图神经网络论文阅读笔记第8页

论文阅读：DeepWukong: Statically detecting software vulnerabilities using deep graph neural network

ACMTransactionsonSoftwareEngineeringandMethodology（TOSEM）ABSTRACT作者针对目前基于机器学习的漏洞检测方法的不足，提出了一种新的方法，即同时考虑代码中的控制流、结构化信息以及跨函数的数据流信息，此外还利用了最新的图神经网络进行嵌入表示

wanacry11·2023-11-11 22:23

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：当前防御方法存在一些难以实现的假设，或者要求直接访问训练模型，难以在实践中应用。创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

CS224W4.4——矩阵分解和节点Embeddings

在接下来，我们将介绍针对这些限制的具体解决方案:深度表示学习和图神经网络。文章目录1.回顾Embeddings和矩阵分解2.矩阵分解3.基于RamdomWalk的相似度：4.局限性5.总结1.回顾E

阿牛大牛中·2023-11-11 14:50

CRNN论文阅读笔记

文章目录目录前言一、摘要二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因项目需求，最近在学习OCR相关的深度学习模型，之前虽然看过CRNN相关的一些文章，熟悉大体的模型框架，但还没有阅读过原论文，今天抽时间看了下，因此这里做下阅读笔记。CRNN论文标题：AnEnd-to-EndTrainabelNeuralNetworkforImage

DU_YULIN·2023-11-11 12:42

【论文阅读笔记】老照片修复——Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation

目录前言一、问题与核心思想二、核心工作1.将X，R，Y映射到响应的潜在空间2.训练映射网络3.人脸增强网络实践前言笔记主要学习的是CVPR2020上发表的一篇Oral文章，主要思路是作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到潜在空间（也称隐空间）中，在潜在空间中通过特征对齐和特征转换的方式来完成对老照片的图像修复。这篇论文的方法不同于普通的潜在空间转换，他们通过利用真实照片和大量合成图像提出了一

Ice TeaJH·2023-11-11 11:35

实战-----基于 PyTorch 的 GNN 搭建

3.图注意力网络（GAT）的搭建4.PyG基础：图数据的操作1.torch_geometric的安装2.图数据的属性3.基准图数据库及基本操作4.图数据的可视化5.实验总结1.图的表示在开始讨论特定的图神经网络操作之前

海阔＆天空742·2023-11-11 11:06

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】图神经网络（最终篇）

目录前言算法原理算法思想1、图卷积网络（GraphConvolutionNetworks，GCN）

林聪木·2023-11-11 11:04

SIGGRAPH 2023 - 3D Gaussian Splatting 论文阅读笔记

ArXivlink：https://arxiv.org/abs/2308.040793DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.动机实现高视觉质量的神经辐射场方法仍然需要训练和呈现成本高昂的神经网络，而最近的更快方法不可避免地会权衡质量的速度。（总结：高质量和低成本不可兼得）对于无界和完整的场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率

BoGoF666·2023-11-10 11:11

Explainability in Graph Neural Networks:A Taxonomic Survey

在图数据领域，图神经网络(GNNs)及其可解释性正经历

Kenny_SI·2023-11-10 01:58

PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记

PolyFormer:ReferringImageSegmentationasSequentialPolygonGeneration论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation

乄洛尘·2023-11-09 23:51

RIS 系列 Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列BeyondOne-to-One:RethinkingtheReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation3.2

乄洛尘·2023-11-09 23:43

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

近年来，为了提高单模态遥感数据的分类性能，人们进行了大量的研究。然而，随着从卫星或机载平台获取的遥感数据的可用性不断增加，多模式遥感数据的同时处理和分析对遥感界的研究人员提出了新的挑战。为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。顾名思义，CCR-Net通过跨模态的重建策略，可以更有效地相互交换信息

ru-willow·2023-11-09 08:12

论文阅读笔记：Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification

摘要注意力机制驱动的深度模型最近取得了成功，如最具代表性的视觉转换器（ViT），吸引了一波高级研究来探索它们对更广泛领域的适应。然而，遥感（RS）领域中基于Transformer的方法更关注单模态数据，这可能会在充分利用不断增长的多模态地球观测数据时失去可扩展性。为此，我们提出了一种新的多模式深度学习框架，通过在最小修改的情况下扩展传统的ViT，针对土地利用和土地覆盖（LULC）分类任务。与采用线

ru-willow·2023-11-09 08:42

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。随着技术的高速升级，识别前景-背景类别不平衡变化的障碍仍然存在，尤其是在样本有限和大量干扰的情况下，如季节性周转、照明强度和建筑改造。此外，到目前为止，这两种现成的方法都没有探讨在访问差异特征之前在双时态图像之间直接交互的可行性。在本文中，我们提出了一个双分支多级跨期网络（DMINet）来高效地导出变化表示。具体来说，通过将自

ru-willow·2023-11-09 08:42

SpectralDiff论文阅读笔记

高光谱图像分类是遥感领域的一个重要问题，在地球科学中有着广泛的应用。近年来，人们提出了大量基于深度学习的HSI分类方法。然而，现有方法处理高维、高冗余和复杂数据的能力有限，这使得捕获数据的光谱空间分布和样本之间的关系具有挑战性。为了解决这一问题，我们提出了一种基于扩散模型的HSI分类生成框架(SpectralDiff)，该框架通过迭代去噪和显式构建数据生成过程，有效地挖掘高维和高冗余数据的分布信息

ru-willow·2023-11-09 08:39

论文阅读笔记：STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation

1摘要基于地点的移动端服务商，譬如Yelp、Uber，要从大量的用户签到和轨迹信息中学习用户的行程习惯，对用户下一个访问地点进行预测，并以此为用户的下一步行程需求进行规划和推荐。然而，现有模型对时空信息的利用存在局限性，譬如只利用前后一步的时间和空间差[1,2]，人为划分空间区域[3]或者只聚合距离较近的地点[4]，并对访问地点的频率不加考虑。本文旨在提出一种基于注意力机制的神经网络架构，考虑用户

UQI-LIUWJ·2023-11-09 02:15

人群计数结合超图神经网络：Hypergraph Crowd Counting

文章题目：HypergraphAssociationWeaklySupervisedCrowdCounting链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3594670代码：GitHub-Boli-trainee/Hypergraph-Association-Weakly-Supervised-Crowd-Counting:Thecodeofpaper:Hyperg

目睹闰土刺猹的瓜·2023-11-08 19:48

收藏｜图神经网络综述

来源：人工智能AI技术本文约12000字，建议阅读10+分钟本文为你简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关历史及不同类型的图结构。

数据派THU·2023-11-08 19:16

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

1.前言论文链接：http://gaoyue.org/paper/HGNN.pdfgithub：https://github.com/iMoonLab/HGNN在本文中提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络

饮冰l·2023-11-08 19:46

GFP-GAN论文阅读笔记

题目：TowardsReal-WorldBlindFaceRestorationwithGenerativeFacialPrior翻译：《面向现实世界的生成性人脸先验盲复原》解决的问题：如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识，复原人脸图像提出：GFP-GAN。其包含了一个退化去除模块和预训练的人脸GAN作为人脸先验。通过直接的潜在代码映射和几个通道分割空间特征变换（CS-SFT）层以从

是FL呀·2023-11-08 11:53

百度飞桨paddlepaddle图神经网络7日打卡营——初识图神经网络

图神经网络7日打卡营—图与图学习图与图学习一.图是什么？二.如何存储图？

weixin_44090882·2023-11-08 08:56

【论文阅读笔记】3D语义SLAM论文摘要整理

前文回顾【论文阅读笔记】Past,Present,andFutureofSimultaneousLocalizationandMapping【论文阅读笔记】语义SLAM语义映射模型SectionVI.REPRESENTATIONII

肥鼠路易·2023-11-08 05:15

Center-based 3D Object Detection and Tracking 论文阅读笔记

Center-based3DObjectDetectionandTracking论文阅读笔记by：瀚[email protected].秋于国防科大文章供个人总结归纳使用，但由于作者理解水平有限欢迎大家对其中存在的错误与不明的地方进行讨论

Glingli·2023-11-07 23:01

MDvsFA-cGAN算法论文阅读笔记Miss detection vs. false alarm: Adversarial learning for small object...

论文来自：H.Wang,L.Zhou,andL.Wang,“Missdetectionvs.falsealarm:Adversariallearningforsmallobjectsegmentationininfraredimages,”inProc.IEEE/CVFInt.Conf.Comput.Vis.(ICCV),2019,pp.8509–8518.这个笔记只是我自己学习中的记录，里面很多

Glingli·2023-11-07 23:30

RLCM算法论文阅读笔记：Infrared small target detection utilizing the multiscale relative local contrast .....

J.Han,K.Liang,B.Zhou,X.Zhu,J.Zhao,andL.Zhao,“Infraredsmalltargetdetectionutilizingthemultiscalerelativelocalcontrastmeasure,”IEEEGeosci.RemoteSens.Lett.,vol.15,no.4,pp.612–616,2018,doi:10.1109/LGRS.20

Glingli·2023-11-07 23:30

论文阅读笔记改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析

改进遗传算法与粒子群优化算法及其对比分析任斌,丰镇平西安交通大学叶轮机械研究所,西安交通大学叶轮机械研究所710049,西安,710049,西安摘要：进化算法作为一类新的优化搜索方法,广泛应用于各种优化问题.现对简单遗传算法进行了改进,采用实值编码,并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合,形成了改进遗传算法.同时还介绍了一种新的进化算法—粒子群优化算法.将这两种优化算法应用于函数优化

Sunny G helloworld·2023-11-06 08:02

Lamport Clock 笔记

Time,Clocks,andtheOrderingofEventsinaDistributedSystem论文阅读笔记之前看过一点分布式算法：DistributedComputing——Principles

rsy56640·2023-11-05 21:41

Zero-shot RIS SOTA：Text Augmented Spatial-aware Zero-shot Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

Zero-shotRISSOTA：TextAugmentedSpatial-awareZero-shotReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作

乄洛尘·2023-11-04 04:03

NICE: Improving Panoptic Narrative Detection and Segmentation with Cascading Collaborative Learning

全局叙事定位NICE:ImprovingPanopticNarrativeDetectionandSegmentationwithCascadingCollaborativeLearning论文阅读笔记一

乄洛尘·2023-11-04 04:01

基于图神经网络的联邦学习跨企业推荐

FederatedLearning-BasedCross-EnterpriseRecommendationWithGraphNeuralNetworks论文试图解决什么问题该论文试图解决跨企业推荐系统中存在的数据共享和用户隐私保护的问题。在许多小型和中型企业中，由于资源有限，无法提供足够的数据来进行大规模的模型训练，也不能购买用户数据。同时，由于用户数据隐私保护法律的限制，这些企业也无法与其他企业

jieHeEternity·2023-11-04 01:54

FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

jieHeEternity·2023-11-04 01:23

Deep-learning

该篇从四个角度阐述了图神经网络在药物发现和分子信息领域的应用。1）分子属性和活性预测；2）相互作用预测；3）合成预测；4）从头药物设计。最后总结了药物相关问题的代表性应用。

斗战胜佛oh·2023-11-03 22:19

【论文阅读笔记】Traj-MAE: Masked Autoencoders for Trajectory Prediction

Abstract通过预测可能的危险，轨迹预测一直是构建可靠的自动驾驶系统的关键任务。一个关键问题是在不发生碰撞的情况下生成一致的轨迹预测。为了克服这一挑战，我们提出了一种有效的用于轨迹预测的掩蔽自编码器(Traj-MAE)，它能更好地代表驾驶环境中智能体的复杂行为。具体来说，我们的Traj-MAE采用了多种掩蔽策略来预训练轨迹编码器和地图编码器，允许捕获智能体之间的社会和时间信息，同时利用来自多个

技术宅学长·2023-11-03 18:02

图神经网络：PYG库基本操作

文章说明：1)参考资料：PYG的文档。文档超链。2)博主水平不高，如有错误还望批评指正。文章目录一.图的数据处理二.常见的基准数据集三.小批量的计算方式四.数据变换五.后记一.图的数据处理导入对应的库fromtorch_geometric.dataimportDataimporttorch创建图数据的第一种方式，简单易懂不过多的赘述edge_index=torch.tensor([[0,1,1,2

Q天马A行空Q·2023-11-03 10:50

GCNcora数据集处理-数据集转邻接矩阵

深入GNN图神经网络后，才发现对于数据集的处理是最简单的#1.导入数据importpandasaspdimportnumpyasnp#导入数据：分隔符为空格raw_data=pd.read_csv('cora

qq_51929114·2023-11-03 10:15

《基于先验未知盲反卷积技术的包络谱重复瞬态的循环平稳性提取》阅读笔记及代码整理

论文阅读笔记及代码整理《Extractingcyclo-stationarityofrepetitivetransientsfromenvelopespectrumbasedonprior-unknownblinddeconvolutiontechnique

老蒋精髓·2023-11-03 06:32

达摩院2019预测之我见

该报告涉及了智能城市、语音AI、AI专用芯片、图神经网络系统、计算体系结构、5G、数字身份、自动驾驶、区块链、数据安全等领域。整体而言比较中肯。涉及的多维，也是阿里比较熟悉的领域。

无量子间·2023-11-02 20:53

【论文阅读笔记】GLM-130B: AN OPEN BILINGUAL PRE-TRAINEDMODEL

Glm-130b:开放式双语预训练模型摘要我们介绍了GLM-130B，一个具有1300亿个参数的双语(英语和汉语)预训练语言模型。这是一个至少与GPT-3(达芬奇)一样好的100b规模模型的开源尝试，并揭示了如何成功地对这种规模的模型进行预训练。在这一过程中，我们面临着许多意想不到的技术和工程挑战，特别是在损失峰值和分歧方面。在本文中，我们介绍了GLM-130B的训练过程，包括它的设计选择，效率和

技术宅学长·2023-11-02 07:10

Grad-CAM++: Improved Visual Explanations for Deep Convolutional Networks 论文阅读笔记

Grad-CAM++:ImprovedVisualExplanationsforDeepConvolutionalNetworks会议：WACV时间：2018年本文针对Grad-CAM中出现的问题，例如当图像中存在多个目标或单个物体存在多个部分时，显著图无法将其全部标注、显著图无法完整地捕获整个对象的结构。面对上述问题，本文在CAM和Grad-CAM的基础上提出一个全新的可解释性算法Grad-CA

Stalker_DAs·2023-11-02 02:45

在服务器上运行代码

1安装包dgl用于开发图神经网络打开网页https://www.dgl.ai/pages/start.html，复制命令，在服务器中运行image.png查看dgl包下载情况condalistdgl运行代码后台运行

辘轳鹿鹿·2023-11-01 09:02

【论文阅读笔记】Drone-YOLO: An Efficient Neural Network Method for TargetDetection in Drone Images

摘要:无人机(UAV)图像目标检测是各个研究领域的重要基础。然而，无人机图像提出了独特的挑战，包括大图像尺寸、小尺寸检测对象、密集分布、重叠实例和影响目标检测有效性的光照不足。在本文中，我们提出了一系列基于YOLOv8模型的多尺度无人机图像目标检测算法Drone-YOLO，旨在克服无人机图像目标检测的特定挑战。为了解决大场景尺寸和小检测对象的问题，我们对YOLOv8模型的颈部组件进行了改进。具体来

诸葛大庆·2023-11-01 07:11

VisDrone-DET2019: The Vision Meets Drone Object Detection in Image Challenge Results论文阅读笔记

VisDrone-DET2019:TheVisionMeetsDroneObjectDetectioninImageChallengeResults论文阅读笔记Paper：https://openaccess.thecvf.com

Mrwei_418·2023-11-01 07:57

CS224W-图神经网络笔记4.2：Community Structure in Networks - 网络中社区的挖掘算法——Louvain算法

CS224W-图神经网络笔记4.2：CommunityStructureinNetworks-网络中社区的挖掘算法——Louvain算法本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考

Epiphron·2023-11-01 03:44

时序图循环_【GCN】不同类型的图

本文是清华大学刘知远老师团队出版的图神经网络书籍《IntroductiontoGraphNeuralNetworks》的部分内容翻译和阅读笔记。

weixin_39553272·2023-11-01 03:57

时序图循环_图神经网络入门（五）不同类型的图