLSTM等进行情感二分类.利用...
HAN模型和论文里不一样，没有sentenceencoder部分。.#15.liviuslwopenedthisissueonAug17,2019·2comments.Comments.RandolphVIclosedthisonSep26,2020.SignupforfreetojointhisconversationonGitHub.
中科大一篇关于手语识别的论文被AAAI2018接收。该论文提出一种新型连续手语识别框架LS-HAN，无需时间分割。LS-HAN由三部分构成：用于视频特征表示生成的双流卷积神经网络、用于缩小语义差距的潜在空间和基于识别的潜在空间分层注意力...
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CIFAR-10上与之前SOTA（state-of-the-art）模型的对比总结在表1中。和他们相比，我们的模型不仅在测试错误率上更低，并且需要的参数量也更少。例如为了达到2.1%的错误率，AmoebaNet-B使用34.9M参数，而我们的模型仅使用六分之一(5.7M参数)。
自从我们在2016年发布了这篇论文作为技术报告以来，SongHan和他的合作者已经在SqueezeNet和模型压缩方面做了进一步的试验。使用一种称为Dense-Sparse-Dense（DSD）的新方法（Han等人，2016b），Han等人在训练期间使用模型压缩作为调节器提高...
原模型和剪枝模型的配置均来自原始论文。表2：ThiNet的结果（准确度）。“VGG-GAP”和“ResNet50-30％”等指ThiNet中配置的剪枝模型。为了适应本文的方法和原论文之间不同框架的影响，我们比较了相对于未剪枝的大型模型的相对精度下降。
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