图神经网络论文解读第43页

PyG异质图神经网络NotImplementedError问题

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录以PyG官方的数据集和示例代码来复现一下这个问题：importtorchimporttorch_geometric.transformsasTfromtorch_geometric.datasetsimportOGB_MAGfromtorch_geometric.nnimportSAGEConv,to_heterodataset=OGB_MAG(root='fil

诸神缄默不语·2022-12-03 05:59

基于PyG Temporal的DCRNN（扩散卷积递归神经网络）代码实现

DiffusionConvolutionalRecurrentNeuralNetwork:Data-DrivenTrafficForecasting论文下载：https://arxiv.org/abs/1707.01926论文解读

m0_53961910·2022-12-03 05:29

自学神经网络系列——7 前馈神经网络前置知识

常见的激活函数（1）sigmoid激活函数（2）Tanh激活函数（3）Relu激活函数（4）LeakyRelu（5）Softplus激活函数（6）其他激活函数2网络结构（1）前馈神经网络（2）循环神经网络（3）图神经网络一感知机算法

ML_python_get√·2022-12-03 04:26

图神经网络和神经网络,神经网络基础书籍

普通网友·2022-12-03 04:55

图神经网络在推荐领域,图神经网络的优势

为什么有图卷积神经网络？本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频

普通网友·2022-12-03 04:54

图神经网络深度强化学习的挑战与机遇:算法与应用综述

DRL和GNN总结。AD:algorithms-drl增强gnn,ag:algorithms-gnn增强drl,pc:组合优化中的应用，pt:交通运输中的应用，pr:控制中的应用，pk:知识图谱中的应用，pl:生命科学中的应用https://arxiv.org/abs/2206.07922https://arxiv.org/abs/2206.07922摘要深度强化学习(DRL)已经为各种人工智能领

小蜗子·2022-12-03 01:59

【SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design for Semantic Segmentation论文解读】

SegNeXt:RethinkingConvolutionalAttentionDesignforSemanticSegmentation论文解读前言0.摘要1.introduction2.relatedwork3

Wan-yuming·2022-12-03 01:25

【Co-Scale Conv-Attentional Image Transformers论文解读】

Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers论文解读概述conv-attention机制co-scale机制SerialBlockParallelBlock概述Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers

Wan-yuming·2022-12-03 01:55

VN Network: Embedding Newly Emerging Entities with VirtualNeighbors

为了解决这一问题，最近的研究将图神经网络应用于不可见实体的现有邻居。在本文中，我们提出了一个新的框架，即虚拟邻居(VN)网络，以解决三个关键挑战。

小蜗子·2022-12-03 01:52

【Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation论文解读】

Segmenter:TransformerforSemanticSegmentation论文解读前言0.摘要1.introduction2.relatedwork3.method3.1encoder3.2decoderLinearMaskTransformerexperiment

Wan-yuming·2022-12-03 01:52

GNN论文学习笔记

根据李沐老师讲解的零基础多图详解图神经网络视频，小白开始入门学习了解GNN，并记录下此文。AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks为参考文献博客。

一云烟雨·2022-12-02 22:32

李沐论文讲解笔记之 GNN

AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks图神经网络GNN（机器学习）图：表示实体node（顶点）之间的而关系edges（边）。图应该用向量来表示。

大佬教教我mmm·2022-12-02 22:58

spellgcn 论文解读_ICCV 2019 论文解读 | 基于层次解析的Image Captioning

原标题：ICCV2019论文解读|基于层次解析的ImageCaptioning©PaperWeekly原创·作者｜蔡文杰学校｜华南理工大学研究方向｜计算机视觉目前大多数的imagecaptioning模型采用的都是

weixin_39732716·2022-12-02 21:11

手把手医学知识图谱搭建案例

陈万君Allen·2022-12-02 19:24

MTCNN：一种用于人脸检测的级联卷积网络

JointFaceDetectionandAlignmentUsingMultitaskCascadedConvolutionalNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1604.02878这是个人写的第一篇论文解读

咆哮的阿杰·2022-12-02 19:26

CVPR 2020 最佳论文解读：无需任何监督，即可重建三维图像

作者|陈大鑫、蒋宝尚编辑|丛末我有一张二维照片，能让它变成三维图像么？可以，当前的一些3D电影相册工具，给图片加一个相框也能形成动态效果。另外，用PS软件，进行一步、两步、三步等等操作后，也可以2D变3D，只不过即使技艺精湛的设计师也需要花费一点时间。然而，这届的CVPR最佳论文提出了一种无监督的方法，能够常准确地从单目图像中恢复人脸、猫脸和汽车的三维形状。效果如下：上下左右，前前后后，充分展示了

我爱计算机视觉·2022-12-02 18:41

时域卷积定理及频域卷积定理

目录前言连续变量的函数卷积定理证明小结离散变量序列卷积定理证明小结前言之前的文章介绍了卷积积分的计算，作为图神经网络的前置知识点，理解卷积定理有助于理解谱图卷积。

November丶Chopin·2022-12-02 16:41

图神经网络关系抽取论文阅读笔记（五）

1依赖驱动的注意力图卷积网络关系抽取方法（Dependency-drivenRelationExtractionwithAttentiveGraphConvolutionalNetworks）论文：Dependency-drivenRelationExtractionwithAttentiveGraphConvolutionalNetworks.ACL20211.1引言现有的研究已经广泛使用句法信

程哥哥吖·2022-12-02 16:41

论文解读VLM: Task-agnostic Video-Language Model Pre-training for Video Understanding

简介论文链接:link.vlm是一个task-agnosticmulti-modalpre-trainingapproach。无特定任务的多模态预训练方法。用于视频理解。主要贡献如下：Insummary,themaincontributionsofthispaperareasfollows:(1)weproposetopre-trainatask-agnosticencoderforvideoun

黑夜使者·2022-12-02 16:07

GCN 图神经网络介绍可视化 Pytorch

介绍：手动尝试GCN图神经网络最近，图上的深度学习已经成为深度学习社区中最热门的研究领域之一。

LZZ and MYY·2022-12-02 15:52

论文解读SimCSE: Simple Contrastive Learning of Sentence Embeddings

简介这是一篇方法很简单效果却十分好的论文，直接将语义相似度sota提升了好几个百分点。背景对比学习Contrastivelearningaimstolearneffectiverepresentationbypullingsemanticallycloseneighborstogetherandpushingapartnon-neighbors(Hadselletal.,2006)对比学习可以拉开

黑夜使者·2022-12-02 14:20

1运行GCN和DeepWalk

百度飞浆PGL图神经网络学习心得-1目录PaddlepaddlePGL本地运行出现的问题第一课：图学习初印象习题1.环境搭建2.下载PGL代码库3.运行示例3.1GCN3.2DeepWalk4PGL相关信息

不是助词·2022-12-02 14:20

图神经网络学习笔记（2）——图滤波器

本文参考书目为《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》图滤波器参考之前的学习笔记图神经网络学习笔记（1）——图信号与图傅里叶变换，图信号定义在图的节点上，图信号处理不仅需要考虑图的信号强度，也需要考虑图的拓扑结构

王志晗·2022-12-02 14:50

【AI】CV开山之作：《AlexNet》论文解读与代码实现

前言（非论文前言）和用言语讲出来相比，用文字解读论文挺有难度，因为作为听/观众来说，耳朵对信息的过滤效果要好于眼睛。论文看完，用代码把模型跑通、跑出较好的效果也很有难度，因为作者为了涨精度，常常加入一些tricks，但又不写在论文里。AlexNet模型结构比较简单，所以实现起来不算难，但如果要在自己的数据集上训练，那还是有一定难度的，因为这涉及到数据处理、搭模型、推理预测等阶段，期间会出现很多bu

Dreamcatcher风·2022-12-02 14:44

SICE：基于CNN的多曝光图像增强网络论文解读

目录一、文章摘要概述二、多曝光数据采集三、网络构建（1）、网络概览（2）、组件增强网络1、LuminanceEnhancementNetwork2、DetailEnhancementNetwork（3）整体增强网络四、效果展示文章代码：一、文章摘要概述文章题目是：《LearningaDeepSingleImageContrastEnhancerfromMulti-ExposureImages》

CleMints·2022-12-02 13:19

论文笔记 A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks(GNN综述)

在本篇文章中，作者总结了目前主要的图神经网络模型，并提出了一种新的分类方法将目前的图神经网络分为以下四种：循环图神经网络（RecGNN），卷积图神经网络(ConvGNN)，图自动编码器(GA

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:41

GNN学习—递归图神经网络

第1篇—递归图神经网络RNN简介RNN(RecurrentNeuralNetworks)LSTM（Long-ShortTermMemory）GRU(GateRecurrentUnit)RecGNN模型简介

不加糖也很甜^-^·2022-12-02 12:10

时序图神经网络总结（1）

本系列是整理关于用图神经网络（特别是图卷积）来建模时序图数据的论文。

文件夹66·2022-12-02 12:05

【PyG】简介 - 图神经网络

c橘子·2022-12-02 12:34

图神经网络简介

目录一、不同类型的数据如何以图的形式保存二、图结构可以处理的问题三、图机器学习的挑战四、图神经网络一、不同类型的数据如何以图的形式保存1.用图来表示图像图像是具有色彩通道的矩形网格，它通常由长、宽以及色彩通道数三部分组成

xiaopihaierletian·2022-12-02 12:02

硬核·论文解读(1)——YOLOR

本文目录论文介绍论文部分解读(中英对照)摘要(Abstract)原文如下：大致翻译：第一部分：Introduction原文如下：大致翻译：第二部分：Relatedwork原文如下：大致翻译：第三部分：Howimplicitknowledgeworks?原文如下：大致翻译：第四部分：Implicitknowledgeinourunifiednetworks原文如下：大致翻译：最后的部分：实验结果及比

赵云战江湖·2022-12-02 11:49

3d 人脸重建论文解读

Accurate3DFaceReconstructionwithWeakly-SupervisedLearning:FromSingleImagetoImageSet解读最近看到一篇>很不错的3dface重建文章，做个简单笔记。这篇文章通过弱监督学习来实现人脸重建，并且支持基于多张图的人脸重建。论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.08527官方实现(tensorflow

lyyiangang·2022-12-02 10:51

【ECCV2020】End-to-End Object Detection with Transformers论文解读

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、研究背景二、研究成果1.DETRarchitecture2.lossfunction总结前言`本文对ECCV2020论文《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》进行解读。一、研究背景目标检测的任务是要去预测一系列的BoundingBox的归一化坐标值以及物体的ClassLa

OnTheYoung·2022-12-01 23:59

Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs 阅读笔记

知识图谱，图神经网络，关系预测，链接预测，图注意力模型0.2要解决什么问题？（why？）基于CNN的嵌入模型独立的处理三元组，导致无法覆盖在三元组周围的本地邻居中固有隐含的复杂和隐藏信息。

NYSDY·2022-12-01 21:05

BiseNetV1 语义分割论文解读

摘要语义分割需要丰富的空间信息和相当大的感受野。然而，现代方法通常会损害空间分辨率，以实现实时推理速度，从而导致较差的性能。在本文中，我们用一种新的双边分割网络(BiSeNet)来解决这个困境。我们首先设计了一个小步幅的空间路径SpatialPath来保存空间信息和生成高分辨率的特征。同时，采用具有快速降采样策略的上下文路径ContextPath来获得足够的接受域。在这两条路径的基础上，我们引入了

晓梦清尘·2022-12-01 20:57

《Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》图网络论文解读

研究背景机器学习界有三个主要学派，符号主义（Symbolicism）、连接主义（Connectionism）、行为主义（Actionism）。符号主义的起源，注重研究知识表达和逻辑推理。经过几十年的研究，目前这一学派的主要成果，一个是贝叶斯因果网络，另一个是知识图谱。贝叶斯因果网络的旗手是JudeaPearl教授，2011年的图灵奖获得者。但是据说2017年NIPS学术会议上，老爷子演讲时，听众寥

mishidemudong·2022-12-01 19:27

YOLOv7论文解读

论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7摘要在5FPS到160FPS范围内，YOLOv7的速度和精度都超过了所有已知的目标检测器，在V100上所有已知的30FPS以上的实时目标检测器中，YOLOv7的准确率最高，达到56.8%AP。其中，YOLOv7-E6目标检测器（56FPSV10

EsproAI++·2022-12-01 18:16

（论文解读四）

Title：GCN:LargeKernelMatters---ImproveSemanticSegmanticbyGlobalConvolutionalNetworkNotedata：2019/05/13Abstract：GCN提出了GlobalConvolutionalNetwork(GCN)，同时给出了一个基于残差(residual)的boundaryrefinement(BR)模块用于细化物

Jayden yang·2022-12-01 18:47

代码复现： VoxelNet论文和代码解析 pytorch版本（二） Dataloader.py

本节主要介绍VoxelNetVoxelNetVoxelNet的数据处理部分，整体训练和论文解读请移步这里。

jilinLee·2022-12-01 18:46

CogDL: 解放你的baseline, 图神经网络复现神器，炼丹必备工具

它的用途是用最简单的方式，比如一行代码或命令行方式来复现各种经典图神经网络，并在适当的数据集上复现，以获取性能数据。我们在炼丹时经常需要获取baseline数据，难道需要我们去复杂地重现？

znsoft·2022-12-01 16:38

[HyperGraph专题]HGNN+:General Hypergraph Neural Networks

ye6·2022-12-01 16:38

图神经网络入门

图神经网络入门–潘登同学的GNN笔记文章目录图神经网络入门--潘登同学的GNN笔记图神经网络是如何工作的图的回顾将图片表示成图将文本表示为图将分子结构表示成图将社交网络表示成图在神经网络中表示图三种任务图层面的任务节点层面的任务边层面的任务

PD我是你的真爱粉·2022-12-01 16:06

【论文阅读】A Gentle Introduction to Graph Neural Networks [图神经网络入门]（7）

【论文阅读】AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks[图神经网络入门]（7）IntotheWeedsOthertypesofgraphs(multigraphs,

炎武丶航·2022-12-01 16:04

图网络的分类

AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetwork（图神经网络综述）RecurrentGraphNeuralNetworks（1.递归图神经网络）ConvolutionGraphNeuralNetworks

ann0302·2022-12-01 16:26

超图神经网络（HGNN）

1.超图基础概念传统的图网络结构，两点之间就可以引入一条边链接；但在某些特定的领域，一条边可能链接的不止两个点，我们便引入了超图比如：同一个班级，一个班级可以连接很多个学生；一个IP下有很多个用户，我们可以用超边来表示这个班级或这个IP；一个超图可以拥有任意数量的节点，如果所有超边都连接两个节点那么就退化为简单图；2.多模态的超图构建面对多模态的场景：可以做视觉连接，文本连接和社交连接，所以将这些

XWF小弟·2022-12-01 16:16

SCR-MCR：正则项， OGB榜单--清华唐杰-- 可扩展图学习

文章信息摘要研究了一致性正则化，一种广泛采用的半监督学习方法，如何帮助提高图神经网络的性能。我们重新讨论了图神经网络的两种一致性正则化方法。

Complicated__76·2022-12-01 14:29

图神经网络上的预训练模型，思考与总结

点击上方蓝字关注我们本文转自人工智能前沿讲习@微信公众号作者：知乎—荷戟彷徨地址：https://www.zhihu.com/people/li-xun-huan-47-95目前，transformer在NLP和CV领域流行已经是一个不争的事实了。在这样的一个既定事实之上，基于pretrain+fine-tuning的思路去进行工业化应用也似乎达成了一种共识。但是，GNNGNN领域似乎倒还停留在设

人工智能与算法学习·2022-12-01 12:21

Make GNN Great Again：图神经网络上的预训练和自监督学习

1引言近些年来，对图神经网络（GNN）的研究如火如荼。

数据派THU·2022-12-01 12:50

【GNN】图神经网络的解释性综述

zenRRan·2022-12-01 12:16

【GNN综述】图神经网络的解释性综述