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Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models A Survey

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 文献综述文章目录 Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 文献综述 Abstract背景介绍 RAG概述原始RAG先进RAG预检索过程后检索过程模块化RAGMo

autoML综述：Benchmark and Survey of Automated Machine Learning Frameworks

Benchmark and Survey of Automated Machine Learning Frameworks 文章链接摘要： 1.当前autoML方法综述和流行automl框架在实际数据上的benchmark 2.总结重要automl搭建机器学习管线的重要技术 Introduction: ML管线需要： 1.有深厚ML算法和统计功底的数据科学家 2.在特定领域有长期经

A Survey on Transfer Learning 论文笔记

链接：A Survey on Transfer Learning 原文翻译链接：论文阅读

Fake news detection: A survey of graph neural network methods

abstract 各种社交网络的出现产生了大量的数据。捕获、区分和过滤真假新闻的有效方法变得越来越重要，特别是在 COVID-19 大流行爆发之后。本研究对假新闻检测系统的图神经网络 (GNN) 的现状和挑战进行了多方面、系统的回顾，并概述了使用 GNN 实现假新闻检测系统的综合方法。此外，还从多个角度讨论了用于实现实用假新闻检测系统的基于 GNN 的先进技术。首先，我们介绍假新闻、假新闻

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey论文阅读

论文：https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf github：https://github.com/Tongji-KGLLM/ RAG-Survey 简介大语言模型常常制造虚假事实，在处理特定领域或高度专业化的查询时缺乏知识。例如，当所需信息超出模型训练数据的范围或需要最新数据时，LLM可能无法提供准确的答案。这一限制在将生成型人工智能部署到现实世界的生产

【博士每天一篇文献-综述】Modularity in Deep Learning A Survey

阅读时间：2023-12-8 1 介绍年份：2023 作者：孙浩哲，布朗克斯医疗卫生系统会议： Science and Information Conference 引用量：4 论文主要探讨了深度学习中的模块化（modularity）概念，模块化具有易于理解、解释、扩展、模块组合性和重用等优点。论文探讨了数据、任务和模型模块化在深度学习中的表现，数据模块化指的是观察或创建不同目的的数据组；

Towards Graph Contrastive Learning: A Survey and Beyond

目录 Towards Graph Contrastive Learning- A Survey and Beyond摘要IntroductionPRELIMINARY符号说明GNN对比学习下游任务 GCL自监督学习增强策略基于规则随机扰动或mask子图采样图扩散基于学习图结构学习图对抗训练图合理化对比模式同尺度对比全局上下文局部跨尺度对比局部-全局局部-上下文上下文-全局对比优化

【论文学习】A Survey of Deep Learning-based Object Detection-基于深度学习的目标检测综述

A Survey of Deep Learning-based Object Detection 基于深度学习的目标检测综述原文：https://arxiv.org/pdf/1907.09408.pdf Abstract 【目标检测】是计算机视觉最重要和具有挑战性的分支之一，广泛应用于监控安全，自主驾驶等。对于检测任务，深度学习网络的飞速发展，给目标检测器性能带来极大的提升。目标

读《Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications》综述

读《Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications》综述关于此文，我的一个见解想法，重点关注他怎么描述「Diffusion Model」的引用的，以及未来方向就好了。当然从这篇文章可以知道「Diffusion Model」的一个基石是什么，以及他跟其他生成模型的一个简单的关系，让我有对「Diffu

论文| Visual place recognition: A survey from deep learning perspective

2021-Visual place recognition: A survey from deep learning perspective

19-Self-supervised-Visual-Feature-Learning-with-Deep-Neural-Networks-A-Survey

who Longlong Jing and Yingli Tian ∗ , Fellow, IEEE2019- what 为了避免收集和注释大规模数据集的大量成本，作为无监督学习方法的子集，提出了自我监督学习方法，以从大规模未标记数据中学习一般图像和视频特征，而无需使用任何人工标注的标签。一些术语 1. Pseudo label: 伪标签是基于pretext tasks的数据属性

论文阅读《Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey》

时间：2019年11月作者机构：萨勒诺大学&格拉纳达大学等链接：https://arxiv.org/abs/1907.12740 《DEEP LEARNING IN VIDEO MULTI -OBJECT TRACKING : A SURVEY》 1.Introduction mot的output 应用领域：video surveillance 、autonomou

深度学习论文:Local Feature Matching Using Deep Learning: A Survey

深度学习论文: Local Feature Matching Using Deep Learning: A Survey Local Feature Matching Using Deep Learning: A Survey PDF: https://arxiv.org/pdf/2401.17592 1 概述近年来，深度学习模型的引入引发了对局部特征匹配技术的广泛探索。本文旨在全面概述局部

论文阅读笔记：A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications

论文：A Survey of Zero-Shot Learning: Settings, Methods, and Applications / 零样本学习综述：设定、方法和应用作者：WEI WANG, VINCENT W. ZHENG, HAN YU and CHUNYAN MIAO 发表刊物：ACM Transactions on Intelligent Systems and Techno

Blind Image Super-Resolution: A Survey and Beyond

TPAMI2023 问题定义未知图像的退化过程（和之前假定bicubic等一个固定且已知的退化过程相对比），由LR恢复HR；退化来源（不同的图像采集设备，数字信号处理成可见图像的过程中图像处理算法引入的噪声，在图像储存和传输过程中引入的噪声和胶片腐蚀等）方法分类： – 基于经典退化模型及其变体的显式建模； – 利用外部数据集的数据分布的隐式建模； EXPLICIT DEGRADATION M

经典文献阅读之--A Survey on Generative Diffusion Models(扩散模型最新综述)

0. 简介本文综述了深度生成模型，特别是扩散模型(Diffusion model)，如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力，克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍，缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。扩散模型包括两个相互连接的过程：一个将数据分布映射到简单先验分布的前向过程和一个相应的反向过程。前向过程类似于具有时变系数的简单布朗运动。神经网络通过使用去

Transformers in Vision:A Survey 阅读笔记

ACM上的一篇综述，讨论Transformer在CV上的应用。摘要： Among their salient benefits,Transformers enable modeling long dependencies between inputsequence elements and support parallel processing of sequence as

Vision-Language Models for Vision Tasks: A Survey

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.00685.pdf 项目地址：https://github.com/jingyi0000/VLM_survey 一、综述动机视觉语言模型，如CLIP，以其独特的训练方式显著简化了视觉识别任务的流程。它减少了对大量精细标注数据的依赖，使得研究者能够更高效地开展研究工作。近年来，大量研究论文证明了研究者对视觉语言模型的浓

【ReadPapers】A Survey of Large Language Models

LLM-Survey的llm能力和评估部分内容学习笔记——思维导图思维导图参考资料 A Survey of Large Language Models论文的github仓库

【检索增强】Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models：A Survey

本文简介 1、对最先进水平RAG进行了全面和系统的回顾，通过包括朴素RAG、高级RAG和模块化RAG在内的范式描述了它的演变。这篇综述的背景下，更广泛的范围内的法学硕士研究RAG的景观。 2、确定并讨论了RAG过程中不可或缺的核心技术，特别关注“检索”、“生成”和“增强”方面，并深入研究了它们的协同作用，阐明了这些组件如何复杂地协作以形成一个有凝聚力和有效的RAG框架。 3、构建了一个全面的