图神经网络论文解读

GFS论文解读(一)——设计概述

介绍在当今大数据时代，分布式文件系统已经成为处理海量数据的重要工具。而在这个领域中，「GFS（GoogleFileSystem）」论文无疑是一篇具有里程碑意义的文献。GFS由Google公司发表于2003年，它介绍了Google公司内部使用的分布式文件系统，该系统为Google的大规模数据处理提供了坚实的基础。该论文的重要性在于它提出了一种全新的分布式文件系统架构，该架构具有「高可靠性、高扩展性和
健鑫.·2024-01-07 18:53

一种可扩展的多属性可控文本生成即插即用方法

《Anextensibleplug-and-playmethodformulti-aspectcontrollabletextgeneration》论文解读文章的主要工作（1）提出了一种可扩展的即插即用方法
青云遮夜雨·2024-01-07 13:24

《Can Language Models Make Fun A Case Study in Chinese Comical Crosstalk》论文解读

文章的主要工作（1）在文化上，对相声剧本进行了大规模的数字化和清洗，为NLP研究界和中国传统文化界做出了贡献。这将激发更多相声剧本的创作，从而保护这一非物质文化遗产。目前，大多数相声剧本似乎同质化，这是限制其广泛传播的主要瓶颈之一。这项工作将促进其多样性和创造性，这有利于防止其灭绝。（2）在技术上，对各种方法进行了基准测试，包括Seq2seq、从头开始训练GPT、预训练GPT2和GPT-3，以生成
青云遮夜雨·2024-01-07 13:54

BART论文解读：BERT和GPT结合起来会发生什么？

BART:DenoisingSequence-to-SequencePre-trainingforNaturalLanguageGeneration,Translation,andComprehension主要工作提出了BART(BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers)，是一种用于自然语言生成、翻译和理解的序列到序列的预训练方法。它通过先用任意噪声函
青云遮夜雨·2024-01-07 13:50

使用pytorch构建图卷积网络预测化学分子性质

图和图神经网络化学或物理中的模型通常是一个连续函数，例如y=f(x₁，x₂，x₃，…，x)，其中x₁，x₂，x₃，…，x是输入，y是输出。
deephub·2024-01-07 13:12

论文解读：P-Tuning v2: Prompt Tuning Can BeComparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks

1介绍提示调优只使用冻结的语言模型来调优连续的提示，这大大减少了每次任务的存储和训练时的内存使用。然而，在NLU的背景下，先前的工作表明，对于正常大小的预训练模型，即时调优并不能很好地执行。还发现，现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务，这表明缺乏通用性。论文提出了一个新的经验发现，即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配，同时只有0.
智慧医疗探索者·2024-01-07 10:35

【论文解读】基于神经辐射场NeRF的像素级交互式编辑（Seal-3D）

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.15131项目主页：https://windingwind.github.io/seal-3d/摘要：随着隐式神经表征或神经辐射场（NeRF）的普及，人们迫切需要与隐式三维模型交互的编辑方法，以完成重建场景的后期处理和三维内容创建等任务。虽然以前的作品从不同角度探索了神经辐射场编辑，但它们在编辑灵活性、质
深度之眼·2024-01-07 10:11

科研学习|论文解读——超准确性反馈：使用眼动追踪来检测阅读过程中的可理解性和兴趣

摘要：了解用户想要什么信息是信息科学和技术面临的最大挑战。隐式反馈是解决这一挑战的关键，因为它允许信息系统了解用户的需求和偏好。然而，可用的反馈往往是有限的，而且其解释也很困难。为了应对这一挑战，我们提出了一项用户研究，探索追踪眼动是否可以解开相关性和相关性决策固有的部分复杂性。将阅读18篇新闻文章的30名参与者的眼睛行为与他们在话语层面上主观评价的理解力和兴趣进行了比较。使用线性回归模型，眼球追
博士僧小星·2024-01-07 03:49

RoBERTa - 论文解读

GitHub地址：BERT论文解读：https://www.jianshu.com/p/18ebd5ab4e450、摘要：语言模式预训练已经带来了显著的性能提
涓涓自然卷·2024-01-07 01:24

Neural Tangent Kernel 理解（一）原论文解读

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注NTK的理解系列暂定会从（一）论文解读，（二）kernelmethod基础知识，（三）神经网络表达能力，（四）GNN表达能力等方面去写
Bagba·2024-01-06 21:43

Apollo EM Planner 论文解读

注：本文章主要在于EMPlanner论文解读，想要全部掌握EMPlanner的精髓，需要阅读源代码！！！
Super超星·2024-01-06 20:00

论文解读Language-based Action Concept Spaces Improve Video Self-Supervised Learning

Language-basedActionConceptSpacesImproveVideoSelf-SupervisedLearning基于语言的动作概念空间改善视频自我监督学习备注:最近研究需要，先将翻译概括内容放这里论文地址：论文https://arxiv.org/pdf/2307.10922v3.pdf摘要最近的对比语言图像预训练已经导致学习高度可转移和鲁棒的图像表示。然而，在最少的监督下将
出门吃三碗饭·2024-01-06 05:24

论文解读Deep fake geography？ When geospatial data encounter Artificial Intelligence

论文链接：https://doi.org/10.1080/15230406.2021.1910075数据集链接：FakeSatelliteImagery(figshare.com)人工智能(ai)与地理科学(gisscience)的不断融合，引发了人们对深度假地理的出现及其改变人类对地理世界感知的潜力的担忧。本文立足于现代地图学和地理信息科学背景下的假地理，对不存在景观特征的卫星图像造假算法机制进
平殊·2024-01-05 10:08

分享10篇优秀论文，涉及图神经网络、大模型优化、表格分析

今天给大家分享十篇AAAI2024论文，主要涉及图神经网络，大模型幻觉、中文书法文字生成、表格数据分析、KGs错误检测、多模态Prompt、思维图生成等。
AI知识图谱大本营·2024-01-05 01:15

图像识别用什么神经网络,图神经网络可以做什么

图神经网络是什么？如何通过人工神经网络实现图像识别AI爱发猫。
「已注销」·2024-01-04 13:16

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

引言之前通过stride和pooling这些下采样操作，但是这些操作都会或多或少丢失图像的信息，所以这不适用于具有低分辨率图像和小物体的更困难的任务上。像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题，为此设计SPD模型。摘要卷积神经网络(cnn)在图像分类和目标检测等计算机视觉任务中取得了巨大的成功。然而，在图像分辨率低或物体很小
十有久诚·2024-01-04 02:53

Graph Neural Networks: Graph Structure Learning

GraphNeuralNetworks:GraphStructureLearning摘要：由于图神经网络（GNNs）在建模图结构数据方面具有出色的表达能力，GNNs在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、
让AI服务于我·2024-01-04 01:11

人大赵鑫：基于图神经网络，建模知识图谱

报告|赵鑫撰文|熊宇轩我这里主要给大家介绍一下利用图神经网络能做一些什么事情，这里面主要关注知识图谱的建模与应用。
智源社区·2024-01-03 17:58

《C/C++ 面试 100 例》（四）vector 扩容策略

文章目录一、引例1、vector扩容概述2、扩容时机3、扩容尝试二、扩容逻辑解析1、扩容逻辑实现2、精简后的扩容逻辑3、验证扩容逻辑4、优化三、论文解读补充1、Size和Capacity2、内存重分配3
英雄哪里出来·2024-01-02 20:36

图神经网络简介

图神经网络简介参考：https://distill.pub/2021/gnn-intro/https://www.bilibili.com/video/BV1iT4y1d7zP/?
rgb2gray·2024-01-01 22:30

图神经网络--GNN从入门到精通

图神经网络--GNN从入门到精通一、图的基本表示和特征工程1.1什么是图1.2图的基本表示1.3图的性质--度（degree)1.4连通图，连通分量1.5有向图连通性1.6图直径1.7度中心性1.7特征中心性
小白学习记录·2024-01-01 17:26

识别一切模型RAM（Recognize Anything Model）及其前身 Tag2Text 论文解读

总览大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~部分图片不可见，可参考link。继MetaAI的SAM后，OPPO研究院发布识别一切模型（RecognizeAnythingModel，RAM）：项目链接：https://recognize-anything.github.io/Demo链接：https://hug
陈城南·2024-01-01 13:44

异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测

异常检测|Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测目录异常检测|Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测
机器学习之心·2024-01-01 13:18

ChinaSoft 展商风采 | 蚂蚁CodeFuse：开源介绍与论文解读

2023年CCF中国软件大会（CCFChinaSoft2023）由CCF主办，CCF系统软件专委会、形式化方法专委会、软件工程专委会以及复旦大学联合承办，于2023年12月1-3日在上海国际会议中心举行。本次大会主题是“智能化软件创新推动数字经济与社会发展”，学术、工业、教育、竞赛等分论坛活动40余场。目前大会已圆满结束！CCFChinaSoft2023官方首页：http://chinasoft.
pengxin_ce·2024-01-01 11:25

图神经网络自监督学习工具箱 - JOAO

文章名称【ICML-2021】【TexasA&MUniversity/TheUniversityofTexasatAustin】GraphContrastiveLearningAutomated核心要点文章旨在解决现有GraphCL方法需要依赖领域知识和大量的试验来挑选图增广方法，才能从无标签的图数据上学习可迁移的，鲁棒知识的问题，提出了JOAO学习框架，把图自监督学习形式化为bi-levelmi
processor4d·2024-01-01 11:42

机器学习笔记--DeepWalk和Node2Vec图嵌入代码实战一

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络
北航程序员小C·2024-01-01 02:27

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2020-10-08)

综述;基于图像的社会感知：将AI和众包结合挖掘Twitter的政策遵守指标;赫格曼·克劳斯动力学;传播和干预策略的COVID-19接触图流行病建模;流行病学的时变SI模型及其在Covid-19中的应用;图神经网络的传播模型搜索
ComplexLY·2024-01-01 01:53

XGBoost理论推导+论文解读-下篇

确定树结构通常采用贪心法，每次尝试分裂一个叶节点，计算分裂后的增益，选增益最大的。这个方法在之前的决策树算法中大量被使用。而增益的计算方式比如ID3的信息增益，C4.5的信息增益率，CART的Gini系数等。而在XGBoost中，计算增益的公式：Gain=12[GL2HL+λ⏟左子树分数+GR2HR+λ⏟右子树分数−(GL+GR)2HL+HR+λ⏟分裂前分数]−γ⏟新叶节点复杂度\text{Gai
金鸡湖最后的张万森·2023-12-31 23:24

Graph Transformer2023最新研究成果汇总，附15篇必看论文

图Transformer是一种结合了Transformer模型和图神经网络（GNN）的框架，用于在图形结构数据上执行预测任务。
深度之眼·2023-12-31 02:13

【论文解读】用于概念标定的逻辑强化大模型LEFT（NeurIPS 2023）

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.16035开源代码：https://github.com/joyhsu0504/LEFT摘要：VisProg和ViperGPT等最新研究成果巧妙地组成了视觉推理的基础模型--利用大型语言模型（LLM）生成可由预先训练的视觉语言模型执行的程序。然而，它们只能在有限的领域（如二维图像）中运行，无法充分发挥语言
深度之眼·2023-12-31 02:13

Generalized Focal Loss V1论文解读

摘要单级检测器基本上将物体检测表述为密集分类和定位（即边界框回归）。分类通常通过FocalLoss进行优化，而边界框的定位通常根据Diracdelta分布进行学习。单级检测器的最新趋势是引入一个单独的预测分支来估计定位质量，预测质量有助于分类，从而提高检测性能。本文深入探讨了上述三个基本要素：质量估计、分类和定位的表示方法。在现有实践中发现了两个问题，包括：(1)质量估计和分类在训练和推理中的使用
羽星_s·2023-12-30 21:29

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络
AIzmjl·2023-12-30 19:02

论文解读：Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design(CVPR2021)

论文前言原理其实很简单，但是论文作者说得很抽象，时间紧的建议直接看3.1中原理简述CBMA、原理简述CBMA以及3.2中原理简述coordinateattentionblock即可。Abstract最近关于mobilenetwork设计的研究已经证明了通道注意(例如，theSqueeze-and-Excitationattention)对于提高模型性能的显着有效性，但它们通常忽略了位置信息，而位置
十有久诚·2023-12-30 16:56

论文解读类的公众号/知乎专栏，交给agent去做吧...

作者|二狗大家好我是二狗，是夕小瑶科技说编辑部的一名作者。我平时主要负责写AI资讯报道的文章。大家知道，前阵子二狗我在「赛博马良」平台弄了个AI员工后每次都非常顺利地在第一时间精准抓到爆火的选题。比如当时SamAltman被开除的事件，二狗我几乎是全网首发，单篇阅读直接干到了40万+，可把二狗我高兴坏了，老板事后给我发了大大的红包（嘘别告诉别人）。类似的10万+的爆款快麻了。但大家都知道，智能时代
夕小瑶·2023-12-30 11:39

论文解读：细粒度分类---SCDA、RA-CNN

细粒度分类解决的问题我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。大体分类细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类
机器学习算法工程师·2023-12-30 08:18

论文解读--Compressed Sensing for MIMO Radar - Algorithms and Performance

MIMO雷达压缩感知-算法和性能摘要压缩感知技术使得利用雷达场景的稀疏性来潜在地提高系统性能成为可能。本文将压缩感知工具应用于MIMO雷达，在方位-距离-多普勒域重构场景。推导了雷达波形和发射、接收阵列的条件，使雷达传感矩阵具有小相干性和稀疏恢复成为可能。提出了理论性能界限，并通过数值模拟进行了验证。1介绍雷达领域两个相对较新的发展是MIMO(多输入多输出)雷达的发展[9]，以及压缩感知在雷达信号
奔袭的算法工程师·2023-12-30 05:22

机器学习笔记--PageRank算法

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络
北航程序员小C·2023-12-29 21:23

机器学习笔记--PageRank

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北航程序员小C·2023-12-29 21:22

机器学习笔记--半监督节点分类：标签传播和消息传递

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北航程序员小C·2023-12-29 21:20

Knowledge Distillation from A Stronger Teacher（NeurIPS 2022）论文解读

paper：KnowledgeDistillationfromAStrongerTeacherofficialimplementation：https://github.com/hunto/dist_kd前言知识蒸馏通过将教师的知识传递给学生来增强学生模型的性能，我们自然会想到，是否教师的性能越强，蒸馏后学生的性能也会进一步提升？为了了解如何成为一个更强的教师模型以及它们对KD的影响，作者系统地研
00000cj·2023-12-29 19:05

A good teacher is patient and consistent（CVPR 2022）论文解读

paper：Knowledgedistillation:Agoodteacherispatientandconsistentofficialimplementation：https://github.com/google-research/big_vision本文的创新点本文没有提出新的方法，而是提出了一些影响蒸馏性能的关键因素，这些因素在之前的蒸馏方法中常常被忽略，本文通过实验验证，指出正确的选
00000cj·2023-12-29 19:35

Vanilla KD论文解读

paper：VanillaKD:RevisitthePowerofVanillaKnowledgeDistillationfromSmallScaletoLargeScaleofficialimplementation：GitHub-Hao840/vanillaKD:PyTorchcodeandcheckpointsreleaseforVanillaKD:https://arxiv.org/abs
00000cj·2023-12-29 19:35

PP-YOLOE论文解读

paper：PP-YOLOE:AnevolvedversionofYOLOofficialimplementation：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.7/configs/ppyoloethird-partyimplementation：https://github.com/open-mmlab/mmyo
00000cj·2023-12-29 19:32

科研学习|论文解读——融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究

论文链接（中国知网）：融合类目偏好和数据场聚类的协同过滤推荐算法研究-中国知网(cnki.net)摘要：[目的/意义]基于近邻用户的协同过滤推荐作为推荐系统应用最广泛的算法之一，受数据稀疏和计算可扩展问题影响，推荐效果不尽如人意。[方法/过程]针对上述问题，提出了一种改进的推荐算法（CategoryPreferredDataFiledClusteringbasedCollaborativeFilt
博士僧小星·2023-12-29 04:07

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、YOLO、SDD等）、图神经网络
zmjia111·2023-12-28 19:21

Datawhale组队学习GNN-task03(基于图神经网络的节点表征学习)

为了展现图神经网络的
79f3c66c2fe7·2023-12-28 18:15

机器学习笔记--NetworkX代码实战

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络
Runjavago·2023-12-28 15:35

机器学习笔记--图嵌入表示学习

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络
Runjavago·2023-12-28 15:35

机器学习笔记--DeepWalk和Node2Vec图嵌入二

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络
Runjavago·2023-12-28 15:35

机器学习笔记--图的基本表示和特征工程

CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课：双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页：官方主页子豪兄精讲：斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络
Runjavago·2023-12-28 15:30
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