图神经网络论文阅读笔记第6页

【论文笔记】《SketchMate: Deep Hashing for Million-Scale Human Sketch Retrieval》

《SketchMate:面向百万级人类草图检索的深度哈希算法》论文阅读笔记写在前面：水平有限，此笔记仅在本人有限的理解水平上完成，有错误希望读者批评指正。

besslbjwl·2023-12-02 01:23

【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

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

中英双语大模型ChatGLM论文阅读笔记

论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130B框架总结1.

Charlene Fung·2023-11-29 05:15

【论文阅读笔记】Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

【论文阅读笔记】Prompt-to-PromptImageEditingwithCross-AttentionControl个人理解思考基本信息摘要背景挑战方法结果引言方法论结果讨论引用个人理解通过将caption

LuH1124·2023-11-29 05:15

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

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示整个网络可以分为三个

深视·2023-11-28 18:15

[论文阅读笔记48]BLURB

一，题目Domain-SpecificLanguageModelPretrainingforBiomedicalNaturalLanguageProcessing作者：YUGU,ROBERTTINN,HAOCHENG,MICHAELLUCAS,NAOTOUSUYAMA,XIAODONGLIU,TRISTANNAUMANN,JIANFENGGAO,HOIFUNGPOON机构：MicrosoftRes

happyprince·2023-11-28 10:07

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果关键发现作者动机相关工作

LuH1124·2023-11-28 09:29

【论文阅读笔记】清单

我的论文清单记录即将阅读的论文清单，持续更新。未读论文以下是我计划阅读但尚未开始的论文列表：编号方向论文标题作者发表时间发表会议/期刊计划阅读日期code1NerfNeRFMeshing:DistillingNeuralRadianceFieldsintoGeometrically-Accurate3DMeshesGoogle2023/03arxiv2023/11暂无23dgsPhysGaussi

LuH1124·2023-11-28 09:59

大一统模型 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval 论文阅读笔记

UniversalInstancePerceptionasObjectDiscoveryandRetrieval论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例感知通过类别名进行检索通过语言表达式的检索通过指代标注的检索统一的视觉模型

乄洛尘·2023-11-28 08:26

【论文阅读笔记】InstructDiffusion: A Generalist Modeling Interface for Vision Tasks

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息引言动机挑战方法结果关键发现相关工作

LuH1124·2023-11-28 08:50

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

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生

是Yu欸·2023-11-28 03:53

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

Re55：读论文 Entities as Experts: Sparse Memory Access with Entity Supervision

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：EntitiesasExperts:SparseMemoryAccesswithEntitySupervision模型名称：EntitiesasExperts

诸神缄默不语·2023-11-27 19:46

RT-DETR论文阅读笔记（包括YOLO版本训练和官方版本训练）

论文地址：RT-DETR论文地址代码地址：RT-DETR官方下载地址大家如果想看更详细训练、推理、部署、验证等教程可以看我的另一篇博客里面有更详细的介绍内容回顾：详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署目录一、介绍二、相关工作2.1、实时目标检测器的发展2.2、端到端目标检测器的流程2.3、强调多尺度特征在改进目标检测性能三、端到端检测器的速度3.1、分析NM

Snu77·2023-11-27 07:45

CADA-VAE论文阅读笔记

文中涉及的概念Few-shotlearning每个类只有很少的可见例子（一般小于10），训练一个模型对其分类。Zero-shotlearning现有一些可见的例子和一些不可见的例子，使用可见的例子训练模型能够对不可见的例子进行分类。Generalizedzero-shotlearning现有一些可见的例子和一些不可见的例子，使用可见的例子训练模型能够对所有的例子进行分类。Multi-modalal

Gary_Liu·2023-11-26 18:52

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

Re54：读论文 How Context Affects Language Models‘ Factual Predictions

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：HowContextAffectsLanguageModels’FactualPredictionsArXiv网址：https

诸神缄默不语·2023-11-25 23:00

Re53：读论文 How Can We Know What Language Models Know?

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：HowCanWeKnowWhatLanguageModelsKnow?

诸神缄默不语·2023-11-25 23:25

【论文阅读笔记】Attention-based multimodal fusion with contrast for robust clinical prediction in the face o

LiuJ,CapurroD,NguyenA,etal.Attention-basedmultimodalfusionwithcontrastforrobustclinicalpredictioninthefaceofmissingmodalities[J].JournalofBiomedicalInformatics,2023,145:104466.【开源】该论文介绍了一种用于临床预测的多模态机器

cskywit·2023-11-25 11:13

[论文阅读笔记]Learning Unified Hyper-network for Multi-modal MR Image Synthesis and Tumor Segmentation wit

YangH,SunJ,XuZ.LearningUnifiedHyper-networkforMulti-modalMRImageSynthesisandTumorSegmentationwithMissingModalities[J].IEEETransactionsonMedicalImaging,2023.【开源】缺失模态合成、分割端到端完成。本文的主要创新点可以概括为以下几个方面：1.统一的

cskywit·2023-11-25 11:43

【论文阅读笔记】M3AE: Multimodal Representation Learning for Brain Tumor Segmentation with Missing Modalitie

LiuH,WeiD,LuD,etal.M3AE:MultimodalRepresentationLearningforBrainTumorSegmentationwithMissingModalities[J].arXivpreprintarXiv:2303.05302,2023.【开源】本文的核心思想是介绍了一个名为M3AE（MultimodalMaskedAutoencoders）的新框架，用

cskywit·2023-11-25 11:43

【论文阅读笔记】Smil: Multimodal learning with severely missing modality

MaM,RenJ,ZhaoL,etal.Smil:Multimodallearningwithseverelymissingmodality[C]//ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence.2021,35(3):2302-2310.[开源]本文的核心思想是探讨和解决多模态学习中的一个重要问题：在训练和测试数据中严重缺失某些模态时

cskywit·2023-11-25 11:10

《MIX：多通道信息交叉文本匹配》论文阅读笔记

摘要带注意力机制的多粒度CNNs融合模型，可分为3个步骤如下：1.文中融合两种通道（1）一种是单字、双字、三字等的语义匹配通道；（2）另一种是词权重、POS和位置信息等attention通道。2.语义匹配得到原始匹配矩阵，词权重、pos和position经过attention得到weight矩阵，原始矩阵和weight矩阵点积进行融合。3.

C_weiqi·2023-11-25 09:22

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

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

深度学习的优化：理论和算法《Optimization for deep learning: theory and algorithms》论文阅读笔记-4.训练神经网络的通用算法

5.训练神经网络的通用算法前面讨论了一些神经网络的特定tricks，这些小技巧需要结合最优化方法，如SGD。通常我们希望得到一个快速且表现好的方法。然而更快的方法通常表现不是最好的，因此我们设定一个可以接受的速度值，在满足这个速度值的情况下，尽可能的提高模型表现。5.1SGD和学习率的计划当前，最流行的方法是SGD和他的变种，SGD每次选择一个样本更新权重。在每个EPOCH开始时，进行shuffl

数据小新手·2023-11-24 12:18

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

Re52：读论文 How Much Knowledge Can You Pack Into the Parameters of a Language Model?

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：HowMuchKnowledgeCanYouPackIntotheParametersofaLanguageModel?

诸神缄默不语·2023-11-24 01:21

Re51：读论文 Language Models as Knowledge Bases?

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：LanguageModelsasKnowledgeBases?

诸神缄默不语·2023-11-24 01:49

【论文阅读笔记】Emu: Enhancing Image Generation Models Using Photogenic Needles in a Haystack

【论文阅读笔记】Emu:EnhancingImageGenerationModelsUsingPhotogenicNeedlesinaHaystack论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果关键发现作者动机相关工作方法

LuH1124·2023-11-23 15:14

【论文阅读笔记】Emu Edit: Precise Image Editing via Recognition and Generation Tasks

【论文阅读笔记】EmuEdit:PreciseImageEditingviaRecognitionandGenerationTasks论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果额外关键发现作者动机相关工作1.

LuH1124·2023-11-23 15:35

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

ResNeSt 2020 论文阅读笔记

ResNeSt:Split-AttentionNetworksGithub:https://github.com/zhanghang1989/ResNeStDetectron2版本Github:https://github.com/zhanghang1989/detectron2-ResNeSt1.Introduction主要谈了一下目前一些ResNet的变体网络存在的问题最近大部分的下游应用还是

Kloping·2023-11-23 14:03

A_Machine_Vision_Apparatus_and_Method_for_Can-End_Inspection-论文阅读笔记

A_Machine_Vision_Apparatus_and_Method_for_Can-End_Inspection一种用于罐端检测的机器视觉装置和方法//2022.6.27日上午10:17开始阅读笔记论文地址https://ieeexplore.ieee.org/document/7476878论文贡献本文介绍了一种用于实时焊缝检测的机器视觉装置。在简要介绍仪器系统设计和成像系统的基础上，重

wyypersist·2023-11-23 10:53

Anthropic LLM论文阅读笔记

研究时间：与InstrcutGPT同期的工作，虽然其比ChatGPT发布更晚，但是其实完成的时间比ChatGPT更早。与ChatGPT的应用区别：该模型比ChatGPT回答我不知道的概率更高。将强化学习用于大语言模型（RLHF）：发现这种方法可以提升几乎在所有NLP任务上的性能。随着参数的增加，效果也越来越好。如果模型经过了强化学习的辅助，效果会进一步提升；如果经过了有用性的训练，模型会有更大的提

北岛寒沫·2023-11-23 04:01

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

Re50：读论文 Large Language Models Struggle to Learn Long-Tail Knowledge

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：LargeLanguageModelsStruggletoLearnLong-TailKnowledgeArXiv网址：https

诸神缄默不语·2023-11-22 02:53

论文阅读笔记：Tailor A soft-prompt-based approach to attribute-based controlled text generation

文章的主要工作（1）提出了一种基于软提示的属性驱动CTG方法，名为Tailor。为了在统一的范式中同时包括单属性和多属性CTG，Tailor使用一组预训练的前缀来引导一个固定的PLM生成具有预定义属性的句子，然后有效地将它们连接起来生成多属性句子。（2）通过实验揭示了连续提示的组合能力。为了增强这种组合，在单属性CTG后探索了两种有效的策略，一种是无需训练的策略（MAPmask+RPsequenc

青云遮夜雨·2023-11-21 17:51

论文阅读笔记：Seen to Unseen Exploring Compositional Generalization of Multi-Attribute Controllable Dialogu

文章的主要工作（1）首次探索用于多属性可控对话生成的组合泛化，并发现现有模型缺乏对分布外的多属性组合的泛化能力。（2）提出了一种解耦的可控生成方法，DCG，它通过属性导向提示的共享映射学习从已见值到未见组合的属性概念，并使用解耦损失来分离不同的属性组合。（3）引入了一个统一的无需参照的评估框架，MAE，用于不同粒度的属性。我们建立了两个基准测试，并且充分的实验结果证明了我们的方法和评价指标的有效性

青云遮夜雨·2023-11-21 17:21

论文阅读笔记-WF攻击入门基本概念

一、WebsiteFingerprintingattack的概念1.网站数据在网络中传输，流量上体现出的一些独特特征，通过分析网站的指纹可以分析出用户身份，访问页面以及其他信息2.WF是流量分析攻击的一个研究领域3.WF攻击通过分析服务器和用户之间的加密通道，分析加密信道流量的时序、方向、数据包大小猜测用户访问的网站内容本质上是一个有监督多分类问题4.主要的攻击目标是基于SSL/TLS的HTTPS

一直在努力的吴二胖·2023-11-21 12:48

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

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