图神经网络论文解读第20页

rovio论文解读，及工程应用经验总结

rovio标签：基于滤波(EKF)，紧耦合（fullyintegratevisualfeaturesintothestateoftheKalmanfilter）优点：不必初始化，计算量小（稀疏图像块EKF）目录源码及安装使用（参考官网）三篇原作论文论文4个创新点论文组织架构Ⅱfiltersetup，EKF滤波器建模：关键是状态空间的定义（加入了图像特征），状态更新过程Ⅲmultilevelpatc

东街听落雨·2023-04-21 06:08

知识图谱实战开篇-讲述知识图谱是什么，要学哪些知识，一文讲通

很多人认为知识图谱是关系图谱，可能涉及人工智能的东西不多，其实知识图谱与自然语言处理紧密结合，与深度学习，图神经网络也是紧密结合的。

微学AI·2023-04-21 04:26

论文解读 | 解耦知识蒸馏

10年来，DNN的变革给计算机视觉领域带来了重大发展，促成了各种实时任务的繁荣，如图像分类、目标检测、语义分割等。然而强大的网络通常得益于大的网络容量，这通常以大量的计算和存储为代价，是工业应用所不喜欢的。在工业应用中，广泛采用的是轻量的模型。知识蒸馏是减小这种代价的一个有效方法，它可以把重型模型的知识迁移到轻型模型上，从而提高轻型模型的性能。知识蒸馏的概念最初是Hinton在论文“Distill

Linux基金会AI&Data基金会·2023-04-20 13:42

干货！神经时间游走：连续动态图上的表征学习

金明：澳大利亚蒙纳士大学博士生，师从ShiruiPan(潘世瑞)与Yuan-FangLi(李元放)；主要研究方向是图机器学习，包括但不限于动态图神经网络，时空图预测，图谱神经网络等01介绍该文针对的是Continuous-TimeDynamicGraphs

AITIME论道·2023-04-20 12:22

NeurIPS 2023 | 重新审视图神经网络中的异配问题

栾思焘：麦吉尔大学&Mila博士生，研究方向为图神经网络和图表示学习01同配(Homophily)v.s.异配(Heterophily)近几年实验发现，在很多图上做节点分类的时候，图神经网络(GNNs)

AITIME论道·2023-04-20 12:51

AAAI 2023 | 基于Conductance的高效率和高质量的图聚类算法

目前主要研究兴趣包括(时序)社区挖掘、局部聚类、PersonalizedPageRank计算、图神经网络的可扩展算法设计等领域。

AITIME论道·2023-04-20 12:49

「自然语言处理（NLP）论文解读」对话语境重构【滑铁卢大学&&华为】、会话状态跟踪【霍普金斯&&亚马逊】

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-28引言本次有两篇为大家分享，第一篇主要针对汉语对话语境重构问题，作者将其拆分为引用表达检测和共同引用解析两部分，提出了一种端到端的模型结构。第二篇针对任务式对话系统中的会话状态跟踪问题，提出了两种神经网络结构：指针网络结构和转换网络结构。FirstBloodTILE:End-to-EndNeural

Shu灬下雨天·2023-04-20 03:41

图神经网络 | Python实现LightGCN模型设计

图神经网络|Python实现LightGCN模型设计目录图神经网络|Python实现LightGCN模型设计基本描述环境配置程序设计参考资料基本描述简化GCN的设计，提出了一个名为LightGCN的新模型

前程算法屋·2023-04-19 11:28

详解PyG中的ToSLIC变换

详解PyG中的ToSLIC变换PyG是一个基于PyTorch的图神经网络库，提供了丰富的数据处理、图转换和图模型的功能。

·2023-04-19 11:32

3.知识图谱业务落地技术推荐之图神经网络算法库&图计算框架汇总

知识图谱专栏简介：数据增强，智能标注，文本信息抽取（实体关系事件抽取）、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等

汀、人工智能·2023-04-19 06:13

【综述型论文】图神经网络总结

文章目录图神经网络基于模型结构分类的图神经网络1.循环图神经网络（ResGNNs）2.卷积图神经网络基于谱域的ConvGNNs（Spectral-basedConvGNNs）基于空域的ConvGNNs（

过动猿·2023-04-18 18:04

Zero-Shot Out-of-Distribution Detection Based on the Pre-trained Model CLIP 论文解读

文章目录前言MotivationInnovationMethodExperimentsFuturework前言这篇是我关于zero-shot读的第2篇文章，和我之前读的关于OODDetection方向的文章有了连接。但是OODDetection相对于Zero-shot任务来说还是有所不同的，解释一下这两者的不同之处：OOD（Out-of-Distribution）Detection基本目的是区分（

venZQ·2023-04-18 17:22

unet详解_Unet 论文解读代码解读

论文解读networkArchitecture:a.U-net建立在FCN的网络架构上，作者修改并扩大了这个网络框架，使其能够使用很少的训练图像就得到很精确的分割结果。

weixin_39836063·2023-04-18 17:22

CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval 论文解读

CLIP4Clip:AnEmpiricalStudyofCLIPforEndtoEndVideoClipRetrieval论文链接https://arxiv.org/abs/2104.08860.代码链接https://github.com/ArrowLuo/CLIP4Clip.网络结构如下：其实论文的思路就是拿CLIP模型的imageencoder和textencoder过来生成对应的编码，然后

小星星么么哒·2023-04-18 17:51

CLIP论文解读

文章目录问题方法自然语言监督数据集有效预训练方法模型选择实验Zero-ShotTransfer结论论文：《LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision》github：https://github.com/openai/CLIP问题现有SOTA视觉模型预测一组固定的预定对象类别，因此限制了它们的通用性和可用性，因为额外的

‘Atlas’·2023-04-18 17:51

Human-Level Control Through Deep Reinforcement Learning论文解读

以下是我对Human-LevelControlThroughDeepReinforcementLearning这篇论文的解读。首先是对本文提出的问题进行总结；其次综述性地阐述了本研究提出的算法及实验结果，并给出自己理解；最后对本研究方法论，即预处理、模型结构及训练细节进行总结。问题提出：1.强化学习中智能体(agent)在面对复杂外界环境时的局限性：他们需要从高维空间学习到输入数据的有效表征，并应

linchunmian·2023-04-18 17:20

【论文解读】CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields

0Clip简介参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/493489688https://zhuanlan.zhihu.com/p/477760524?utm_campaign=shareopn&utm_medium=social&utm_oi=1495143076113260544&utm_psn=1621916856541024256&utm_source=wechat_

游不动的鱼-learning·2023-04-18 17:49

CLIP 论文解读

文章目录模型训练推理实验与VisualN-Grams相比较分布Shift的鲁棒性不足参考现有的计算机视觉系统用来预测一组固定的预订对象类别，比如ImageNet数据集有1000类，CoCo数据集有80类。这种受限的监督形式限制了模型的通用性和可用性。使用这种方法训练好的模型对训练过程中出现的对象类别有很好的识别效果，但是对训练过程中未出现的类别，识别效果很差。直接从图像的原始文本中学习是一种很有潜

马鹤宁·2023-04-18 17:48

Pyspark_用户画像项目_1(数据通过Sqoop导入到Hive中)

陈万君Allen·2023-04-18 11:32

Tensorflow2.0+ GCN

欢迎关注公众号与头条号：极意AI，转发支持5秒后获得锦鲤~image这篇文章直接上代码，对于图神经网络的理论还没有整理完毕，这是第一版的tensorflow2.0GCN实现。

AI_Engine·2023-04-18 09:21

图神经网络 pytorch GCN torch_geometric KarateClub 数据集

图神经网络安装Pyg首先安装torch_geometric需要安装pytorch然后查看一下自己电脑Pytorch的版本importtorchprint(torch.

浩浩的科研笔记·2023-04-17 21:21

【AI绘图学习笔记】Latent Diffusion Model（上）——论文解读

gihub代码论文-Arxiv-High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels参考视频：【渣渣讲课】试图做一个正常讲解Latent/StableDiffusion的成年人中文翻译论文(这篇翻译得很好)文章目录简要概述生成模型优缺点分析Text2Image的历史LatentDiffusionModel结构两阶段图像合成组件Autoenco

milu_ELK·2023-04-17 13:30

axial attention 轴向注意力

MedicalTransformer:GatedAxial-AttentionforMedicalImageSegmentation论文解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/408662947

mingqian_chu·2023-04-17 08:43

图神经网络也能用作CV骨干模型，华为诺亚ViG架构媲美CNN、Transformer

机器之心专栏机器之心编辑部华为诺亚实验室的研究员发现图神经网络（GNN）也能做视觉骨干网络。

人工智能与算法学习·2023-04-17 02:47

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

国际惯例：论文地址https://arxiv.org/pdf/2206.00272.pdfgit地址https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/vig_pytorch相较于之前将GNN和CNN结合的图像处理算法，ViG创新的将GNN直接用在了特征提取上。不再需要借用CNN提取的特征来构造图结构，这一点和ViT有

ViperL1·2023-04-17 02:12

异配图神经网络——Graph Transformer Networks

一.论文概述作者提出了GraphTransformerNetwork(GTN)用来在异配图（heterogeneousgraph）上学习节点表示。通过GraphTransformer层，模型能将异构图转换为由meta-path定义的多个新图，这些meta-paths具有任意的边类型和长度，通过在学得的meta-path对应的新图上进行卷积能获取更有效的节点表示。在几个异配图数据集上的实验结果也验证

斯曦巍峨·2023-04-17 01:25

Human-centric Relation Segmentation: Dataset and Solution论文解读+基础知识介绍

1.Human-centricRelationSegmentation:DatasetandSolution（TPAMI2021）论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.11168作者单位：北航、中国科学院、海洋人工智能实验室摘要1）摘要首先叙述了现实问题：当机器人被告知要“把女孩的左手拿着的书给我”时，如果女孩用左手和右手分别拿着一本书，大多数现有的方法都会失败。因此视觉

Yuggie_Sue·2023-04-16 20:28

附代码 MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision论文解读

MLP-Mixer:Anall-MLPArchitectureforVision论文解读参考连接：https://blog.csdn.net/weixin_44855366/article/details

向上的阿鹏·2023-04-16 20:09

Focal Loss论文解读和调参教程

论文：FocalLossforDenseObjectDetection论文papar地址：ICCV2017OpenAccessRepository在各个主流深度学习框架里基本都有实现，本文会以mmcv里的focalloss实现为例（基于pytorch）简介：本文是何恺明团队ICCV2017的一篇文章，主要针对检测场景类别不均衡导致一阶段算法没有二阶段算法精度高，在CEloss的基础上进行改进，提出

Jumbo星·2023-04-16 19:45

研讨问题记录（三）

希望在我汇报那天能够遇到一个温柔的老师，呜呜呜《DropGNN：随机Dropouts增强图神经网络的表达能力》参考文献：DropGNN:RandomDropoutsIncreasetheExpressivenessofGraphNeuralNetworks

＊倩·2023-04-16 18:12

Pytorch+PyG实现GraphSAGE

本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。

海洋.之心·2023-04-16 14:03

港科夜闻｜香港科大(广州)创邻图数据联合实验室正式成立

未来，香港科大(广州)与「创邻科技」双方将围绕万亿级大图神经网络计算框架、海量数据的时序图处理、分布式原生图数据库事务及性能优化等前沿图技术领域研究展开深入合作，充分发挥校企双方优势，提升国内技术研究水平

香港科大商学院内地办事处·2023-04-16 12:31

Grounding DINO-开集目标检测论文解读

文章目录摘要背景算法3.1FeatureExtractionandEnhancer3.2.Language-GuidedQuerySelection3.3.Cross-ModalityDecoder3.4.Sub-SentenceLevelTextFeature3.5.LossFunction实验4.2Zero-ShotTransferofGroundingDINOCOCO数据集LVIS数据集OD

‘Atlas’·2023-04-15 16:47

VQ-VAE-2: Deepmind论文解读

根据科技媒体的报道，最近deepmind的新模型VQ-VAE-2的生成效果甚至超过了BigGAN，作为生成模型的初学者，我知道GAN，知道AE和VAE，但是却对这篇文章的VQ没有了解。“这会是一种新的生成模型吗”---这个问题使我想一探究竟。效果图容我先放几张模型生成的图片来吸引读者的阅读兴趣。你相信这些人脸只是模型臆想出来的吗，这么优美的图像细节到底是如何产生的呢模型生成的人脸模型架构让我们先从

鲜橙·2023-04-15 16:49

图神经网络-针对异构图的预测问题，以及每种网络可以用于的任务类型

目录异构图介绍异构图神经网络简介异构图神经网络任务介绍HeterogeneousGraphNeuralNetwork(HetGNN)Relation-awareGraphConvolutionalNetworks

_刘文凯_·2023-04-15 16:14

ST-GCN 论文解读

论文名称：SpatialTemporalGraphConvolutionalNetworksforSkeleton-BasedActionRecognition论文下载：https://arxiv.org/pdf/1801.07455.pdf论文代码：https://github.com/yysijie/st-gcn论文：基于骨骼动作识别的时空图卷积网络对视频进行姿态估计，在骨架序列上构造时空图；

想不出昵称呀·2023-04-15 03:15

特征交互新路线|阿里 Co-action Network论文解读

最近看到阿里的新工作在公众号上突然流行起来，自己也没忍住去认真拜读了一下，确实是好文。按照自己的理解对论文做了粗浅的解读。这篇文章主要介绍周国睿大佬的新工作：CAN:RevisitingFeatureCo-ActionforClick-ThroughRatePrediction[1]。这个工作提供了一种新的特征交互思路，在「特征工程上手动特征交叉」和「模型上自动特征交叉」之间做了折衷，也是「记忆性

文文学霸·2023-04-15 03:11

CTR-GCN 论文解读

论文名称：Channel-wiseTopologyRefinementGraphConvolutionforSkeleton-BasedActionRecognition论文下载：https://arxiv.org/pdf/2107.12213.pdf论文代码：https://github.com/Uason-Chen/CTR-GCNCTR-GCN是中科院自动化所发表在ICCV2021会议上的一个

想不出昵称呀·2023-04-15 03:39

[Paper] || SkipGNN: Predicting Molecular Interactionswith Skip-Graph Networks

一句话总结：【边预测问题】结合二阶相邻图网络预测分子间相似性Motivation一般的图神经网络只计算了相邻节点的相似性，但在生物网络中，不直接相连的节点的相似性也会对预测结果产生重要影响。

葵sunshine·2023-04-14 20:51

EfficientDet：可伸缩且高效的目标检测

目录论文下载地址代码下载地址‍论文作者模型讲解[背景介绍][论文解读][EfficientDet的效率][双向特征金字塔网络][结构方面][融合方面][EfficientDet][EfficientDet

Change_ZH·2023-04-14 13:14

图神经网络学习task07（图预测任务实践）

一、本阶段的组队学习网站地址：[datawhale]二、本期主要学习内容：学习样本按需获取的数据集类的构造方法最后学习基于图表征学习的图预测任务的实践三、超大规模数据集类的创建在前面的学习中我们只接触了数据可全部储存于内存的数据集，这些数据集对应的数据集类在创建对象时就将所有数据都加载到内存。然而在一些应用场景中，数据集规模超级大，我们很难有足够大的内存完全存下所有数据。因此需要一个按需加载样本到

shiwy·2023-04-14 09:01

Datawhale 图神经网络task7

引用自Datawhalehttps://github.com/datawhalechina/team-learning-nlp/tree/master/GNN前面文章：图神经网络打卡task1Datawhale

一个追逐自我的程序员·2023-04-14 09:00

搜索和内容生态的关系

例如：人工智能、小猪佩奇、怎么写毕业论文解读：1、外部因素：近些年来中国互联网愈演愈烈的分割和封闭趋势，微信公号、微博、淘宝这些重要的平台都不向百度开放，我们能够从搜索引擎上找到的东西本来就是残缺的。

「已注销」·2023-04-13 21:41

学术速运|利用图神经网络加速网络布局

题目：文献来源:NatureCommunications|(2023)14:1560代码：https://github.com/csabath95/NeuLay简介：在网络可视化中使用的图形布局算法是揭示复杂网络的内部结构和行为的第一个和最广泛使用的工具。目前的网络可视化软件依赖于强制定向布局（FDL）算法，该算法的高计算复杂度使得大型真实网络的可视化在计算上被禁止，并将大型图形陷阱到高能量配置中

DrugPython·2023-04-13 15:17

「自然语言处理（NLP）论文解读」临床文本结构问答（QA-CTS）

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-8-26引言最近因读者要求，所以打算挑选一些和医疗相关的文章和大家分享，但是因为不可抗力只找到了一篇，（ps：医疗相关的文章真心不好找），所以今天只有一篇文章和大家分享，该文和临床医疗问答相关的，其主要针对端到端特定任务模型和管道模型的弊端（缺乏数据集和误传播），提出一种基于临床文本结构（QA-CTS）的

Shu灬下雨天·2023-04-13 08:31

让chatgpt解读自己--(GPT1/2/3/4)论文解读

用chatgpt解释chagpt自己的实现原理和机制，是一种什么体验？1.GPT-1(ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training)1.0用中文详细解释下这篇文章的Abstract这篇文章的Abstract部分主要介绍了GenerativePre-Training方法的研究背景、目标和贡献。具体来说，Abstract部分包括以下几个方

网络安全研发随想·2023-04-13 08:41

[图神经网络]空间关系感知关系网络(SGRN)-论文解读

原论文标题：Spatial-awareGraphRelationNetworkforLarge-scaleObjectDetection论文地址为：Spatial-awareGraphRelationNetworkforLarge-scaleObjectDetectionhttp://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Xu_Spatial

ViperL1·2023-04-13 06:07

[图神经网络]空间关系感知关系网络(SGRN)-代码解析

这篇不涉及实现，仅从官方代码了解一下输出处理的思路，有机会的话会做实现，照例放出官方代码地址和之前写的论文解读：SGRN网络github项目地址https://github.com/simblah/SGRN_torch

ViperL1·2023-04-13 06:37

[图神经网络]PyTorch简单实现一个GCN

Pytorch自带一个PyG的图神经网络库，和构建卷积神经网络类似。

ViperL1·2023-04-13 06:59

【目标检测】目标检测遇上知识图谱：Object detection meets knowledge graphs论文解读与复现

前言常规的目标检测往往是根据图像的特征来捕捉出目标信息，那么是否有办法加入一些先验信息来提升目标检测的精准度？一种可行的思路是在目标检测的输出加入目标之间的关联信息，从而对目标进行干涉。2017年8月，新加波管理大学的YuanFang等人发表了一篇文章《ObjectDetectionMeetsKnowledgeGraphs》，就按照这个思路做了一些工作。论文地址：https://www.ijcai

zstar-_·2023-04-13 04:35

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