图神经网络论文解读第22页

BiSetNetV2 语义分割论文解读

BiSeNetV2BilateralNetworkwithGuidedAggregationforReal-timeSemanticSegmentation摘要低级细节和高级语义都是语义分割任务的关键。然而，为了加快模型推理，目前的方法几乎总是牺牲低级细节，这将导致了相当大的精度下降。我们建议分别处理这些空间细节和分类语义，以实现高精度和高效的实时语义分割。为此，我们提出了一种在速度和准确性之间具

晓梦清尘·2023-04-04 20:04

【Prometheus 自主无人机平台】无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读

无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读文献链接：时事背景：无人机蜂群拦截网络系统概念：无人机蜂群拦截系统：无人机拦截系统组成拦截群侦察群：反辐射群：电子对抗群（干扰群）：诱饵群：补充群:无人机蜂群拦截系统作战构想

-ATAO----·2023-04-04 18:06

图神经网络

传统机器学习，数据样本间彼此独立，不知道对方的存在图特有的多模态图节点：图中节点——>d维向量节点层面，连接层面，子图层面，全图层面图神经网络解决的三大问题：1，每个节点的嵌入向量都需要单独训练，

荆棘鸟》·2023-04-04 13:43

图神经网络02-图与图学习(上)

来源：百度Aistudio图神经网络7日打卡营图（graph）近来正逐渐变成机器学习的一大核心领域，在开始PGL框架学习之前，我们先简单学习一下图论的基本概念，图论的经典算法，以及近些年来图学习的发展。

致Great·2023-04-03 22:17

GNN图神经网络算法入门（一）

概要Q1、为什么是图？A：Graphsareagenerallanguagefordescribingandanalyzingentitieswithrelations/interactionsQ2、为什么图建模很难？Q3、图表示学习最终目的？Q4、目前已发展出哪些模型？Q5、任务类型?Q6、推荐系统中的如何应用？Q7、图的表示方法？Ref：[1].CS224W:MachineLearningwi

winner8881·2023-04-03 17:04

图神经网络GNN介绍

目录标题图神经网络基础图基本模块定义图的邻接矩阵点特征的更新（重构）多层GNN图卷积GCN模型GCN基本思想网络层数：基本计算图注意力机制graphattentionnetworkT-GCN序列图神经网络图相似度图神经网络基础图基本模块定义三个特征

海星？海欣！·2023-04-03 17:46

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2021-02-25)

动态图神经网络的预训练;认知网络;富人仍然变得更富裕：通过链接比特币和以太坊中的统计数据对优先连接进行经验比较;支配权中的鸿沟：解释和复制同质网络中的差异;从网络趋势主题调查道德基础;PolicySpace2

ComplexLY·2023-04-03 16:49

Meta Talk: Learning To Data-Efficiently Generate Audio-Driven Lip-Synchronized Talking 论文解读

胖胖腐乳·2023-04-03 12:26

Wav2Lip模型------《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild》论文解读及代码解析

ABSTRACT：在这篇文档中，我们将研究任意人物的人脸视频与目标音频的口型匹配问题。当前领域能做到对特定训练过的人物进行精准的口型匹配，但在其他未训练的人物上效果不好。我们找到了导致这种问题的主要原因，并学习了一个强大的口型匹配模型。接着，我们提出新的口型评估标准，从而精准评估任意视频的口型匹配的准确度。结果表明，我们的模型wav2lip跟真实视频的准确率相当。1.INTRODUCTION：随着

程序猿也可以很哲学·2023-04-03 11:07

论文解读: Few-Shot Text Classification with Induction Network

目的在文本分类中，经常碰到一些很少出现过的类别或这样不均衡的类别样本，而且当前的few-shot技术经常会将输入的query和support的样本集合进行sample-wise级别的对比。但是，如果跟同一个类别下的不同表达的样本去对比的时候产生的效果就不太好。因此，文章的作者就提出了，通过学习sample所属于的类别的表示得到class-wise的向量，然后跟输入的query进行对比，这样能比st

Alex_Cen·2023-04-03 07:28

15.图神经网络Graph Embedding

文章目录前言一、DeepWalk算法1.代码实现二、Node2Vec算法1.代码实现三、NegativeSampling（Alias）Alias离散采样算法：前言 GraphEmbedding属于词嵌入模型的延伸方法，目标是：从图数据集中提取特征，使用这些特征来查找相似的节点（实体）。什么是图？例如：社交媒体、互联网、电信网络、设备通路等等图，具体有节点和边组成。邻接矩阵图所以，从上面的

幼稚的人呐·2023-04-02 20:10

PGLBox 超大规模 GPU 端对端图学习训练框架正式发布

图神经网络（Grap

百度Geek说·2023-04-02 19:32

Pytorch+PyG实现EdgeCNN

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·2023-04-02 18:20

YOLO v3对网络结构做了哪些改进？

来源：投稿作者：ΔU编辑：学姐论文解读《YOLOv3:AnIncrementalImprovement》JosephRedmonAliFarhadiUniversityofWashington发表时间：

深度之眼·2023-04-02 17:30

Pytorch+PyG实现MLP

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·2023-04-01 07:23

一种新的基于时空图神经网络的交通流预测模型

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/FjysIJWj7dxA5cYMJR0IJQ【嵌牛导读】本文中提出了一种用于交通流量预测的新型时空图神经网络

d5cc63d9e177·2023-04-01 06:41

大规模食品图像识别：T-PAMI 2023论文解读

美团基础研发平台视觉智能部与中科院计算所展开科研课题合作，共同构建大规模数据集Food2K，并提出渐进式区域增强网络用于食品图像识别，相关研究成果已发表于T-PAMI2023。本文主要介绍了数据集特点、方法设计、性能对比，以及基于该数据集的迁移实验等方面的内容，并对Food2K未来的工作进行了展望。希望能为从事相关工作的同学带来一些帮助或者启发。1引言视觉智能部与中科院计算所于2020-2021年

美团技术团队·2023-04-01 02:14

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

通过使用消息传播算法，我们定义了一种图神经网络来概述最近提出的几种小样本学习的模型。

L793404933·2023-04-01 01:20

论文阅读: 1712.BSN

Boundary-sensitiveNetworkforPortraitSegmentation论文解读

JNingWei·2023-03-31 14:46

Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现)

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

海洋.之心·2023-03-31 13:09

NLP论文解读：XLNet

摘要通过双向文本预训练模式，以BERT为代表的基于自编码（autoencoding）的预训练模型在各类任务上表现突出，超越了传统的单向训练的自回归（autoregressive）语言模型。但由于使用mask进行训练，输入与下游任务的fine-tunning不一致，这种不一致使得BERT在生成类任务上相对较弱。综合考虑自编码（autoencoding）模型BERT与自回归（autoregressiv

雪离开的地方·2023-03-31 10:01

365天深度学习训练营-第J6周：ResNeXt-50实战解析

目录一、前言二、论文解读研究背景研究内容研究结果研究意义三、关键解读AggregatedResidualTransformations（AggResNet）RandomErasing和Mixup四、对比

派大星先生c·2023-03-31 07:10

图神经网络的数学原理总结

本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释，图深度学习背后的思想是学习具有节点和边的图的结构和空间特征，这些节点和边表示实体及其交互。

deephub·2023-03-31 03:50

论文阅读笔记《SuperGlue:Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》

核心思想本文提出一种基于图神经网络的特征点匹配方法，把图像中的特征点看作图的节点，通过注意力机制聚合特征信息，得到用于匹配的特征向量。

深视·2023-03-31 01:55

图神经网络：GAT在GraphSAGE下的实现（基于tensorflow 1.x）

标签：图神经网络，GAT，注意力机制，tensorflowGraphSAGE+GNN换成GAT的本质分析在GraphSAGE+GNN的实现中，对邻居节点采用某种方式聚合计算（例如求向量均值），再和中心节点拼接的方式

xiaogp·2023-03-30 23:55

图神经网络有哪些用途,神经网络和图神经网络

神经网络优缺点，优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能

「已注销」·2023-03-30 18:45

神经网络的构建过程,图神经网络的实现

图神经网络是什么？谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创极端气温、降雨-洪水模型(BP神经网络)的建立极端气温、降雨与洪水之间有一定的联系写作猫。

aifans_bert·2023-03-30 18:45

【图神经网络】10分钟掌握图神经网络及其经典模型

10分钟掌握图神经网络及其经典模型1.图的基本概念1.1图的表示2.图神经网络的基本概念2.1了解图神经网络2.2消息传递2.3最后的向量表征有什么用？

镰刀韭菜·2023-03-30 18:05

论文阅读《FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS》

论文名称:Few-ShotLearningwithGraphNeuralNetworks论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.04043.pdf论文解读参考:https://blog.csdn.net

LiBiscuit·2023-03-30 14:35

Boosting Adversarial Attacks with Momentum论文解读

摘要深层神经网络容易受到对抗样本的攻击，由于潜在的严重后果，这对这些算法造成了安全问题。对抗性攻击是在部署深度学习模型之前评估其鲁棒性的重要替代手段。然而，大多数现有的对抗性攻击只能愚弄成功率较低的黑盒模型。为了解决这个问题，我们提出了一大类基于动量的迭代算法来增强对抗性攻击。通过将动量项集成到攻击的迭代过程中，我们的方法可以稳定更新方向，并在迭代过程中避开较差的局部极大值，从而产生更多可转移的对

你回到了你的家·2023-03-30 03:14

Pyspark_SQL3

陈万君Allen·2023-03-29 18:59

无监督三维人脸重建论文解读

来源：投稿作者：小灰灰编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11130论文代码：https://github.com/elliottwu/unsup3d随着计算机视觉和三维测量领域方面的深入研究，如何重建真实人脸的三维模型成了研究的热点之一。人脸作为人体结构中外在表现能力最强的一部分，承载了很多的人类面部信息，世界上不存在完全一致的人脸，例如双胞胎，兄弟姐妹之间

深度之眼·2023-03-29 15:51

【论文解读|2018】Prerequisite-Driven Deep Knowledge Tracing

先决条件驱动的知识追踪文章目录摘要1引言2相关工作5结论摘要知识追踪是计算机支持教育环境(如智能辅导系统)中对学生知识状态进行建模的关键技术。虽然已经开发了贝叶斯知识追踪和深度知识追踪模型，但学生运动数据的稀疏性仍然限制了知识追踪的性能和应用。为了解决这一问题，我们提倡并提出将知识结构信息，特别是教学概念之间的前提关系，纳入知识追踪模型。具体而言，通过考虑学生如何掌握教学概念及其先决条件，我们将先

林若漫空·2023-03-29 09:45

prompt tuning

Prompt-Tuning——深度解读一种新的微调范式prompttuning整体解读连续pattern构建论文解读整理prompttuning整体解读1级：Prompt是一种对任务的指令；2级：Prompt

Q_fairy·2023-03-29 05:17

神奇的PyG：快速实现Node2vector

公众号：异度侵入“我最早接触数据挖掘，还没学会调参，只会用树模型时，比赛时便在群里听别人讨论图神经网络，谈起Deepwalk，Node2Vector，听起来唬人的算法，觉得这样的算法离我很远，好想使用啊

captainqxy·2023-03-29 04:15

顶级会议ICLR论文解读丨语法制导翻译VAE如何回答一代宗师叶问

原创作者：谭婧美编：陈泓宇-随堂测验-俗话说，南拳北腿。咏春拳作为经典的南派功夫，讲究贴身近击、连消带打与攻守合一。咏春高手的双手知觉灵敏且变化多端，防守时密不透风、滴水不漏，进攻时犹如水银泻地、插缝即入。初看斯文冷静、再看后发先至、以疾如风的速度、爆发出雷霆之力对敌。叶问VS生成模型。一代宗师叶问先生笑意慈祥，摆出咏春拳的标志性——问路手，说道：“咏春，叶问。”见此状后，生成模型生成：_____

小拾1236·2023-03-29 04:14

Node Classification with Graph Neural Networks(使用GNN进行节点分类）

准备数据集处理和可视化数据集拆分数据集为分层训练集和测试集训练和评估的实现FeedforwardNetwork（FFN）构建一个Baseline神经网络模型为baseline模型准备数据训练baselineclassifier检查baseline模型预测构建图神经网络模型为图模型准备数据图卷积层的实现图神经网络节点分类训练

AcceptGo·2023-03-29 04:04

PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化

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·2023-03-29 03:58

【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection via Cross-Modal Graph Convolutional Network 嘲讽检测，多模态，跨模态，图神经网络

本博客系博主根据个人理解所写，非逐字逐句翻译，预知详情，请参阅论文原文。发表地点：ACL2022；论文下载链接：Multi-ModalSarcasmDetectionviaCross-ModalGraphConvolutionalNetwork-ACLAnthology代码链接：https://github.com/HITSZ-HLT/CMGCN；摘要：随着在线发布包含多模态信息的博客的流行，很多

me_yundou·2023-03-29 01:31

[论文解读]UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式

UNet++论文:地址UNet++论文翻译：地址UNet++源代码：地址UNet++作者在知乎上进行了解读，里面还有视频的详解，深入人心。里面的每一句话都令我印象深刻，我总结如下：很多论文给出了他们建议的网络结构，其中包括非常多的细节，比如用什么卷积，用几层，怎么降采样，学习率多少，优化器用什么，这些都是比较直观的参数，其实这些在论文中给出参数并不见得是最好的，所以关注这些的意义不大，一个网络结构

Cierlly·2023-03-29 00:39

阿里达摩院公布「2019十大科技趋势」：机器更聪明地听与看

阿里巴巴的科技研究机构「阿里达摩院」2日发布「2019十大科技趋势」，涵盖智慧城市、数据身份、自动驾驶、图神经网络系统、AI晶片、区块链、5G等七大领域。AI逐渐成熟

薇薇安是小仙女·2023-03-27 23:16

NLP论文解读：EMNLP 2020 Experience Grounds Language

来源：投稿作者：Sallycanwait编辑：学姐自然语言处理、乃至于人工智能最终要去往何方？功成名就的AI大牛们依然不停止思考这样抽象而宏大的问题，并积极引领着学界的思考方向。这篇文章的作者里，有深度学习三巨头之一Bengio。他们所讨论的问题具有哲学意味，涉及对NLP整个学术历史的思考，和对NLP未来的展望，提出语言模型终将回归物理世界和具身体验。有趣的是，这篇论文发表两年了，NLP还是没有发

深度之眼·2023-03-27 07:52

图像分类算法：AlexNet论文解读

图像分类算法：AlexNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确

自学小白菜·2023-03-26 07:44

图像分类算法：GoogLeNet论文解读

图像分类算法：GoogLeNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确

自学小白菜·2023-03-26 07:44

图像分类算法：VGG论文解读

图像分类算法：VGG论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确，我认为这是一种很好的锻炼

自学小白菜·2023-03-26 07:14

CVPR2018：TFusion论文解读

转载：https://blog.csdn.net/u011453773/article/details/79638489CVPR2018:UnsupervisedCross-datasetPersonRe-identificationbyTransferLearningofSpatio-temporalPatterns论文可以在arxiv下载，老板一作，本人二作，也是我们实验室第一篇CCFA类论文

从天而降小可爱·2023-03-26 07:09

图像分类算法DenseNet论文解读

一、论文解读1、DenseNet介绍传统的具有L层的卷积网络在每一层和它的下一层之间都有L个连接，而我们的网络有L(L+

纸上得来终觉浅～·2023-03-26 07:35

经典CNN算法解析实战-第J2周：ResNet50V2算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、论文解读1.ResNetV2结构与ResNet结构对比2.关于残差结构的不同尝试3.关于激活的尝试三

Oaix Nay·2023-03-26 07:04

图像分类算法：ResNet论文解读

图像分类算法：ResNet论文解读前言其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确

自学小白菜·2023-03-26 07:57

经典图推荐系统论文Self-supervised Graph Learning for Recommendation算法及代码简介

Self-supervisedGraphLearningforRecommendation论文链接：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3404835.3462862论文背景/动机得益于图神经网络

博一老狗·2023-03-26 07:25

推荐频道

图神经网络论文解读

BiSetNetV2 语义分割论文解读

【Prometheus 自主无人机平台 】无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读

图神经网络

图神经网络02-图与图学习(上)

GNN图神经网络算法入门（一）

图神经网络GNN介绍

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2021-02-25)

Meta Talk: Learning To Data-Efficiently Generate Audio-Driven Lip-Synchronized Talking 论文解读

Wav2Lip模型------《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In The Wild》论文解读及代码解析

论文解读: Few-Shot Text Classification with Induction Network

15.图神经网络Graph Embedding

PGLBox 超大规模 GPU 端对端图学习训练框架正式发布

Pytorch+PyG实现EdgeCNN

YOLO v3对网络结构做了哪些改进？

Pytorch+PyG实现MLP

一种新的基于时空图神经网络的交通流预测模型

大规模食品图像识别：T-PAMI 2023论文解读

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

论文阅读: 1712.BSN

Pytorch实现GAT(基于PyTorch实现)

NLP论文解读：XLNet

365天深度学习训练营-第J6周：ResNeXt-50实战解析

图神经网络的数学原理总结

论文阅读笔记《SuperGlue:Learning Feature Matching with Graph Neural Networks》

图神经网络：GAT在GraphSAGE下的实现（基于tensorflow 1.x）

图神经网络有哪些用途,神经网络和图神经网络

神经网络的构建过程,图神经网络的实现

【图神经网络】10分钟掌握图神经网络及其经典模型

论文阅读《FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS》

Boosting Adversarial Attacks with Momentum论文解读

Pyspark_SQL3

无监督三维人脸重建论文解读

【论文解读|2018】Prerequisite-Driven Deep Knowledge Tracing

prompt tuning

神奇的PyG：快速实现Node2vector

顶级会议ICLR论文解读丨语法制导翻译VAE如何回答一代宗师叶问

Node Classification with Graph Neural Networks(使用GNN进行节点分类）

PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化

【论文阅读】Multi-Modal Sarcasm Detection via Cross-Modal Graph Convolutional Network 嘲讽检测，多模态，跨模态，图神经网络

[论文解读]UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式

阿里达摩院公布「2019十大科技趋势」：机器更聪明地听与看

NLP论文解读：EMNLP 2020 Experience Grounds Language

图像分类算法：AlexNet论文解读

图像分类算法：GoogLeNet论文解读

图像分类算法：VGG论文解读

CVPR2018：TFusion论文解读

图像分类算法DenseNet论文解读

经典CNN算法解析实战-第J2周：ResNet50V2算法实战与解析

图像分类算法：ResNet论文解读

经典图推荐系统论文Self-supervised Graph Learning for Recommendation算法及代码简介

【Prometheus 自主无人机平台】无人机蜂群拦截系统作战构想与关键技术&论文解读