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目录 一、前言 二、交强险和三者险的赔付流程 1.赔付流程 2.关于上海的“快处易赔” 三、“交强险、三者险”和“车损险、座位险（车上人员责任险(司机)、车上人员责任险(乘客)）” 四、交强险 五、第三者责任险（建议加购医保外用药责任…
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【计算生物学论文方法部分总结】Exploiting ontology graph for predicting sparsely annotated gene function

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GCN论文笔记——HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs

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【论文笔记】HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs 作者：纪超杰，王如心等 （中国科学院深圳先进技术研究院） 摘要 由于标记节点代价大，在对稀疏标记图中的节点进行分…
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【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection论文解读（2018）

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1、 为什么要做这个研究（理论走向和目前缺陷） ? VoxelNet这种直接对点云进行特征提取而非手工设计特征的3D检测算法效果还行但是很慢。以前的方案朝向预测不准。 2、 他们怎么做这个研究 （方法，尤其是与之前不同之处）…
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SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 论文笔记

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SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 论文链接： https://www.researchgate.net/publication/328158485_SECOND_Sparsely_Embedded_Convolutional_Detection 项目连接： https://github.com/traveller59/second.pytorch 一、Problem Sta…
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Parameter-Efficient Conformers via Sharing Sparsely-Gated Experts for End-to-End Speech Recognition

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基于Sparsely-Gated Experts的Parameter-Efficient Conformers在端到端语音识别中的应用 摘要 虽然Transformer及其变体Conformer在语音识别中表现出良好的性能，但大量的参数导致在训练和推理过程中消耗大量的内存。一些研究采用跨层参数共享的方法来减少模型的参…
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【论文阅读】OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER

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一、背景 神经网络的吸收信息的容量（capacity）受限于参数数目。 条件计算（conditional computation）针对于每个样本，激活网络的部分子网络进行计算，它在理论上已证明，可以作为一种显著增加模型容量的方法。 所以本文引入了稀疏门控专家混合层（Sparsely-Gated Mixtur…
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论文笔记 ： SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection

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SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection 重庆大学，输变电设备与系统安全国家重点实验室，2018，KITTI 总结 基于体素划分的3D卷积网络可以较好的处理lidar信息，但是有推理速度慢和朝向估计的性能差的不足。 本文贡献&…
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【3D目标检测】SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection

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目录 概述细节网络结构稀疏卷积方向分类损失函数 概述 首先，本文是基于点云，并且将点云处理成体素的3D目标检测网络，提出的SECOND可以看做是VoxelNet的升级版。 提出动机与贡献 VoxelNet计算量比较大，速度比较慢（训练…
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【论文阅读 | MoE】Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixtured-of-Experts Layer

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（开始整理一些以前读过的文章） 现在，MoE 的概念已经很常见了。对于这个概念进行追溯，这篇文章就是源头。 原文链接：https://arxiv.org/abs/1701.06538 1. Introduction 文章首先指出，当数据集足够大时&…
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MOE论文详解(1)-OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS: THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER

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1. 背景介绍 这是2017年Google Brain团队发表的一篇比较经典的论文, 可以做为MOE在大语言模型上应用的第一篇, MOE全称是混合专家(Mixture of Experts). 这里的每个Expert都是一个更小的神经网络, 比如最简单就是FC全连接网络, MOE整体不是一个完整的网络结构, 而是作为layer层…
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翻译：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation

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目录 摘要介绍方法描述：（1）树亲和生成（2）级联过滤生成伪标签（3）为未标记的像素分配伪标签 文章地址： Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation 摘要 稀…
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论文阅读 SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection

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标题：SECOND:Sparsely Embedded Convolutional Detection 作者：Yan Yan,Yuxing Mao,and Bo Li 来源：sensors 2018 摘要：   基于LiDAR或基于RGB-D的对象检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用中。 在处理点云LiDAR数据时&…
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Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE)论文解读与Pytorch代码实现

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MoE解析 阅读论文：https://arxiv.org/pdf/1701.06538 OUTRAGEOUSLY LARGE NEURAL NETWORKS:THE SPARSELY-GATED MIXTURE-OF-EXPERTS LAYER 本文介绍了一种名为Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer (MoE) 的神经网络组件，旨在通过条件计算&#xf…
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论文阅读笔记：Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation

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精读Tree Energy Loss: Towards Sparsely Annotated Semantic Segmentation

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摘要 首先解释一下Sparsely Annotated Semantic Segmentation（SASS），这种训练顾名思义就是标注地十分稀疏，只在画面的极少的像素上进行标注，模型要根据这稀少的标注学习分割。而本文提出了一种方法，先让模…
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