图神经网络论文解读第8页

【论文笔记】PR-GNN:Pooling Regularized Graph Neural Network for fMRI Biomarker Analysis

PR-GNN原文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.14589.pdf作者提出PR-GNN，一种端到端的能够解释fMRI的ROI的图神经网络。

The_best_man·2023-12-02 01:22

图神经网络自监督学习工具箱 - CPT-HG（二）

WeChatSearchApplicationDepartment,TencentInc.】ContrastivePre-TrainingofGNNsonHeterogeneousGraphs核心要点文章旨在解决现有预训练图神经网络方法仅仅适用于同质图

processor4d·2023-12-02 00:52

科研学习|论文解读——Task complexity and difficulty in music information retrieval

摘要：关于音乐信息检索（MIR）中任务复杂度和任务难度的研究很少，而文本检索领域的许多研究发现任务复杂度和任务难度对用户效率有显着影响。本研究旨在通过探索i)任务复杂度和任务难度之间的关系；ii)影响任务难度的因素；iii)MIR中任务难度、任务复杂度和用户搜索行为之间的关系来弥补这一差距。采用一种新型的MIR系统，对51名参与者进行了实证用户实验。参与者在3个复杂级别上搜索6个主题。结果表明：i

博士僧小星·2023-11-30 17:09

论文阅读《RelationNet2: Deep Comparison Columns for Few-Shot Learning》

论文名称：《RelationNet2:DeepComparisonColumnsforFew-ShotLearning》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1811.07100v3.pdf论文解读参考

LiBiscuit·2023-11-30 11:48

解决PyG 报错 from torch_geometric.nn.pool.topk_pool import topk, filter_adj

问题：使用Pytorch的PyG搭建图神经网络报错cannotimporttopk,filter_adjfromtorch_geometric.nn.pool.topk_pool解决版本问题语法变化topk

zoe_ya·2023-11-29 18:32

图神经网络的介绍

图神经网络概念https://cloud.tencent.com/developer/article/2334518?

mingqian_chu·2023-11-29 07:44

U-Net代码复现--更新中

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

北方骑马的萝卜·2023-11-29 06:42

深度学习之十（图神经网络--Graph Neural Networks，GNNs）

概念图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它们的设计旨在对图结构进行学习和推断，适用于节点分类、链接预测、图生成等任务。

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

自然语言处理(NLP)算法学习路线！

像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术应运而生。我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。

小牛无·2023-11-28 18:35

神经网络的分类

神经网络可以分为三种主要类型：前馈神经网络、反馈神经网络和图神经网络。

summer_west_fish·2023-11-28 07:17

大咖眼中的AI开源 | 张建：图神经网络和DGL的实际应用

6月26日，亚马逊云科技CommunityDay在上海举办。亚马逊云科技首席开发者布道师、资深数据科学家、资深应用科学家以及亚马逊云科技MachineLearningHero悉数到场，针对AI开源的技术趋势及落地实践项目进行分享和讨论。第一期：大咖眼中的AI开源｜王宇博：四位一体，构建开源机器学习生态系统第二期：大咖眼中的AI开源｜王敏捷：深图在人工智能中的探索和研究第三期：大咖眼中的AI开源|吴

亚马逊云开发者·2023-11-27 23:26

Global Convolutional Network（GCN）论文解读

https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78897066https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/74530596

Williamongh·2023-11-27 10:43

【论文解读】Edit-DiffNeRF：使用2D-扩散模型编辑3D-NeRF

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.09551摘要最近的研究表明，将预训练的扩散模型与神经辐射场（NeRF）相结合，是一种很有前途的文本到3D的生成方法。简单地将NeRF与扩散模型相结合会导致跨视图不一致和风格化视图合成的退化。为了应对这一挑战，我们提出了Edit-DiffNeRF框架，它由一个冻结的扩散模型、一个用于编辑扩散模型潜在语义空

深度之眼·2023-11-26 23:56

【论文解读】CP-SLAM: Collaborative Neural Point-based SLAM System_神经点云协同SLAM系统（上）

LeapMay·2023-11-26 14:42

【论文解读】CP-SLAM: Collaborative Neural Point-based SLAM System_神经点云协同SLAM系统（下）

目录4CP-SLAM实验4.1两个智能体协作（Two-agentCollaboration）4.2单智能体回环（SingleAgentwithLoop）4.3地图构建（MapReconstruction）4.4消融实验姿态图优化（PoseGraphOptimization）地图细化（MapRefinement）采样浓度（SamplingConcentration）神经点密度（NeuralPoint

LeapMay·2023-11-26 14:11

制作自己的segnet数据集_语义分割【论文解读】经典网络SegNet 值得仔细反复阅读...

摘要：提出了一种新颖而实用的深度全卷积神经网络结构用于语义像素分割称为SegNet。这个核心的可训练分割引擎包括一个编码器网络，一个相应的解码器网络，以及一个像素级的分类层。编码器网络的架构与VGG16网络中的13个卷积层拓扑结构相同。解码器网络的作用是将低分辨率的编码器特征映射到全输入分辨率的特征映射，以便按像素分类。SegNet的新奇之处在于解码器对其低分辨率输入特征图进行采样的方式。具体来说

weixin_39903571·2023-11-26 05:36

转　SSD论文解读

Preface这是今年ECCV2016的一篇文章，是UNCChapelHill（北卡罗来纳大学教堂山分校）的WeiLiu大神的新作，论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd有几点更新：1.看到一篇blog对检测做了一个总结、收集，强烈推荐：ObjectDetection2.还有，今天在微博上看到VOC2012的榜单又被刷新了，微博原地址为：这里

weixin_30371875·2023-11-26 05:06

(二)Faster-RCNN--NIPS2015论文解读

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设对象位置。像SPPnet[1]和FastR-CNN[2]这样的进展减少了这些检测网络的运行时间，暴露了区域建议计算作为瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个区域提议网络

灯会_hust·2023-11-26 05:00

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

背景：使用SAGEConv卷积层的图神经网络，网络架构如下原因：我在卷积层之前改变了特征矩阵的维度，原本为[172,1,32]现在改为了[172,2,32]。

GarsonW·2023-11-25 23:32

结合GNN和专家知识检测智能合约漏洞

CombiningGraphNeuralNetworkswithExpertKnowledgeforSmartContractVulnerabilityDetection摘要1.介绍2.相关工作2.1智能合约漏洞检测2.2图神经网络

rebibabo·2023-11-25 02:07

深度学习之CNN深度卷积神经网络-VGG（进阶）

前言本文主要CNN系列论文解读——VGG的简介、模型结构、参数计算、网络结构的代码实现等。

辣椒种子·2023-11-24 22:59

图神经网络与图注意力网络

随着计算机行业和互联网时代的不断发展与进步，图神经网络已经成为人工智能和大数据的重要研究领域。

金戈鐡馬·2023-11-24 18:41

图神经网络的数学原理总结

本文将流行的图神经网络及其数学细微差别的进行详细的梳理和解释，图深度学习背后的思想是学习具有节点和边的图的结构和空间特征，这些节点和边表示实体及其交互。

金戈鐡馬·2023-11-24 18:41

详解深度学习中的图神经网络GNN

引言图神经网络GNN是深度学习的一个分支。

金戈鐡馬·2023-11-24 18:10

Doris系列之高级功能-Rollup操作

陈万君Allen·2023-11-24 16:31

Doris系列之物化视图操作

陈万君Allen·2023-11-24 16:31

直播预告|UCLA 胡子牛博士——图神经网络及其自监督学习

9月2日晚7:30-8:30AITIME特别邀请了UCLA的胡子牛博士，为大家带来分享——图神经网络及其自监督学习哔哩哔哩直播通道★嘉宾简介★胡子牛：加利福尼亚大学洛杉矶分校第三年博士生，在YizhouSun

AITIME论道·2023-11-24 03:22

Brain tumor segmentation using deep learning +HybridResUnet脑胶质瘤分割BraTs +论文解读

Braintumorsegmentationusingdeeplearning下载地址摘要Braintumorisoneofthedeadliestformsofcancerandasallcancertypes,earlydetectionisveryimportantandcansavelives.Bythetimesymptomsappearcancermayhavebeguntosprea

Cierlly·2023-11-23 17:24

图神经网络（7）-续 GNN的具体实践（BN,dropout等）

目录实践中的GNN层GNN的过渡平滑问题（节点嵌入趋同）增强GNN的表达能力增加跳跃连接摘要：GNN层的变换，over-smoothing问题以及解决办法（增强GNN的表达能力、增加跳跃连接）在实际应用中，也就是在编程的时候，基本就可以把GNN层看作是CNN层，可以往上面加上各种在深度学习中应用的模块。实践中的GNN层BN以及dropout之类的具体操作，参考神经网络中的内容。后面自己补一个，神经

山、、、·2023-11-23 14:40

2021-06-20

由于图结构的不规则性，现有的解释方法难以适用于图神经网络。【嵌牛鼻子】人工智能、GNN【嵌牛提问】为什么很难用现有的方法来解释GNN?【嵌牛正文】Explainability增加可靠性最近，人工

6ee8e460f40c·2023-11-23 02:35

基于图神经网络的节点表征学习

我们使用图神经网络来生成节点表征，并通过基于监督学习的对图神经网络的训练，使得图神经网络学会产生高质量的节点表征。高质量的节点表征能够用于衡量节点的相似性，同时高质量的节点表征也是准确分类节点的前提。

侍伟·2023-11-22 10:25

Doris系列之动态分区操作

陈万君Allen·2023-11-22 05:32

DGL使用笔记

DGL一个基于pytorch的图神经网络库使用方法importdglimporttorchasthg=dgl.graph(([0,0,1,5],[1,2,2,0]))#6个节点，4条边上面为创建图的过程

脉望虫·2023-11-21 11:48

【精读文献】1 用于改进脑电图癫痫分析的自监督图神经网络

在这项研究中，我们通过以下方式来应对这些挑战：（1）使用图神经网络（GNN）表示脑电图中的时空依赖性，并提出两种捕捉电极几何形

jc菜鸟教程·2023-11-21 07:58

Adversarial Attacks and Defenses on Graphs: A Review, A Tool and Empirical Studies（2020）

作为DNN对图的扩展，图神经网络（GNN）已被证明继承了该漏洞。对手可

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-21 06:59

Adversarially Robust Neural Architecture Search for Graph Neural Networks（2023CVPR）

AdversariallyRobustNeuralArchitectureSearchforGraphNeuralNetworks----《面向图神经网络的对抗鲁棒神经架构搜索》摘要 图神经网络（GNN

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-21 06:59

三维目标检测----Attentional PointNet for 3D-Object Detection in Point Clouds论文解读

代码链接paper链接个人博客论文总结这是2019年CVPR的一篇文章，本文提出了一种新的利用循环神经网络来做三维目标检测的方法。并且使用了类似于BERT中讲图像分割成patch的方法来处理大型的点云场景。本文的实验效果一般，速度在kitti排行榜上也很一般，不知道为什么能发CVPR.下面简单介绍一下本文的主要思想。作者首先讲点云场景划分为12×1212\times1212×12大小的patch，

twn29004·2023-11-21 02:18

GCN 图神经网络论文阅读笔记总结

GCN图神经网络论文阅读笔记总结SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKSInductiveRepresentationLearningonLargeGraphsDeeperInsightsintoGraphConvolutionalNetworksforSemi-SupervisedLearning

ly30902426·2023-11-20 11:08

GCN学习笔记_01

GNN学习笔记1基本定义与概念1.1点、边、图点：特征(人、实物…)边：联系/关系(特征)图：全局特征图神经网络的目标：整合特征、重构点边和图。

自在犹仙·2023-11-20 11:31

【论文解读】FFHQ-UV:用于3D面部重建的归一化面部UV纹理数据集

【论文解读】FFHQ-UV论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.13874.pdf0.摘要我们提出了一个大规模的面部UV纹理数据集，其中包含超过50,000张高质量的纹理UV贴图

资料加载中·2023-11-20 06:43

图神经网络发展进程,深度神经网络发展

1、神经网络的发展趋势如何？神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来1人工神经网络产生的背景自古以来，关于人类智能本源的奥秘，一直吸引着无数哲学家和自然科学家的研究热情。生物学家

vvccyyqq·2023-11-20 03:01

图像分类(四) 全面解读复现GoogleNet_InceptionV1-V4

论文解读InceptionV1前言论文题目:GoingDeeperwithConvolutionsGooglenet论文原文地址:https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf之前看过

小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:45

OpenAI暂停ChatGPT Plus新用户注册；迷宫与图神经网络

AI新闻OpenAI暂停ChatGPTPlus新用户注册，考虑用户体验摘要：OpenAI决定暂停ChatGPTPlus新用户注册，以应对开发日后使用量激增带来的压力，确保每个人都能享受良好的体验。根据调查机构Writerbuddy.ai的报告，AI工具中排名前50名的访问量达240亿次，其中ChatGPT占比超过60%，平均每月访问量达15亿次。OpenAI发布了新的AI产品GPTs，允许定制Ch

go2coding·2023-11-19 09:44

【Deep Learning】 GCN

(从图(Graph)到图卷积(GraphConvolution)：漫谈图神经网络模型(二))https://www.cnblogs.com/SivilTaram/p/graph_ne

pangpd·2023-11-17 07:39

【论文解读】GPT Understands, Too

一.论文1.1P-tuning区别于之前的工作，这篇工作认为promote可以在句子中的任意位置起到作用，可以将它们插入上下文或目标中上图中，左图是不使用任何操作，右图是选择在居首和目标前插入promote的embedding，插入promote的过程可以表示为其中x代表一系列离散的输入令牌，y代表目标（可以理解为希望模型想要给你的回答），e（）表示对应的embedding，其实就是将其参数化映射

weixin_50862344·2023-11-17 04:16

文生图——DALL-E 3 —论文解读——第一版

概述本文主要是DALL·E3官方第一版技术报告（论文）的解读，原文《ImprovingImageGenerationwithBetterCaptions》论文解读。

TigerZ*·2023-11-17 00:01

Similarity Preserving Adversarial Graph Contrastive Learning-相似性保持对抗图对比学习-图神经网络精读论文（1）

Introduction第一段大体含义逻辑：首先介绍图出现在了各种领域，人们也对图神经网络开启广泛研究，但是标签难搞，都是大规模的数据，很昂贵，因此无监督的图表示学习受到了广泛关注。

桑数模园·2023-11-16 21:38

图神经网络--论文精读

论文精读图神经网络论文精读摘要介绍问题定义学习表示算法代码实战加载百科词条，构建无向图训练Word2Vec模型摘要DeepWalk用于学习隐式表征的表示学习方法，将节点在图中的连接关系进行编码，形成稠密低维连续的向量空间

无盐薯片·2023-11-16 19:28

图神经网络--图神经网络

图神经网络图神经网络图神经网络一、PageRank简介1.1互联网的图表示1.2PageRank算法概述1.3求解PageRank二、代码实战2.1引入库2.2加载数据，并构建图2.3计算每个节点PageRank

无盐薯片·2023-11-16 18:58

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