【导读】本文探索了用于提升ViT性能的各种训练技巧。通过一系列实验对比、改进与组合，本文所提方案取得了SOTA方案，超越了EfficientNet、T2TViT、DeiT、Swin Transformer、CaiT等方案。
https://github.com/yuanxiaosc/Entity-Relation-Extraction/blob/master/README.md
时间过得真快！转眼间一年又过去了，我记得上一次写推文还是在去年。前段时间一直在做Label Setting相关的研究，今天趁着有空了，赶紧来聊一下吧~
自监督学习和弱监督学习作为机器学习领域中的前沿技术，对于自然语言处理（NLP）的发展带来了重大影响。这两种学习范式克服了传统监督学习中标注数据不足的问题，为NLP任务提供了更灵活、高效的解决方案。本文将深入探讨NLP在自监督学习和弱监督学习中的应用，通过实例展示它们是如何在文本处理、情感分析、命名实体识别等任务中取得显著成果的。
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Structured learning-sequence labeling（part 1），这一节将主要针对讨论Structured learning-sequence labeling剩下的内容进行讨论。本文内容主要针对机器学习中Structured learning- sequence labeling的CRF、CRF v.s. HMM、Structured Perceptron v.s. CRF以及实验结果分别详细介绍。话不多说
弱监督（Weak Supervision）可以让我们低成本的利用领域专家的知识来程序化的标注上百万级别的 数据样本，从而帮助我们解决人工智能时代的数据瓶颈问题。更确切地说，这是一个帮助将领域专家的知识编码到AI系统中的框架，专家知识注入的方式可以采用手写的推理规则或者远程监督。
之前了解杨杰博士是从导师那里得知的，模模糊糊，当时也只是知道这个名字而已，谁知道几个月后自己竟然还能作为迎宾亲自去迎接。O(∩_∩)O哈哈~ 路上交流了很多，发现大牛都是这么谦虚，平易近人的吗？
Marcos Lopez de Prado，想必国内的读者这几年应该熟悉一些了吧！
Image Labeling Tool - Web application for image labeling and segmentation
In this example a column is used to color the bars, and we add the information from other columns to the hover data.
论文地址：End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF 摘要 传统改机的序列标注系统，需要大量的针对特定任务的手工特征和经过预处理的数据。在这篇文章中，作者引入了一种创新的神经网络结果，使用Bi-LSTM、CNN和CRF相结合的网络结果，使模型能够从词和字级别表示中学习和收益。作者指出他们的系统是真正意义上的端到端结果，不需要任何特征工程或者数据预处理工作，因此可以广泛应用于各种序列标注任务。该模型在PennTreebank WS
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Structured learning-Structured SVM，这一节将主要针对讨论Structured learning-sequence labeling。本文内容主要针对机器学习中Structured learning- sequence labeling的POS tagging,Hidden Markov Model以及Conditional Random Field分别详细介绍。话不多说，让我们一起学习这些内容吧 课件
数据标注是人工智能背后的女人。—— 我说的 初探 在 reddit 上看到一个人提了一个问题：What is your favourite (free) labelling tool?，你最喜欢的（免
Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)
Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。
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来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/370650927
个人理解 single cell 技术最重要的优势：单细胞水平的分辨率 + 高通量带来的大样本
视觉 Transformer （ViTs）在视觉识别任务上近期取得了显著的成功。这种成功不仅归因于它们的自注意力表示，也归功于新开发的训练配置。例如，在训练技术方面的改进，如强大的数据增强和知识蒸馏，大大缓解了ViTs的耗数据问题，使其对于在ImageNet-1K上的训练更加可行。
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读9分钟与微调相反，重新初始化模型确实显著提高了准确性，展示了一种替代且可能更简单的解决方案来缓解确认偏差问题。 Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。 Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练。Curriculum Labeling (CL)中，应用类似课程学习的原则，通过在每个自学习周期之前重新启动模型参数来避免概念
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 干货 作者：Sik-Ho Tsang 来自：炼丹笔记 Curriculum Labeling (CL)，在每个自训练周期之前重新启动模型参数，优于伪标签 (PL)。 Pseudo-Labeling (PL) 通过将伪标签应用于未标记集中的样本以在自训练周期中进行模型训练。Curriculum Labeling (CL)中，应用类似课程学习的原则，通过在每个自学习周期之前重新启动模型参数来避免概念漂移。该论文发布在2021 AAAI 。 伪标签 (PL
Non-profiling attacks： 假设攻击者只能从目标设备获取跟踪。例如： Differential Power Analysis (DPA), Correlation Power Analysis (CPA) , or Mutual Information Analysis (MIA).
选自Google Research 机器之心编译 很多常用的细胞标记方法有明显的缺点，包括不一致性、空间重叠、物理干预等。近日，谷歌利用深度学习方法即「in silico labeling（ISL）」标记细胞的研究登上了《Cell》杂志。ISL 能直接从未标记的固定样本或活体样本的透射光影像中预测多种荧光标记。由于预测是基于计算机的，ISL 可以克服上述所有缺点，并省去很多中间步骤。这项技术有望生物学和医学中打开全新的实验领域。此外，谷歌还开源了整个项目，包括模型代码和数据集等，供大家自由使用。 开源地址：
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Structured learning-sequence labeling（part 2）。这一节将主要进行Recurrent Neural Network的讲解和讨论。本文内容主要针对机器学习中Recurrent Neural Network的RNN、LSTM、LSTM-example以及Multiple-layer LSTM进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧。 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记23之结
ViDT首先重新配置Swin Transformer的注意力模型，以支持独立的目标检测，同时完全重用Swin Transformer的参数。接下来，它结合了一个Encoder-free neck layer来利用多尺度特征和两种基本技术：Auxiliary decoding loss和Iterative Box Refinement。
伪标签技术现在几乎在所有的Kaggle数据竞赛中都会被提到或者使用到，而且很多情况下都可以帮助选手拿到更好的分数，伪标签技术作为一种半监督的方法，其实在很久之前就已经被提出来使用了，那么为什么伪标签技术究竟是怎么做的呢？为什么有效呢？什么时候有效，什么时候可能无效？阅读本文，帮你更好地理解这种神奇的操作。
近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式，下面分别对这两种纠错方式进行介绍。
https://github.com/nottombrown/rl-teacher
序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。
句子的语义分析是对句子处理技术更高一级的要求，在信息检索、信息抽取、自动文摘等应用广泛。
命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
在实际的应用中，很多时候我们需要对展示的图层进行属性或者空间的过滤，在Geoserver发布的WMS中，可以通过CQL_FILTER来设置过滤条件，但是Arcgis Server发布的WMS不支持CQL_FILTER的过滤，这样就无法实现对展示的图层进行过滤。好在Arcgis Server的REST接口中，EXPORT接口实现了图层的导出功能，并可添加过滤条件，借于此，本文通过扩展OL2图层，结合EXPORT接口，实现Geoserver中CQL_FILTER的功能。
本文讲解如何通过Arcgis Server REST 的导出地图（Export）接口，实现在OL2中直接以WMS的方式调用Arcgis Server REST服务。
前言 今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题（Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window，简称SDVRPTW ）。而求解技术是精确算法之王中王——分支定价割平面法（Branch-Price-Cut，简称BPC），因为国内少有这类型算法的介绍，今天小编就给大家分享一下咯。
今天为大家介绍需求可拆分的带时间窗车辆路径问题（Split Delivery Vehicle Routing Problem with Time Window，简称SDVRPTW ）。而求解技术是精确算法之王中王——分支定价割平面法（Branch-Price-Cut，简称BPC），因为国内少有这类型算法的介绍，今天小编就给大家分享一下咯。
先来看看语义角色标注在维基百科上的定义：Semantic role labeling, sometimes also called shallow semantic parsing, is a process in natural language processing that assigns labels to words or phrases in a sentence that indicate their semantic role in the sentence, such as that of an agent, goal, or result. It consists of the detection of the semantic arguments associated with the predicate or verb of a sentence and their classification into their specific roles.
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Recurrent Neural Network进阶知识。这一节将主要针对讨论Recurrent Neural Network的剩下内容进一步讨论。本文内容主要针对机器学习中Recurrent Neural Network的attention-based model、RNN vs Structured learning以及GAN vs Structured learning进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧 春节充电系列
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Recurrent Neural Network初步知识。这一节将主要针对讨论Recurrent Neural Network的内容进一步讨论。本文内容主要针对机器学习中Recurrent Neural Network的RNN的训练、Many to one、Many to many以及Sequence-to-sequence Auto-encoder进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧 春节充电系列：李宏毅2017机器学习
我们看一下不同cyl和cty的manufacturer分布情况。 当然你也可以使用purrr包批量绘制，前面几期都讲过了， 这里就不赘述了
1. 写在前面 点图用处非常广泛，可以展示变量的分布情况，变量之间的相关性，回归结果等 本期介绍的是ggstatsplot包中绘制dotplot,scatterplot相关函数 2. 用到的包 rm(list=ls()) library(tidyverse) library(ggstatsplot) library(ggsci) 3. 示例数据 dat <- mpg 图片 4. dotplot展示样本分布 4.1 初步绘制 用到的函数是ggscatterstats 由于因子太多，我们在这里用filter函
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的ensemble。这一节将主要针对讨论deep reinforcement learning进行讨论。本文内容主要针对机器学习中deep reinforcement learning的增强学习的概念、Policy-based Approach以及公式推导进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧。 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记25之结构化学习-序列标注 Sequence Labeling（part 1） 春节
一条 DNA 序列很容易表示，但是如果有多条 DNA 序列放在一起，则每条序列必须被标记，通常的做法是保存为 FASTA 格式文件。在这种格式中，序列的名称占一行，名称的最前面是一个大于符号‘>’开头，序列名称后面可以跟一系列说明；序列信息从名称的下一行开始，直到遇到下一个以‘>’开头的序列名称为止。Fasta 格式文件可参考下面的示例数据。
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的Recurrent Neural Network。这一节将主要针对讨论Ensemble进行讨论。本文内容主要针对机器学习中Ensemble的bagging、boosting以及stacking进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧。 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记21之结构化学习（Structured learning）介绍篇 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记22之结构化学习（Structu
腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第30期 【活动信息】 题目：分枝定价算法求解带无人机的车辆路径问题 Title：A Branch-and-Price Algorithm for the Vehicle Routing Problem with Drones 主 讲 人: 程春 东北财经大学现代供应链管理研究院助理教授 主 持 人:
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
NNKSC_main.m clc;clear; close all main_path=fileparts(mfilename('fullpath')); addpath(genpath(main_path)); cd(main_path) %% loading Data % file_name='squat_data'; file_name='squat_data_PCA'; % file_name='words_data'; % file_name='cricket_data'; load
对于初学NLP的人，了解NLP的各项技术非常重要；对于想进阶的人，了解各项技术的评测指标、数据集很重要；对于想做学术和研究的人，了解各项技术在对应的评测数据集上达到SOTA效果的Paper非常重要，因为了解评测数据集、评测指标和目前最好的结果是NLP研究工作的基础。因此，本文整理了常见的32项NLP任务以及对应的评测数据、评测指标、目前的SOTA结果以及对应的Paper。
最近遇到一个需要对算法加速的场景，了解到了一个比较简洁实用的方法：Bert-of-theseus[1], 了解了原理后参考代码实验后，验证了其有效性，总结一下。
本文提出了一种端到端的深度神经网络，用于车牌检测和识别。该网络使用VGG-16卷积层进行特征提取，并使用RPN网络来提取车牌候选区域。在识别阶段，使用BRNNs和CTC损失来对序列特征进行标注。在PKU数据集上的性能评估表明，该方法在车牌检测和识别方面具有优越的性能。
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