图神经网络论文解读第45页

图神经网络 | Python基于空间感知图神经网络的数据预测

图神经网络|Python基于空间感知图神经网络的数据预测目录图神经网络|Python基于空间感知图神经网络的数据预测效果分析基本描述程序实现参考资料效果分析基本描述空间感知图神经网络和跨级分子轮廓预测数字全幻灯片图像是评估癌症微环境空间背景的独特方式

小橘算法屋·2022-11-29 13:03

【文末赠书】京东图计算团队：图深度学习在广告反作弊领域的应用

近些年随着图深度学习的迅猛发展，图神经网络在风控领域有着广泛的应用。图深度学习算法可以‍刻画图中的结构信息和节点自身的特征信息，并且深度学习方法有强大的泛化能力，能大幅提升识别效果。

深度学习技术前沿·2022-11-29 11:36

知识图谱上的图神经网络（文末留言赠书）

本文节选自《图神经网络：基础与前沿》一书！——正文——几乎所有早期的知识图谱嵌入的经典方法都是在对每个三元组打分，在实体和关系的表示中并没有完全考虑到整幅图的结构。

人工智能与算法学习·2022-11-29 11:05

Lifelong SLAM 论文解读合集（3）：针对长时间重复运行SLAM地图更新问题

LifelongSLAM论文解读合集（3）：针对长时间重复运行SLAM地图更新问题(RAL2020)LearningMatchableImageTransformationsforLong-TermMetricVisualLocalization

闭门即深山·2022-11-29 09:42

医学图像配准中的深度学习综述论文解读

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92032320作者：莫云非本文来自知乎专栏，仅供学习参考使用，著作权归作者所有。如有侵权，请私信删除。这里笔者尝试解读一篇2019年预发表的《DeepLearninginMedicalImageRegistration:ASurvey》论文综述，在这篇综述中，原作

小白学视觉·2022-11-29 09:07

2021最新对比学习（Contrastive Learning）在各大顶会上的经典必读论文解读

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送上干货作者|对白出品|公众号：对白的算法屋我为大家整理了对比学习在最新各大顶会上的论文合集及相应代码，所列举的论文涉及领域包括但不限于CV,NLP,Audio,Video,Multimodal,Graph,Languagemodel等，GitHub地址：https://github.com/coder-duibai/Contrastive-Learning-Pa

机智的叉烧·2022-11-29 09:46

DECISION-BASED ADVERSARIAL ATTACKS: RELIABLE ATTACKS AGAINST BLACK-BOX MACHINE LEARNING MODELS 论文解读

Abstract这篇文章中我们介绍了BoundaryAttack,adecision-basedattackthatstartsfromalargeadversarialperturbationandthenseekstoreducetheperturbationwhilestayingadversarial。这种攻击在概念上十分简单，requiresclosetonohyperparameter

你回到了你的家·2022-11-29 07:58

Going deeper with convolutions----------（GoogLeNet）论文解读

Abstract：*作者提出了一个深度卷积神经网络结构用于ILSVRC2014，网络结构的主要特征是提升了网络内部的计算资源。十分小心地提升了网络的深度和宽度并且使计算的预期结果不变。网络结构设计基于Hebbian原则和多尺度的直觉处理。该网络被命名为GoogLenet并在分类和检测中评价其性能。1、introduction：GoogLeNet比AlexNet少12倍的参数然而准确率却更高。在目标

zhulei1109·2022-11-29 05:51

[论文解读]Learning Relationships for Multi-View 3D Object Recognition.

Yang,ZeandLiweiWang.“LearningRelationshipsforMulti-View3DObjectRecognition.”2019IEEE/CVFInternationalConferenceonComputerVision(ICCV)(2019):7504-7513.目录一.前言1.研究背景及目的：2.文章贡献：3.基础原理二.方法1.解决问题的关键因素：2.概述3

小羊要开心a·2022-11-29 01:44

CVPR 2021 论文解读 | 住宅户型识别与重建

住宅户型的识别与重建在装修设计中是非常重要且有挑战的问题。我们提出了一种基于微分渲染的户型识别算法，能够准确识别建筑元素，房间类型，大小尺寸，最终输出准确的3D矢量化户型。我们使用基于深度学习的分割和检测网络来进行建筑元素的识别，关键点检测与聚类用来做比例尺识别，基于微分渲染的迭代优化来进行矢量化。这是第一个从分割点阵图进行矢量化的户型识别方法，与已有方法比较，我们最终的计算结果具有更高的准确率和

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2022-11-29 01:30

3D-CVF论文解读

3D-CVF论文解读1.背景2.网络架构2.1LiDARpipeline2.2RGBPipeline2.3Cross-ViewFeatureMapping2.4GatedCamera-LiDARFeatureFusion2.53DROIFusion-basedRefinement3

sky1_23·2022-11-29 01:27

论文阅读——学习与知识图交互背后的意图以供推荐

最近的一个技术趋势是开发基于图神经网络(G

春春辉·2022-11-28 23:43

KGCN论文阅读

KGCN论文阅读KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识KGCN基于知识图谱的推荐系统的问题定义定义一些说明整体框架单层KGCN实验消融KGCN知识图谱+图神经网络在推荐系统中的应用推荐算法的先验知识推荐系统中用户中有两种行为

weixin_42331532·2022-11-28 23:37

Open-Vocabulary Object Detection Using Captions(2021 CVPR)----论文解读

Open-VocabularyObjectDetectionUsingCaptions[2021CVPR]----论文解读papercode1.AbstractOpen-VocabularyObjectDetectionUsingCaptions2

落了一地秋·2022-11-28 20:44

stylegan2论文代码复现超详细

stylegan2论文解读论文就略过啦，参考别人博客了解一下https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/109187245stylegan2原论文代码复现本来是准备复现的第一篇论文一

lanmy_dl·2022-11-28 15:59

ATSS论文解读和简洁代码实现

目录论文解读anchor-based和anchor-free的本质区别atss算法的计算过程具体计算过程理解实验分析简洁代码实现最后本文是对论文Bridgingthegapbetweenanchor-basedandanchor-freedetectionviaadaptivetrainingsampleselection

「已注销」·2022-11-28 15:58

(十二)GA-RPN----2019CVPR论文解读

RegionProposalbyGuidedAnchoring指导性锚定的区域提案Abstract区域锚点是现代对象检测技术的基石。最先进的探测器主要依靠密集的锚定方案，在该方案中，使用一组预定义的比例尺和纵横比在空间域上均匀地对锚定进行采样。在本文中，我们将回顾这个基础阶段。我们的研究表明，可以更有效地完成此任务。具体而言，我们提出了一种名为“引导锚定”的替代方案，该方案利用语义特征来指导锚定。

灯会_hust·2022-11-28 13:51

卡内基梅隆大学开源：图神经网络和多样性采样的联合3D跟踪和预测

作者介绍3D多对象跟踪（MOT）和轨迹预测是目前3D感知系统中的两个关键组件，需要对多主体交互进行精确建模。我们假设将两个任务统一在一个框架下以了解代理交互的共享特征表示是有益的。为了评估此假设，作者提出了3DMOT和轨迹预测的统一解决方案，其中还合并了两个其他新颖的计算单元。首先，我们通过引入图形神经网络（GNN）来提出一种功能交互技术，以捕获多个代理相互交互的方式。GNN能够对复杂的层次结构交

imalg图像算法·2022-11-28 13:03

【论文解读 ACL 2019 | PLMEE】Exploring Pre-trained Language Models for Event Extraction and Generation

论文题目：ExploringPre-trainedLanguageModelsforEventExtractionandGeneration论文来源：ACL2019国防科技大学论文链接：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1522/关键词：事件抽取，预训练语言模型，事件生成，角色重叠，训练数据不足文章目录1摘要2引言3相关工作4事件抽取模型4.1触发器的抽取4

byn12345·2022-11-28 11:52

目标检测论文解读复现之二十:基于改进Yolov5的地铁隧道附属设施与衬砌表观病害检测方法

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要随着地铁隧道服役时间增长，隧道衬砌在多因素影响下病害频发，对隧道结构及临近附属设施造成不良影响，严重危及到行车

人工智能算法研究院·2022-11-28 07:24

图神经网络（二）：知识点整理

文章目录一.知识图谱与图神经网络的关系1.时代特性2.结构特性3.应用特性二.图神经网络知识体系1.GNN简介2.GNN的通用设计流程2.1查找图结构2.2明确图类型和规模2.3设计损失函数2.4通过计算模块构造模型

J_Xiong0117·2022-11-28 07:16

（DataWhale）图神经网络Task03：基于图神经网络GCN/GAT的节点表征与分类

文章目录Cora数据集的准备与分析TSNE可视化节点表征分布图节点分类模型实现与对比（MLPvs.GCNvs.GAT）MLP分类模型GCN分类模型GAT分类模型结果比较与分析参考Cora数据集的准备与分析Cora是一个机器学习论文数据集，其中共有7个类别（num_classes：基于案例、遗传算法、神经网络、概率方法、强化学习、规则学习、理论。整个数据集中共有2708篇论文（num_nodes），

misite_J·2022-11-28 07:44

“知识图谱+”系列：知识图谱+图神经网络

最近有很多朋友联系泽宇说想了解一些知识图谱和图神经网络（GNN）结合的研究。那泽宇当然要满足朋友们的要求啊，本期泽宇从知识图谱的几个不同研究方向总结了结合GNN的经典研究，也和大家一起分享。

ngl567·2022-11-28 07:44

NLP 图神经网络之GNN、GCN、GAT原理理解+面试必考知识点

许久之前了解过图NN了，但一直懒没整理，现在整理下吧。暂时更新了GNN,GCN,GAT。后续有空继续补充其他经典模型，如GraphSAGE,R-GCN。导航：ID算法NO.11、图NO.22、在ML中使用图的挑战NO.33、使用图完成的任务分类NO.44、GNNNO.55、GCNNO.66、GAT1、图⭐图及属性(Global，全局属性)包含顶点及属性(Vetex)、边及属性(Edge)。顶点、边

#苦行僧·2022-11-28 07:41

干货！针对图数据不变特征的对比学习方法

研究图神经网络的预训练和泛化。

AITIME论道·2022-11-28 04:39

CVPR之分类（图像分类算法优化技巧）

ZhongyueZhang,JunyuanXie,MuLi论文链接：https://arxiv.org/abs/1812.01187源码链接：https://github.com/dmlc/gluon-cv论文解读

陈知鱼·2022-11-28 04:31

社交媒体用户行为研究,图神经网络社交网络

产品经理如何做用户行为分析？在这个每个互联网人都在谈论数据，每个产品经理都在谈论数据分析的时代，用户行为分析的重要性也越来越凸显出来，那么产品经理如何做用户行为分析呢？接下来将为大家进行分享。一、为什么要做用户行为分析观点一：有些功能整个平台用户都希望做，是没有必要耗费人力评估的，只要做了就可以了。用户行为分析是形式，不能为了分析而分析。观点二：我都在这个行业做了这么多年了，用户需要什么难道我不知

普通网友·2022-11-27 22:11

RecSys‘22 推荐系统论文梳理

AI算法札记·2022-11-27 21:11

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision 论文解读（二）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读（二）贡献部分（一）高度集成代码库复现的结果评估时支持集中标签噪声的影响未来工作参考文献未完待续贡献部分

海南1506·2022-11-27 19:10

Meta-learning algorithms for Few-Shot Computer Vision论文解读（三）

Meta-learningalgorithmsforFew-ShotComputerVision论文解读完结文章目录MAML用于小样本目标检测形式化定义YOLOMAML具体实现重点，可复用问题分析考虑到这一点

海南1506·2022-11-27 19:10

Pytorch入门实战（1） - 实现线性回归

以一个特征的一元线性回归为例：y=w⋅x+by=w\cdotx+by=w⋅x+b可以改造下图神经网络：若将x泛化为向量，即x=(x1,x2,...

iioSnail·2022-11-27 16:12

今日 Paper | 社交媒体谣言检测；连续手语识别；细粒度服装相似性学习；混合图神经网络等

2020-02-1815:43目录基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测用于连续手语识别的时空多线索网络基于属性特定嵌入网络的细粒度服装相似性学习混合图神经网络在人群计数中的应用使用卫星图像中的目标检测生成可解释的贫困地图基于双向图卷积神经网络的社交媒体上谣言检测论文名称

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-27 13:11

PGL图神经网络节点分类流程

心得最近参加了百度飞桨的图神经网络七日打卡，收获满满。之前已经参加过飞桨的目标检测和分割课程，都是干货满满，强烈推荐。

ID5418·2022-11-27 12:27

图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用

1.ERNIESage运行实例介绍(1.8x版本)本项目原链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5097085?contributionType=1本项目主要是为了直接提供一个可以运行ERNIESage模型的环境，https://github.com/PaddlePaddle/PGL/blob/develop/examples/e

汀、·2022-11-27 12:26

7天搞定图神经网络，实战助力新冠疫情防控！

你一定不会忽略它——图神经网络。相比传统神经网络，图神经网络的优势非常明显：1、非顺序排序的特征学习：GNN的输出不以节点的输入顺序为转移的。

飞桨PaddlePaddle·2022-11-27 12:33

直播提醒 |实战演练新冠疫苗项目，助力疫情防控！

百度作为AI领域的领头羊企业，在图神经网络领域的研究、产业实践、工业落地方面，积累了丰富的经验！面对肆虐全球的新冠

飞桨PaddlePaddle·2022-11-27 12:33

12.PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目实战，助力疫情)[系列九]

图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于

汀、·2022-11-27 12:29

图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）

文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示，详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现（PGL）[前置学习系列二]上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述，下面进图GMLnetworkx

汀丶人工智能·2022-11-27 11:32

【论文解读】CIKM20-MiNet：阿里|跨域点击率预估混合兴趣模型

“本文介绍了阿里提出的一种利用跨域信息的CTR预估模型，基于UC头条的应用场景，将新闻feed流作为源域，广告作为目标域。跨域点击率预估的最大优势在于通过使用跨域数据，目标域中的数据稀疏和冷启动问题都能得到缓解，这也是为什么能提高推荐性能的原因。”本文要介绍的论文是《MiNet:MixedInterestNetworkforCross-DomainClick-ThroughRatePredicti

风度78·2022-11-27 10:32

直播预告 | AAAI 2022论文解读：基于对比学习的预训练语言模型剪枝压缩

「AIDrive」是由PaperWeekly和biendata共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期AIDrive，我们邀请到北京大学计算语言所硕士生许润昕，为大家在线解读其发表在AAAI2022的最新研究成果：FromDensetoSparse:Co

PaperWeekly·2022-11-27 10:31

【论文解读】CIKM 2022: STID: A Simple yet Effective Baseline for Multivariate Time Series Forecasting

同时对多个区域进行序列预测，会在我们工作生活中经常预测：多个城市每日销售量预测多个渠道每日需求量预测不同景点人流量预测等一、摘要STGNNs在多维序列预测中表现超前，所以近期的多数研究都是基于此进行。而本文提出了基于序列、时间、空间编码，的简单SpatialandTemporalIDentity(STID)模型结构。其效果在多维序列预测任务上运行速度快，同时效果好，效果比邻甚至超越STGNNs。二

Scc_hy·2022-11-27 10:00

论文解读1《TA2N: Two-Stage Action Alignment Network for Few-Shot Action Recognition》少镜头动作识别

《TA2N:Two-StageActionAlignmentNetworkforFew-ShotActionRecognition》少镜头动作识别TA2N:用于少镜头动作识别的两阶段动作对齐网络链接：https://arxiv.org/abs/2107.04782v31.摘要少数镜头动作识别旨在仅使用几个样本（支持）识别新的动作类（查询）。当前的大多数方法遵循度量学习范式，该范式学习比较视频之间的

FezzzzzZ·2022-11-27 09:38

论文解读2 OTAM《Few-Shot Video Classification via Temporal Alignment》少镜头动作识别

Few-ShotVideoClassificationviaTemporalAlignment基于时间对齐的少镜头视频分类有序时间对齐模块（OTAM）：通过有序的时间对齐明确地利用了视频数据中的时间排序，提出的pipline在其对齐路径上学习关于新类代理的查询视频的深度距离测量,用于少镜头视频分类的有序时间对齐模块（OTAM），学习使用支持集中的相应代理来估计查询视频的有序时间对准分数。通过仅沿有

FezzzzzZ·2022-11-27 09:04

十九种卷积

参考文章：一文看尽深度学习中的20种卷积（附源码整理和论文解读）-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/381839221一、原始卷积(VanillaConvolution

_Brooke_·2022-11-27 09:16

AI技术在空气净化机器人中的高能应用

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·2022-11-27 09:15

目标检测论文解读复现之十九：基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要近年来，随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展，使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工

人工智能算法研究院·2022-11-27 09:05

【图神经网络学习笔记系列】01-Graph Attention Networks 学习笔记

GraphAttentionNetworks学习笔记这是一个excitingfield前提引入：1.图神经网络GNN介绍：https://www.bilibili.com/video/BV1Tf4y1i7Go8

Zach_菠萝侠·2022-11-27 08:23

GRU是什么？RNN、LSTM分别是什么？

前言最近在学习图神经网络（GNN）的过程中，遇到很多不懂的地方，深度学习的基础没有掌握好。最早的GNN网络（详情见GNN）可以被用于处理有环图、有向图或无向图。

lijfrank·2022-11-27 07:53

轻松入门自然语言处理系列专题7 基于FastText的文本分类

文章目录一、论文解读二、FastText源码解读三、使用FastText实现文本分类1.词袋（词频、tf-idf）2.Word2Vec3.LDA模型4.FastText一、论文解读论文《BagofTricksforEfficientTextClassification

cutercorley·2022-11-27 07:22

第5章：训练图神经网络

第5章：训练图神经网络概述本章通过使用第2章：消息传递范式中介绍的消息传递方法和第3章：构建图神经网络（GNN）模块中介绍的图神经网络模块，讲解了如何对小规模的图数据进行节点分类、边分类、链接预测和整图分类的图神经网络的训练

发呆的比目鱼·2022-11-27 06:24

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