图神经网络论文解读

【论文阅读】LLM4GCL: CAN LARGE LANGUAGE MODEL EM-POWER GRAPH CONTRASTIVE LEARNING?

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点2.1、LLM-as-GraphAugmentor2.2、LLM-as-TextEncoder3、准备3.1、文本属性图3.2、图神经网络3.3、文本属性图上的对比学习
鲸可落·2024-01-24 10:37

推荐系统系列文章前75篇pdf打包下载

下载链接：https://mp.weixin.qq.com/s/bfM5IBujQJ4r3_Kfsyi1xw内容预览：经典模型解析及代码实现：模型评价：最新工业界论文解读：
文哥的学习日记·2024-01-23 23:21

tensorflow学习笔记-图像分类模型-AlexNet实现

之前一篇文章中总结了CNN中图像分类的经典模型，包括论文解读和分析，但是不写个代码搞一把总觉得虚～啊哈哈这个系列里准备把这些个经典模型用tensorflow实现一下。
飞天小小猫·2024-01-23 12:57

【论文解读】PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

PV-RCNN摘要引言方法3DVoxelCNNforEfficientFeatureEncodingandProposalGenerationVoxel-to-keypointSceneEncodingviaVoxelSetAbstractionKeypoint-to-gridRoIFeatureAbstractionforProposalRefinement实验结论摘要我们提出了一种新的高性能3
我叫两万块·2024-01-23 07:31

【论文解读】NeurIPS 2021| 基于置信度校正可信图神经网络

题目：基于置信度校正可信图神经网络会议：NeurIPS2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2109.14285自信点，我的GNN们图神经网络(GNN)卓越的性能已经广受关注，但其预测结果是否值得信赖却有待探索
风度78·2024-01-23 06:25

基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法

传统做法现阶段局限创新方法结果相关工作目前推荐算法基于矩阵分解的推荐算法基于深度学习的推荐算法基于图神经网络的推荐算法创新点模型设计本文的核心任务是训练出一个模型LGDL模型框架嵌入层ID特征嵌入评论文本特征嵌入前向传播层关联关系提取偏好特征提取评分预测层模型优化传统做法利用深度学习方法从用户
谦谦菜鸟·2024-01-23 00:58

阿里重磅发布大规模图神经网络平台AliGraph，架构算法解读

图神经网络(GNN)主要是利用神经网络处理复杂的图数据，它将图数据转换到低维空间，同时最大限度保留结构和属性信息，并构造一个用于训练和推理的神经网络。
weixin_34302561·2024-01-23 00:57

图神经网络 Graph Neural Networks:Foundations, Frontiers, Applications &基于 node2vec 的电影推荐实验

目录0.概念1.引言（1）图神经网络概述（2）图嵌入（3）图神经网络类型（4）图神经网络典型应用2.图嵌入：基于图结构的表示学习（1）node2vec原理3.工具包node2vec的使用4.案例：基于node2vec
海阔＆天空742·2024-01-23 00:56

图神经网络X项目｜基于图神经网络的电商行为的预测（5%）

文章目录JupyterNotebook学习人工智能的好帮手数据集数据集下载数据集调用数据集应用技巧——获取不重复的编号数据集应用技巧——随机采样数据集应用技巧——抽取前N项进行模拟测试数据集构建技巧一——查看数据集构建进度JupyterNotebook学习人工智能的好帮手【JupyterNotebook】快速上手轻松玩明白数据集数据集下载数据集下载地址数据集调用fromsklearn.prepro
晓源Galois·2024-01-23 00:24

科研学习|论文解读——老年人对生活的支配与日常生活信息寻求行为之间的关联：皮尤研究中心的信息参与和信息谨慎调查数据分析

题目：Associationsbetweenmasteryoflifeandeverydaylifeinformation-seekingbehavioramongolderadults:AnalysisofthePewResearchCenter'sinformationengagedandinformationwarysurveydata1.引言人口老龄化是一个全球现象。（现实背景）老年人的信
博士僧小星·2024-01-22 11:40

【CVPR 2023 论文解读】TriDet: Temporal Action Detection with Relative Boundary Modeling

发表时间：CVPR2023作者团队：北航，美团，JDExplore代码链接：GitHub-dingfengshi/TriDet:[CVPR2023]Codeforthepaper,TriDet:TemporalActionDetectionwithRelativeBoundaryModeling[CVPR2023]Codeforthepaper,TriDet:TemporalActionDetec
Taylor不想被展开·2024-01-21 21:26

数学建模——经典美赛O奖论文65123研读

65123论文解读一、原题目概述二、论文处理三、论文写作三.数学模型方法部分Ⅰ.K-Means聚类分析Ⅱ.主成分分析PCA方法步骤：Ⅲ.模糊评价Ⅳ.熵权法一、原题目概述这是美赛2017E题优秀论文。
清上尘·2024-01-21 17:25

【论文解读】模型即服务-MaaS中所涉及的关键技术

一、简要介绍由于预训练模型中参数和数据的数量超过一定水平，基础模型（如大型语言模型）可以显著提高下游任务性能，并出现一些新颖的特殊能力（如深度学习、复杂推理和人类对齐）。基础模型是生成式人工智能（GenAI）的一种形式，而模型即服务（MaaS）已经成为一个开创性的范式，彻底改变了GenAI模型的部署和利用。MaaS代表了我们如何使用人工智能技术的范式转变，并为开发人员和用户提供了一个可扩展和可访问
合合技术团队·2024-01-21 15:23

【论文解读】用于代码处理的语言模型综述

目录1.简要介绍2.代码处理的语言模型的评估3.通用语言模型4.用于代码处理的特定语言模型5.语言模型的代码特性6.软件开发中的LLM7.结论与挑战1.简要介绍在这项工作中，论文系统地回顾了在代码处理方面的最新进展，包括50个+模型，30个+评估任务和500个相关工作。论文将代码处理模型分解为由GPT家族表示的通用语言模型和专门预训练的代码模型，通常具有定制的目标。论文讨论了这些模型之间的关系和差
合合技术团队·2024-01-21 15:23

HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language Processing论文解读

paper:HAT:Hardware-AwareTransformersforEfficientNaturalLanguageProcessingcode:https://github.com/mit-han-lab/hardware-aware-transformers1介绍Transformer网络取得了非常大的成功并具有广泛的应用。然而由于它巨大的计算代价，使得部署到手机等端侧设备面临巨大的
leo0308·2024-01-20 19:44

「超级细菌」魔咒或将打破，MIT 利用深度学习发现新型抗生素

MIT利用图神经网络Chemprop识别潜在抗生素，特异性杀死鲍曼不动杆菌。自然界中充满了各种各样的微生物，例如结核杆菌（导致肺结核）、霍乱弧菌（导致霍乱）等严重危害了人们的健康。
数据派THU·2024-01-20 12:30

GNN动手实践(三)：适用于同配图和异配图的高效图神经网络——H2GCN

一.前言H2GCN\text{H}_{2}\text{GCN}H2GCN是NeurIPS2020上发表的论文《BeyondHomophilyinGraphNeuralNetworks:CurrentLimitationsandEffectiveDesigns》所提出来的一个同时适用于同配图和异配图的GNN模型。该模型官方也开源了相应的源码（Github），但是作者是基于Tensorflow实现的，
斯曦巍峨·2024-01-20 06:52

复现图神经网络（GNN）论文的过程以及PyTorch与TensorFlow对比学习

复现图神经网络（GNN）论文的过程通常包括以下几个步骤：一、理解论文内容：首先彻底理解论文，包括其理论基础、模型架构、使用的数据集、实验设置和得到的结果。
M.D·2024-01-20 06:16

基于深度学习的复杂背景下目标检测研究—论文解读

1.创新点  论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度。同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2.实现方法  本文检
寂静之地·2024-01-20 03:28

Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的部署和推理

在上期文章，我们探讨了文生图（Text-to-Image）方向的主要论文解读，包括：VAE、DDPM、DDIM、GLIDE、Imagen、UnCLIP、CDM、LDM等主要扩散模型领域的发展状况。
亚马逊云开发者·2024-01-19 17:08

【论文解读】A review of recent advances in lane detection and departure warning system（车道线检测综述）

PatternRecognition2017原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S00313203173032661流程图camera：从相机拍摄的视频中提取frame，feed到检测系统里；Lanemodeling作用：当lane检测系统failstodetectroadlinesorinterpretsother
ashergaga·2024-01-19 13:34

基于WEKWS模型的语音唤醒关键词识别

一、模型描述1.1论文解读本文所使用的模型网络结构继承自论文《CompactFeedforwardSequentialMemoryNetworksforSmall-footprintKeywordSpotting
伪_装·2024-01-19 11:31

2024年1月18日Arxiv最热论文推荐：LLM化身符号逻辑大师、谷歌DeepMind新算法挑战动态环境下的在线优化极限、中科院打造新模型分钟级生成Vlog

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夕小瑶·2024-01-19 11:00

高光谱分类论文解读分享之Grid Network: 基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类

IEEEGRSL2023：GridNetwork:基于各向异性视角下特征提取的高光谱影像分类题目GridNetwork:FeatureExtractioninAnisotropicPerspectiveforHyperspectralImageClassification作者ZhonghaoChen,StudentMember,IEEE,DanfengHong,SeniorMember,IEEE,
曦曦逆风·2024-01-19 08:21

研究生怎么快速看懂一篇AI论文？

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夕小瑶·2024-01-18 12:44

如何十分钟快速看懂一篇NLP论文？

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夕小瑶·2024-01-18 12:14

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夕小瑶·2024-01-18 12:14

2024年1月17日Arxiv最热论文推荐：清华提出多模态知识检索新框架、MIT新方法大幅提升LLMs的连贯性、浙大新模型助力视频任务新突破、Meta 革新搜索技术、Google革新AI写作

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夕小瑶·2024-01-18 12:42

时空预测 | 基于图神经网络的时空预测

随着图神经网络（GNNs）的最新进展，基于GNN的方法在时间序列分析中出现了激增。这些方法可以明确地建模时间间和变量间的关系，而传统的方法和其他基于深度神经网络的方法在这方面却难以做到。
机器学习之心·2024-01-18 09:14

论文解读--System Performance of a 79 GHz High-Resolution 4D Imaging MIMO Radar With 1728 Virtual Channel

1728虚拟通道79GHz高分辨率4D成像MIMO雷达系统性能研究摘要未来的驾驶员辅助和自动驾驶系统需要高分辨率的4D成像雷达，即使在恶劣的天气或光照条件下，也能提供有关车辆周围环境的详细而可靠的信息。在这项工作中，提出了一种具有1728个虚拟通道的新型高分辨率雷达系统，比目前最先进的汽车雷达传感器信道数高出9倍。为了实现该系统，采用了一种新的混合馈通和配电网拓扑结构来分配斜坡振荡器信号。设计制作
奔袭的算法工程师·2024-01-17 20:59

第十六周周报

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks前言图用图表示一张图片文本作为图表其他图值数据用图表示分子用图表示社交网络用图表示引文表示成图后产生的问题图层面问题顶点层面问题边层面问题图神经网络实现消息传递全局信息的作用实验相关技术
Joy_moon·2024-01-17 15:13

论文解读--Phase Noise in FMCW Radar Systems

FMCW雷达系统内的相位噪声摘要相位噪声是现代雷达、通信、光谱和计量系统的基本性能参数之一。本文提出了一种适用于FMCW雷达系统的相位噪声理论。导出了一个新的设计方程，用于确定雷达系统中允许的源相位噪声电平的最大界。分析了在传输延迟小于参考振荡器相干时间时，相干混频引起的非线性相位噪声去相关函数;讨论了在传输延迟大于参考振荡器相干时间时，目标响应的频谱展宽。提出了收发链中各子系统的影响，并讨论了一
奔袭的算法工程师·2024-01-17 14:57

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夕小瑶·2024-01-17 10:17

10分钟读完一篇 AI 论文！

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这个论文解读 agent 比GPT-4 还要牛！强烈推荐！

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夕小瑶·2024-01-17 10:46

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夕小瑶·2024-01-17 10:14

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey,Member,IEEE,SoumenduChakraborty,SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,SnehasisMukherjee,Membe
曦曦逆风·2024-01-17 07:29

如何用AI提高论文阅读效率？

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夕小瑶·2024-01-17 06:58

【强化学习与机器人控制论文 1】基于深度强化学习的机械臂避障

基于深度强化学习的机械臂避障1.引言2.论文解读2.1背景2.2将NAF算法用在机器人避障中3.总结1.引言本文介绍一篇2018年发表在EuropeanControlConference的文章，虽然不是顶会
ReEchooo·2024-01-16 22:24

高光谱分类论文解读分享之HybridSN：基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类（经典回顾）

IEEEGRSL2019：HybridSN：基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification作者SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,GopalKrishna,ShivRamDubey,Member,IEEE,andBi
曦曦逆风·2024-01-16 08:28

图神经网络｜图注意网络Graph Attention Network

图注意网络GraphAttentionNetworkLeakyReLU有利于压低负数对结局的影响。图注意网络GraphAttentionNetwork的流程输入向量hih_ihi乘上权重矩阵W得到对应的向量hi∗h_i^*hi∗,并将hi∗h_i^*hi∗计算出对应的aia_iai,从而得到最终对结果向量的贡献。所以有h=∑ihi∗∗aih=\sum_i{h_i^{*}*a_i}h=∑ihi∗∗a
晓源Galois·2024-01-16 04:12

MHFormer 论文解读

目录Multi-HypothesisTransformer结果Introduction&Relatedwork多假设为什么作者提出这个模型？3.Multi-HypothesisTransformer3.1Preliminary3.2MultiHypothesisGeneration3.3TemporalEmbedding3.4.SelfHypothesisRefinement3.5.CrossHy
AI视觉网奇·2024-01-16 03:59

腾讯图神经网络与推荐预训练模型

分享嘉宾：宋重钢博士腾讯高级研究员编辑整理：罗锦波澳门科技大学出品平台：DataFunTalk导读：今天分享的主题为图神经网络与推荐预训练模型。
文文学霸·2024-01-15 23:26

Information Sciences 2022 | 利用图嵌入和图神经网络实现社交网络中的影响力最大化

目录前言1.影响力最大化2.SGNN2.1标签生成2.2struc2vec2.3GNN特征处理2.4回归预测2.5整体框架3.实验3.1数据集3.2评价指标前言题目：Influencemaximizationinsocialnetworksusinggraphembeddingandgraphneuralnetwork期刊：InformationSciences2022论文地址：Influence
Cyril_KI·2024-01-15 19:15

论文解读--High Fidelity Physic Simulation of a 512-Channel 4D-Radar Sensor for Automotive Applications

汽车雷达512通道4D雷达传感器的高准确度物理仿真摘要雷达已成为当今车辆中部署的许多主动安全和舒适相关高级驾驶辅助系统(ADAS)的核心传感技术。利用雷达技术，自车可以同时探测多个目标的距离和速度。采用多输入多输出(MIMO)阵列，还可以在方位角和仰角上检测目标的到达角。4D汽车雷达传感器可以确定交通场景中目标的距离、速度、方位角和俯仰角。目前，交通场景雷达回波主要是通过测量获得的。虽然测量是有价
奔袭的算法工程师·2024-01-15 18:40

论文解读--Wheel extraction based on micro doppler distribution using high-resolution radar

基于高分辨率雷达微多普勒分布的车轮提取摘要随着先进驾驶辅助系统(ADAS)在城市场景中的出现，对汽车、卡车或摩托车等轮式车辆进行快速可靠的分类和运动估计至关重要。车轮的速度不同于车辆的底盘速度的事实被利用。第一次，基于多普勒分布的全自动方法提取了车轮的确切位置。计算归一化多普勒矩，描述基于车轮多普勒分布的每个反射的多普勒特征。具有高值的位置显示轮子的位置。除了分类之外，还可以估计车辆的方向，从而估
奔袭的算法工程师·2024-01-15 18:40

生成式预训练语言模型能否视作闭卷问答的知识库？

©原创作者|朱林论文解读：CanGenerativePre-trainedLanguageModelsServeasKnowledgeBasesforClosed-bookQA?
NLP论文解读·2024-01-15 08:45

MS-DETR论文解读

文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献四、MS-DETR模型方法1、模型整体结构解读2、模型改善结构解读3、一对多监督原理五、实验结果1、实验比较2、论文链接总结前言今天，偶然看到MS-DETR论文，以为又有什么高逼格论文诞生了。于是，我想查看一番，改论文讨论原始DETR中使用一对一监督的传统训练过程缺乏对对象检测候选者的直接监督。本文旨在通过混合一对一监督和一对多监督来明确监督候选生成过程，从而提
tangjunjun-owen·2024-01-15 06:39
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