总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapped、nestedNER）的处理span-based的方法只关注边界识别。sequence-to-sequence的模型有暴露偏差的影响2.想法建模实体词间的简单邻接关系（用NNW,THW-*）mul
总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapped、nestedNER）的处理span-based的方法只关注边界识别。sequence-to-sequence的模型有暴露偏差的影响2.想法建模实体词间的简单邻接关系（用NNW,THW-*）mul
一：简介 face_recognition库是世界上最简洁的人脸识别库，可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 face_recognition库的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。对应的github链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition二：安装1：要求Python3.3+或Python2.7macOS或Linux（Windows不受官方支持，但可能有效，
一：简介 face_recognition库是世界上最简洁的人脸识别库，可以使用Python和命令行工具提取、识别、操作人脸。 face_recognition库的人脸识别是基于业内领先的C++开源库 dlib中的深度学习模型，用LabeledFacesintheWild人脸数据集进行测试，有高达99.38%的准确率。但对小孩和亚洲人脸的识别准确率尚待提升。对应的github链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition二：安装1：要求Python3.3+或Python2.7macOS或Linux（Windows不受官方支持，但可能有效，
论文题目：《VisionPermutator:APermutableMLP-LikeArchItectureForVisualRecognition》 论文作者：QibinHou,ZihangJiang,LiYuan etal.论文发表年份：2022.2模型简称：ViP发表期刊： IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence Abstract 在本文中，我们提出了一种概念简单、数据高效的类似MLP的视觉识别体系结构——视觉置换器（VisionPermutator）。不同于最近的类似MLP的模型大都沿着平坦的空间维度编码空间信息
论文题目：《VisionPermutator:APermutableMLP-LikeArchItectureForVisualRecognition》 论文作者：QibinHou,ZihangJiang,LiYuan etal.论文发表年份：2022.2模型简称：ViP发表期刊： IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence Abstract 在本文中，我们提出了一种概念简单、数据高效的类似MLP的视觉识别体系结构——视觉置换器（VisionPermutator）。不同于最近的类似MLP的模型大都沿着平坦的空间维度编码空间信息
