图神经网络论文解读第39页

论文解读《Evaluating the visualization of what a Deep Neural Network has learned》–阅读笔记

本文属于原创，转载请注明出处*本论文解读的初衷：1.由于某些原因，最近有关注到神经网络可解释性与可视化方向的发展。

云朵上的七七·2022-12-15 21:32

什么是图神经网络？GNN/GCN快速入门教程

随着图形变得越来越普遍、信息更丰富，人工神经网络变得越来越流行和强大，图形神经网络(GNN)已经成为许多重要应用的强大工具1图神经网络的介绍很多书把图神经网络和卷积神经网络（CNN)，循环神经网络（RNN

程序猿-饭饭·2022-12-15 21:26

【实战】疾病-基因与图神经网络和图自动编码器的相互作用

疾病-基因与图神经网络和图自动编码器的相互作用：学习图自编码器PyG实战1.学习内容：2.GAE自编码器：3.数据集的处理4.总结1.学习内容：图卷积GNN知识GCN作为图形自动编码器GAE架构GAE架构在疾病

battle不停息·2022-12-15 21:56

图神经网络用于RNA-蛋白质相互作用的新预测

《DenovopredictionofRNA-proteininteractionswithGraphNeuralNetworks》时间：2021年9月28日作者：ViploveAroraandGuidoSanguinettiDOI：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2021.09.28.462100v1发表期刊：还未定AbstractRNA结合蛋白(

Good_Ly·2022-12-15 21:53

论文笔记-Devign：Effective Vulnerability Identification by Learning Comprehensive Program Semantics...

这篇文章提出了一种基于图神经网络的通用模型Devign，通过学习丰富的代码语义集以进行图级分类。它包括一个新的Conv模块，用于在丰富的节点表征中有效提取有用的特征。

阿航的博客·2022-12-15 20:05

Joern的代码使用-devign

最近一直在做关于图神经网络试验的复现，但是开源的代码真的是少之又少，说起我和joern的爱恨离愁还真是有很长时间了一.初试最近开始对于图神经网络开始初步进行研究，结合之前所做的漏洞检测相关方向，结合趋势决定做使用图神经网络应用漏洞检测问题

ithicker·2022-12-15 20:33

目标检测 - Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals

文章目录0.前言1.要解决什么问题2.用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&可借鉴之处0.前言相关资料：arxivgithub论文解读（作者本人介绍），知乎讨论论文基本信息领域：目标检测作者单位：

清欢守护者·2022-12-15 19:32

论文解读ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Tasks

ViLBERT(shortforVision-and-LanguageBERT)是一个Task-Agnostic（无特定任务的）的多模态图文预训练模型。论文链接:link.首先从结构上来说。他是一个双流的结构。这一点跟LXMERT十分的相似。本文使用faster-rcnn来提取图片的区域特征，大多数多模态预训练模型都是使用faster-rcnn来提取图片特征。如uniter，unimo等等。本文认

黑夜使者·2022-12-15 18:24

图神经网络学习笔记:Metapath2vec

1.图的构建importnumpyasnpimportrandomimporttimeimporttqdmimportdglimportsysimportosnum_walks_per_node=1000walk_length=100path='./net_dbis'defconstruct_graph():paper_ids=[]paper_names=[]author_ids=[]author

小黑无敌·2022-12-15 18:18

知识图谱图神经网络图数据库

图数据库五大图数据库TigerGraphNeo4jNeptuneJanusGraphArangoDBelasticsearchredis端口：6379postgreSQL端口：5432hadoophivesparkflink

Toky Zhu·2022-12-15 15:25

图神经网络（11）— 在知识图谱上推理

目录预测单跳查询（one-hopqueries）预测路径查询（pathqueries）TraversingKnowledgeGraphsinVectorSpace（以TransE为例）预测（多路）结合查询（conjunctivequeries）Query2box**思路：算法概括：box表示：投影运算：intersection操作：实体到box的距离：AND-ORQUERY(拓展union操作)如

山、、、·2022-12-15 15:21

【知识图谱系列】多关系异质图神经网络CompGCN

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱CompGCN（ICLR2020）Composition-basedMulti-RelationalGraphConvolutionalNetworksCompGCN论文汇报ppt可通过关注公众号【AI机器学习与知识图谱】，回复关键词：CompGCN来获得，供学习者使用！可添加微信号【17865190919】进学习交流

CHEONG_KG·2022-12-15 15:18

“知识图谱”、“图神经网络”的区别

而图神经网络则是基于已经构建好的图（任何由节点和边组成的网络，包括知识图谱），进行节点，边或者整个图层面的预测，分类等任务，同样在知识图谱的基础上，图神经网络可以进行相关推理，包括实体类别的分类，实体之间链接的预测等等

u013250861·2022-12-15 15:46

中文文本纠错论文解读——Adaptable Filtering using Hierarchical Embeddings for Chinese Spell Check

原始论文：https://arxiv.org/abs/2008.122811.纠错整体流程本文的纠错结构比较简单，如下图，利用bert对一个包含错误句子中的每一个词进行预测，然后利用过滤器对结果进行过滤，由于“五”和“一”不存在任何音似或形似的地方，所以“一”的位置不进行修改，这就是本文纠错的思路，非常简单吧2.HeadFilt过滤器本文的亮点就在于过滤器上，本文的过滤器实际上就是一个混淆集，只不

馒头好不好·2022-12-15 14:31

FNO：傅里叶算子神经网络

FourierNeuralOperator(FNO)求解非线性偏微分方程FNO的前世今生继上次的DeepONet求解偏微分方程的文章，这次是介绍结合傅里叶算子和图神经网络的方法，也就是傅里叶神经算子方法

·2022-12-15 10:53

图神经网络GNN-使用PyG踩坑：Cora数据集加载失败

dataset=Planetoid(root='../dataset/data1',name='Cora')这里提供的是手动下载方法，虽然麻烦，但最有保障。使用git下载数据gitclonehttps://github.com/kimiyoung/planetoid.gitorgitclonehttps://gitee.com/jiajiewu/planetoid.git下载的是planetoid

埘间海洋·2022-12-15 07:22

7款优秀Vim插件帮你打造完美IDE

本文转载自公众号“夕小瑶的卖萌屋”，专业带逛互联网算法圈的神操作-----》我是传送门关注后，回复以下口令：回复【789】：领取深度学习全栈手册（含NLP、CV海量综述、必刷论文解读）回复【入群】：加入卖萌屋深度学习

夕小瑶·2022-12-15 07:16

特征图注意力_从数据结构到算法：图网络方法初探

作者|朱梓豪来源|机器之心原文|从数据结构到算法：图网络方法初探如果说2019年机器学习领域什么方向最火，那么必然有图神经网络的一席之地。

IAmAngry.·2022-12-15 07:45

CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation论文解读

这是ICCV2019的用于语义分割的论文，可以说和CVPR2019的DANet遥相呼应。关于DANet可以见我的另一篇博客官方源码idea和DANet一样，CCNet也是想建模像素之间的longrangedependencies，来做更加丰富的contextualinformation，来补充特征图，以此来提升语义分割的性能。但是和DANet不一样，CCNet仅考虑空间分辨上的建模，不考虑建模通道

咆哮的阿杰·2022-12-15 07:37

TPAMI 2022 | 利用子图同构计数提升图神经网络的表达能力

ImprovingGraphNeuralNetworkExpressivityviaSubgraphIsomorphismCounting论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.09252.pdf论文介绍尽管图神经网络

PaperWeekly·2022-12-15 06:55

GNN-第三方库-DGL：教程

一、图（Graph）DeepGraphLibrary(DGL)是一个用于构建图神经网络模型的框架网址：DeepGraphLibrary官方文档：WelcometoDeepGraphLibraryTutorialsandDocumentation—DGL0.9.1post1documentation

u013250861·2022-12-15 05:00

TIE: A Framework for Embedding-based Incremental Temporal Knowledge Graph Completion 增量时序知识图谱补全论文解读..

论文网址：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3404835.3462961Arxiv：https://arxiv.org/abs/2104.08419论文提出一种用增量学习思想做时序知识图谱补全(TemporalKnowledgeGraphCompletion,TKGC)的学习框架——Time-awareIncrementalEmbedding(TIE)。看框架名是提出

cnblogs.com/qizhou/·2022-12-15 02:39

Pytorch 使用DCGAN生成MNIST手写数字入门级教程

DCGAN的原理本文不再介绍，可以参考：DCGAN论文解读-----DCGAN原理简介与基础GAN的区别之前发过一篇利用GAN生成手写数字的实战演示，具体参考：入门GAN实战---生成MNIST手写数据集代码实现

码农男孩·2022-12-15 01:41

基于深度学习的图像去噪方法归纳总结

（3）去噪模型设计和选择基于深度学习的图像去噪方法基于卷积神经网络的去噪方法基于CNN自监督学习去噪基于CNN监督学习去噪基于残差网络的去噪方法CNN中图像网络分为基于生成对抗网络的去噪方法GAN基于图神经网络的去噪方法

谦谦菜鸟·2022-12-14 17:42

学习笔记 | 2023 AAAI 对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能

一、前言对抗性权值扰动改善图神经网络的泛化性能。2022ICLRReject，2023AAAIAccept。

叶庭云·2022-12-14 14:24

AAAI2021论文速递：面向交通流预测的时空融合图神经网络

1、文章信息《Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworksforTrafficFlowForecasting》。这是北大发表在计算机顶级会议AAAI2021上的一篇文章。2、摘要交通流的时空数据预测是一项具有挑战性的任务，因为复杂的空间依赖性和不同道路之间的时空模式的动态趋势。现有框架通常利用给定的空间邻接图和复杂的机制来对空间和时间相关性进行建模。但是，具有

当交通遇上机器学习·2022-12-14 13:22

MEE: A Novel Multilingual Event Extraction Dataset 论文解读

MEE:ANovelMultilingualEventExtractionDatasetpaper：[2211.05955]MEE:ANovelMultilingualEventExtractionDataset(arxiv.org)code：None期刊/会议：EMNLP2022摘要事件抽取（EE）是信息抽取（IE）的基本任务之一，旨在从文本中识别事件提及及其论点（即参与者）。由于其重要性，已经

Trouble..·2022-12-14 12:48

Event Extraction by Answering (Almost) Natural Questions论文解读

EventExtractionbyAnswering(Almost)NaturalQuestionscode：xinyadu/eeqa:EventExtractionbyAnswering(Almost)NaturalQuestions(github.com)paper：[2004.13625]EventExtractionbyAnswering(Almost)NaturalQuestions(a

Trouble..·2022-12-14 12:47

无人机集群任务规划方法研究综述&论文解读

无人机集群任务规划方法研究综述&论文解读参考文献引言:任务规划理论模型：分布式任务规划理论分布式智能规划方法的出现：无人机集群应用的核心技术集中式：分布式集散式基于逻辑与规则的多无人机任务规划典型方法任务分配

AMOV-ANUU·2022-12-14 12:17

NeurIPS 2022 | 基于解耦因果子结构学习的去偏差图神经网络

©作者|范少华单位|北京邮电大学博士生来源|北邮GAMMALab论文标题：DebiasingGraphNeuralNetworksviaLearningDisentangledCausalSubstructure论文链接：http://shichuan.org/doc/140.pdf代码和数据：https://github.com/BUPT-GAMMA/DisC近日，北邮GAMMALab和Mila

PaperWeekly·2022-12-14 11:27

ICLR 2022 | BEIT论文解读：将MLM无监督预训练应用到CV领域

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～1.BEIT整体介绍今天跟大家聊一聊ICLR2022微软亚研院的一篇工作BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers（ICLR2022）。BEIT是一种图像无监督预训练，属于最近非常火的VisionTransformer这类工作的研究方向（VisionTr

fareise·2022-12-14 10:28

图神经网络应用——基于深度学习的图相似度计算（以SIMGNN为例的保姆级讲解）

因为之前提到的图神经网络应用篇鸽了一年多了，把自己的研究方向做一个总结，并向其他同样研究方向的朋友做一个报告，如有错误，敬请指出。而且，这个研究方向人太少了，万望能借此引起更多人的关注与兴趣。

王志晗·2022-12-14 10:16

吴恩达神经网络1-2-2_图神经网络进行药物发现-第1部分

weixin_26746401·2022-12-14 09:49

Graph Transformer Networks（图Transformer网络）

Introduction二、RelatedWorks三、Method3.1准备工作3.2Meta-PathGeneration3.3GraphTransformerNetworksConclusion个人总结摘要图神经网络

Struggle~·2022-12-14 06:52

论文解读 VideoCLIP: Contrastive Pre-training for Zero-shot Video-Text Understanding

一.摘要在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对和最近邻检索的负样本对，训练视频和文本的Transformer。在本文中，作者对一系列下游任务（包括序列级文本视频检索、VideoQA、token级动作定位和动作分割）进行了实验，实验结果表明本文提出的VideoCLIP

cv_lhp·2022-12-14 06:18

图机器学习（Graph Machine Learning）- 第三章无监督图学习3 （Unsupervised Graph Learning）- 图神经网络

第三章无监督图学习3-图神经网络Graphneuralnetworks文章目录第三章无监督图学习3-图神经网络Graphneuralnetworks前言3.4图神经网络Graphneuralnetworks3.4.1GNNs

无穷范数·2022-12-14 03:58

【AI工程论文解读】05-通过Ease.ML/CI实现机器学习模型的持续集成（下）

在上一篇《【AI工程论文解读】04-通过Ease.ML/CI实现机器学习模型的持续集成（上）》文中，我们介绍了

昇思MindSpore·2022-12-13 22:16

RTFormer: Efficient Design for Real-Time Semantic Segmentation with Transformer论文解读

RTFormer:EfficientDesignforReal-TimeSemanticSegmentationwithTransformer论文解读前言1.stem+basicconvblock2.RTFormerblock3

Wan-yuming·2022-12-13 18:30

Decoupled Dynamic Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Forecasting

最近关于时空图神经网络的提议，通过将交通数据建模为扩散过程，在建模交通数据中的复杂时空相关性方面取得了巨大进展。然而，直观地说，交通数据中包含两种不同类型的隐藏时间序列信号，即扩散信号和固有信号。

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:42

Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks

近年来，图神经网络(gnn)在处理关系依赖方面表现出了很高的

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:12

METRO: A Generic Graph Neural Network Framework for Multivariate Time Series Forecasting（VLDB）

在本文中，我们提出了一个多尺度时间图神经网络的通用框架METRO，它可以同时建模动态的和跨尺度的变量相关性。通过将多变量时间序列表示为一系列时

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:12

图神经网络预训练(1) - Strategies for Pre-training Graph Neural Networks 简介

我们这次要复制的文献是一篇非常经典的关于图神经网络预训练策略的文章，是斯坦福大学的工作，发表于2019年。参考文献WeihuaHu*,BowenLi

wufeil·2022-12-13 16:41

Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks论文解读

ConnectingtheDots:MultivariateTimeSeriesForecastingwithGraphNeuralNetworks论文解读MTGNN思路解读INTRODUCTIONMTGNN

wdkhuans·2022-12-13 16:10

基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测 Spatial-Temporal Graph Neural Network for Traffic Flow Prediction Based on Inf

7.基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测Spatial-TemporalGraphNeuralNetworkforTrafficFlowPredictionBasedonInformationEnhancedTransmission

daisyxyr·2022-12-13 16:07

Pre-training Enhanced Spatial-temporal Graph Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting

近年来，时空图神经网络(STGNNs)成为越来越流行的MTS预测方法。STGNNs通过图神经网络和序列模型联合建模MTS的时空模式，显著提高了预测精度。

西西弗的小蚂蚁·2022-12-13 16:06

convE模型

文章目录《convolutional2Dknowledgegraphembedding》论文解读研究问题写作动机(motivation)模型详细描述模型的整体框架图实验数据集实验结果Reference《

漫步NLP路·2022-12-13 14:13

DAGA: Data Augmentation with a Generation Approach for Low-resource Tagging Tasks 论文解读

文章提出的DAGA是一种适配于NER的数据增强方法，来自阿里达摩院1.核心思想DAGA的思想简单来讲就是标签线性化：即将原始的**「序列标注标签」与「句子token」进行混合，也就是变成「Tag-Word」**的形式，如下图：将「B-PER」放置在「Jose」之前，将「E-PER」放置在「Valentin」之前；对于标签「O」则不与句子混合。标签线性化后就可以生成一个句子了，文章基于此句子就可以进

Dongxue_NLP·2022-12-13 12:05

objects as points论文解读，另一篇 CenterNet

前言anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高，尤其是与YOLOv3作比较，在相同速度的条件下，CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。CenterNet不仅可以用于目标检测，还可以用于其他的一些任务，如肢体识别或者3D目标检测等等，

bupt_cy·2022-12-13 11:31

Spiking GATs（基于尖峰神经网络的学习图注意）论文学习笔记

这一篇论文是我读研期间，本校(安徽大学)计算机学院的江波老师在2022年5月份发表的一篇论文，由于我自己学习的是图神经网络的方向，而且也是我本校的老师所发的paper，所以在此写下我对此篇论文的笔记，如有不足和错误

听弧丶·2022-12-13 10:00

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