文献阅读GNN

反思式写作实证8 2022-03-02

按照阅读步骤，进入相应参考文献阅读，记录解惑和启迪。
定投的奇迹·2023-10-28 23:11

知识图谱+推荐系统 文献阅读

文献阅读及整理知识图谱+推荐系统知识图谱1基于知识图谱的电商领域智能问答系统研究与实现[1]蒲海坤.基于知识图谱的电商领域智能问答系统研究与实现[D].西京学院,2022.DOI:10.27831/d.cnki.gxjxy
hellolianhua·2023-10-28 06:40

图神经网络入门推荐好文（附GNN大佬资料包下载福利）

今天想和大家分享的是图卷积神经网络。随着人工智能发展，很多人都听说过机器学习、深度学习、卷积神经网络这些概念。但图卷积神经网络，却不多人提起。那什么是图卷积神经网络呢？简单的来说就是其研究的对象是图数据（Graph），研究的模型是卷积神经网络。为什么有图卷积神经网络自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。和传统方法相比，它好在哪里呢？假设有一张图，要做分类，
极验·2023-10-28 05:43

8.29日周记

要养成习惯，每天去刷专业题，学技能，文献阅读和英语口语，定时看慕课，学新内容新学期开始后，重心放在专
林木之鹿·2023-10-27 20:45

【Nature Review Cancer】癌症中染色质修饰的“language”

这篇文献阅读笔记是一篇综述笔记，这篇综述于今年5月17日发表在NatureReviewCancer上，题目是“Thelanguageofchromatinmodificationinhumancancers
生信start_site·2023-10-27 16:38

博士生如何进行文献阅读和文献整理？

作为一个博士生，肯定是避免不了大量的文献阅读，为了更加高效，就需要有适合自己的文献阅读和整理的套路。
六维论文推荐·2023-10-27 14:18

外文文献阅读方法八个步骤

外文文献阅读方法主要包括以下几个步骤：1、确定研究目的和问题：在阅读前，需要明确自己的研究目的和问题，以便更好地理解文献内容。
魅色·2023-10-27 14:33

4月week1文献阅读：ETCM: an encyclopaedia of traditional Chinese medicine

4月week1文献阅读：ETCM:anencyclopaediaoftraditionalChinesemedicine中医百科全书:中医的百科全书ABSTRACTTraditionalChinesemedicine
米妮爱分享·2023-10-27 10:44

为什么有的人有自制力，有的人没有呢？

结果就是一天没有精神，定下的文献阅读任务也没有完成。在写这篇文章之前看了一会
青藤物语·2023-10-26 20:27

单细胞小谈：Single-Cell Transcriptomic Analysis of Tumor Heterogeneity

前言前期单细胞文献阅读：单细胞好文1--Tracingtumorigenesisinasolidtumormodelatsingle-cellresolution单细胞好文2--Single-cellRNA-seqhighlightsintra-tumoralheterogeneityandmalignantprogressioninPDAC
冻春卷·2023-10-26 15:51

图和图神经网络的可视化，详解与示例

图和图神经网络（GNN）的可视化是一种强大的工具，用于理解和分析复杂的图结构和图神经网络模型。1.1可视化图图结构可视化：可视化图的基本结构，包括节点和边，有助于了解图的拓扑结构。
LeapMay·2023-10-25 23:32

学术论文海报模板_论文深耕 | 第一次写学术论文无从下手？阅读写作套路来了！...

很多人会在第一次写论文的时候，都不知道如何下手，其实总结起来，第一次写学术论文，可以按照：“阅读文献+模仿撰写”的套路来进行就可以啦~对初学者来说，有效的、高质量的文献阅读方法是非常重要的；在广泛阅读文献基础上
weixin_39776991·2023-10-25 22:53

文献阅读（204）Big-Little

题目：Big-LittleChipletsforIn-MemoryAccelerationofDNNs:AScalableHeterogeneousArchitecture时间：2022会议：ICCAD研究机构：亚利桑那州立大学针对存内计算，同构chiplet的硬件利用率不一定高，这是因为DNN中前面的网络层特征图多，后面的网络层权重多大chiplet通过micro-bumps直接连接到基板上。基
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（168）强化学习 & Routerless NoC

文章目录蒙特卡洛树搜索MCTSlayeredprogressiveapproach实现细节InjectionEjection活锁死锁饥饿题目：ADeepReinforcementLearningFrameworkforArchitecturalExploration:ARouterlessNoCCaseStudy时间：2020会议：HPCA研究机构：南加大/俄勒冈州立大学本篇论文的主要贡献：Rou
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

文献阅读（203）In-Network Cache Coherence

题目：Concordia:DistributedSharedMemorywithIn-NetworkCacheCoherence时间：2021会议：FAST研究机构：清华0缩写DSM:DistributedsharedmemoryRDMA:RemoteDirectMemoryAccess1introduction分布式共享内存(DSM)需要缓存一致性，但会导致更多的通信影响整体吞吐率，极端情况下，
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

文献阅读（206）gem5-Aladdin Cohmeleon

文章目录introduction题目：Cohmeleon:Learning-BasedOrchestrationofAcceleratorCoherenceinHeterogeneousSoCs时间：2021会议：MICRO研究机构：哥伦比亚大学introduction专用硬件加速器可以带来数量级的性能和功耗提升，但也需要高效的内存子系统配合。SoC存储层次结构通常是围绕处理器内核设计，包括多级c
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:37

文献阅读（82）二值化神经网络

文章目录1abstract&introduction2ClampingRectifiedLinearUnit3量化方法3.1前向近似3.2后向近似题目：EfficientQuantizationforNeuralNetworkswithBinaryWeightsandLowBitwidthActivations时间：2019会议：AAAI研究机构：上海交大倪冰冰1abstract&introduc
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（167）NoC神经网络加速器

文章目录面向DNN的NoC拓扑比较题目：Energy-EfficientandHigh-PerformanceNoCArchitectureandMappingSolutionforDeepNeuralNetworks时间：2019会议：NOCS研究机构：GIT本篇论文的主要贡献：针对DNN比较不同拓扑，提出CMeshNoC架构提出负载均衡映射与数学模型面向DNN的NoC拓扑比较Crossbar:
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

文献阅读（28）

题目：AcceleratingSparseDeepNeuralNetworkonFPGA时间：2019会议：ProceedingsofIEEEHighPerformanceExtremeComputingConference(HPEC)研究机构:UIUCDemingChen1缩写&引用EfficientandeffectivesparseLSTMonfpgawithbank-balancedspa
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:06

文献阅读（152）Eyeriss v2（未完）

文章目录1缩写&引用2abstract&introduction3架构总览4灵活的hierarchicalmesh片上网络4.1motivation4.2高层次概念与用例题目：Eyerissv2:AFlexibleAcceleratorforEmergingDeepNeuralNetworksonMobileDevices时间：2019期刊：IEEEJournalofEmergingandSele
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:36

文献阅读（207）FPGA HBM

题目：HBMConnect:High-PerformanceHLSInterconnectforFPGAHBM时间：2021会议：FPGA研究机构：UCLAJasonCong题目：DemystifyingtheMemorySystemofModernDatacenterFPGAsforSoftwareProgrammersthroughMicrobenchmarking时间：2021会议：FPGA
tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:33

GNN3.1 GCN (PaperReading&Implementation)

GNN学习笔记GNN从入门到精通课程笔记3.1GCN(ICLR'17)Semi-supervisedClassificationwithGraphConvolutionalNetwork(ICLR'17
Simba14·2023-10-22 10:41

机器人控制算法—TEB算法文献阅读Integrated online trajectory planning and optimization in distinctive topologies

论文题目：Integratedonlinetrajectoryplanningandoptimizationindistinctivetopologies独特的集成在线轨迹规划和优化拓扑摘要：本文提出了一种新的基于拓扑特征的移动机器人轨迹在线优化的集成方法。在线轨迹优化通过最小化路径长度、过渡时间或控制工作量等目标，使全局规划器生成的初始粗略路径变形。移动机器人的运动学运动特性和与障碍物的间隙对轨
Jack Ju·2023-10-21 17:26

机器人控制算法—TEB算法文献阅读Trajectory modification considering dynamic constraints of autonomous robots

摘要经典的“弹性带”使全局规划器生成的路径相对于最短路径长度变形，而避免与障碍物接触。它没有直接考虑底层机器人的任何动态约束。这一贡献引入了一种称为“定时弹性带”的新方法，该方法明确考虑了根据诸如有限的机器人速度和加速度的动态约束的运动。“定时松紧带”该问题是在一个加权多目标优化框架中提出的。大多数目标都是本地的，因为它们取决于在几个相邻的中间配置上。这导致了一个稀疏系统矩阵存在约束最小二乘优化方
Jack Ju·2023-10-21 17:26

图神经网络 | 图神经网络模型

图神经网络（GNN）是深度学习领域的一个重要模型，已广泛应用于推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、分子分析、数据挖掘和异常检测等现实场景。
码农腾飞·2023-10-21 05:02

经典文献阅读之--Calib Anything(使用SAM的无训练标定雷达相机外参)

0.简介Camera与LiDAR之间的外部标定研究正朝着更精确、更自动、更通用的方向发展，由于很多方法在标定中采用了深度学习，因此大大减少了对场景的限制。然而，数据驱动方法具有传输能力低的缺点。除非进行额外的训练，否则它无法适应数据集的变化。随着基础模型的出现，这个问题可以得到显著缓解，通过使用分割任意模型（SegmentAnythingModel，SAM），我们这次提出了一种新的激光雷达相机标定
敢敢のwings·2023-10-19 20:50

探索LLM在图上学习的潜力10.14 暂停

在具有文本节点属性的图形上进行学习的最流行的流程主要依赖于图神经网络（GNN），并利用浅层文本嵌入作为初始节点表示，但这在通用知识和深入语义理解方面存在局限性。
露葵025·2023-10-19 13:09

XPS—专项文献阅读-科学指南针

XPS（X-rayPhotoelectronSpectroscopy），X射线光电子能谱，可以说是材料研究中必不可少的一类分析测试手段了。今天我们就来讲讲，什么情况下我们需要用到XPS，以及拿到数据之后应该怎样进行数据处理分析。XPS测试是以X射线为激发光源的光电子能谱，是一种高灵敏超微量表面分析技术，样品分析的深度约为20埃，可分析除H和He以外的所有元素，可做定性及半定量分析定性：从峰位和峰形
m0_69233218·2023-10-19 12:50

经典文献阅读之--CVTNet(LiDAR数据地点识别的跨视图Transformer网络)

0.简介我们知道激光雷达作为自动驾驶中最为精准的传感器，它可以在绝大多数场景下提供较为精准的定位信息，同时也有很多工作用激光做重定位工作。而《CVTNet:ACross-ViewTransformerNetworkforPlaceRecognitionUsingLiDARData》这个工作就是基于激光雷达的地点识别(LPR)来完成在没有GPS的环境中识别以前行驶过的地点。现有的LPR方法大多采用单
敢敢のwings·2023-10-19 10:02

论文详解笔记：Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GraphWaveNetforDeepSpatial-TemporalGraphModeling一作者介绍本文的作者是悉尼科技大学的ZonghanWu博士，师从IEEEmemberShiruiPan，作者还发表了一篇GNN
小卜妞~·2023-10-19 00:34

总有人比你努力|20201109

吾日三省吾身：做得不错：专注度up，文献阅读比较认真了。待改进：做事磨磨蹭蹭的，画个结构看看文献真的是好久都做不完。
苏木冬青·2023-10-18 22:57

2019-6-28晨间日记

今天是什么日子起床：0630就寝：0000天气：雨心情：好纪念日：无叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：一切按计划进行本月重要成果：完成文献阅读报告，为开题报告做好准备今日三只青蛙/番茄钟英语学习
风雨兼程_007·2023-10-18 06:43

文献阅读快速法-ChatPDF

如题，直接提供给大家一款能够快速阅读文档的好工具——iTextMaster。iTextMaster是一款免费的pdf阅读浏览器，上传pdf文档后等待几秒钟，AI就会自动反馈给用户关于文档的摘要总结。十分的方便且实用。ChatPDF为您提供简洁的文档摘要。对于那些篇幅较长的PDF文档，您可以轻松获取到关键信息，而无需阅读整篇内容。这是一个真正节省宝贵时间的功能，让您在处理海量信息时游刃有余。我们还可
橘子的挖宝日记·2023-10-17 08:44

【图神经网络】GNN 图神经网络相关知识点

关键问题1，GCN是否可以用于有向图？图卷积分为两大类，一类是基于谱方法（spectralmethods），就是将图信号进行傅里叶变换在频域进行研究，以GCN为代表的模型，但是谱方法有一个理论要求就是拉普拉斯矩阵L要求为对称矩阵，L=D-A，即图为无向图才能满足；二类，是基于空域的研究方法（spatialmethods），以GraphSage为代表的模型，空域是不分有向图和无向图的，均可以计算；因
kang0709·2023-10-17 03:17

GNN basic--模型通用流程和分类

GNN的常见模块：(1)传播模块(PropagationModule)。传播模块用于在节点之间传播信息，以便聚合邻居节点的特征信息和拓扑信息。(2)采样模块(SamplingModule)。
qq_38480311·2023-10-16 15:00

MPNN 模型：GNN 传递规则的实现

首先，假如我们定义一个极简的传递规则A是邻接矩阵，X是特征矩阵，其物理意义就是通过矩阵乘法操作，批量把图中的相邻节点汇聚到当前节点。但是由于A的对角线都是0.因此自身的节点特征会被过滤掉。图神经网络的核心是吸周围之精华，再叠加自身，因而需要改进来保留自身特征。如何做？方法是给每个节点添加一个自环，即将邻接矩阵对角线值各加1，此时用表示，做到了聚合邻居节点并保留自身信息。但是当图过于复杂时，聚合邻居
qq_38480311·2023-10-16 15:55

分享一些好用的软件

文献阅读及管理Mendeleykeywords：颜值高，可同步，免费Mendeley首先，Mendeley的高颜值不单单体现在logo上，也体现在highlight和note上，尤其是前段时间看中文文献用到了
傅五岁·2023-10-16 05:03

8.27研究生开学典礼

学长分享1、文献阅读方法:pdf重点可标亮，可做批注；多数文献看摘要，少数看全文。2、记录脑海中每一份思维的火花，闪光点会变成新的起点和研究的问题。3、要有积累意识，积累科研成果。
会讲课的小松鼠·2023-10-16 03:05

Pytorch学习记录-基于深度上下文模型的GEC

Pytorch学习记录-GEC语法纠错02五月第一周要结束了，接下来的三个月主要是文献阅读，准备8、9月的开题报告，技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面，读完之后找demo复现，然后应用
我的昵称违规了·2023-10-15 14:42

TT-seq文献阅读(TT-seq maps the human transient transcriptome)

今天的笔记是关于另一种RNA测序的方法，称为TT-seq。其实这些测序方法在几年前被人们所使用了，但是因为自己并不了解这些知识，所以要慢慢的补起来。文献题目：TT-seqmapsthehumantransienttranscriptome发表时间：2016杂志：Science摘要基因组的普遍转录产生稳定的和不稳定的RNA（瞬时的）。作者开发了一种瞬时转录组测序（TT-seq），这个方法可以估测RN
生信start_site·2023-10-14 15:34

GNN学习4：节点预测与边预测

数据完全存于内存的数据集类InMemoryDataset基类简介构造函数的输入参数：root：根文件夹，它指示数据集应该被保存在哪里。在根目录下至少有两个文件夹：1.一个文件夹为raw_dir，它用于存储未处理的文件，从网络上下载的数据集文件会被存放到这里。2.另一个文件夹为processed_dir，处理后的数据集被保存到这里。transform：可以为None，transform函数接受Dat
lukem44·2023-10-14 14:16

Yu, Y.； Buchanan, S.； Pai, D.； Chu, T.； Wu, Z.； Tong, S.； Haeffele, B.D.； Ma, Y. White-Box Tra 阅读

文献阅读报告论文题目：Yu,Y.;Buchanan,S.;Pai,D.;Chu,T.;Wu,Z.;Tong,S.;Haeffele,B.D.
wangxiaojie6688·2023-10-14 05:00

多模态语义通信文献阅读：多模态语义通信研究综述

目录论文简介语义通信的发展路线语义通信的分类单模态语义通信的研究背景单模态语义通信面临的两大问题多模态语义通信多模态语义通信面临的挑战论文简介作者秦志金赵菼菼李凡陶晓明发表期刊or会议《移动通信》发表时间2023.3语义通信的发展路线语义通信的分类这篇论文把语义通信划分为：面向语义的通信（关注语义层面）和面向目标的通信（关注有效性层面）与综述《SemanticCommunicationsforFu
一去不复返的通信er·2023-10-13 15:27

常见的机器学习算法与人工神经网络

目录1.邻近算法K-NearesNeighbor(KNN)1.1KNN算法核心思想1.2KNN算法步骤1.3KNN预测分类2.图神经网络GraphNeuralNetworks(GNN)2.1图的基本定义
_Q1an·2023-10-13 14:50

图神经网络笔记总结

本文的所有图表均来自于https://distill.pub/2021/gnn-intro/图神经网络：GNN首先我们需了解图结构是什么？
wcc8848·2023-10-13 09:12

图神经网络笔记

三维点云数据以及数据中各个单元之间的结构，研究人员借鉴了卷积神经网络、循环神经网络和深度自编码器的思路，设计了专门用于处理图结构数据的神经网络，称之为图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN
抱抱宝·2023-10-13 09:36

2021学期总结、暑假计划

但是，我在文献阅读方面还比较生疏，阅读的效率较低且对于文献的精华提取较为困难，这归因于我对文献的阅读不够多；另外，我对于课外知识的获取仍然不够，接下来的学习不仅仅需要课本知识，还需要自己去学习各方面的知识
是小黄鸭·2023-10-13 03:43

【文献阅读笔记】M2MRF: Many-to-Many Reassembly of Features for Tiny Lesion Segmentation in Fundus Images

文章目录摘要1.介绍2、相关工作2.1.深度网络中的特征重组算子2.2.眼底图像中的微小病变分割2.3.深度语义分割3.方法3.1.分析M2ORF运算符3.2.多对多特征重组（M2MRF）3.2.1.模块概述3.2.2.M2MRF3.2.3.用于微小病变分割的M2MRF4.实验和讨论4.1.实施细节4.1.1.数据集和增强4.1.2.实验设置4.2.IDRiD数据集上的结果4.2.1.与SOTA的
Cpdr·2023-10-12 06:55

自上而下和自下而上机制在自我概念维持中的作用:行为和神经科学综述-3.1

TheRoleofTop-DownandBottom-UpMechanismsintheMaintenanceoftheSelf-Concept:ABehavioralandNeuroscienceReview3-1文献阅读笔记当个体第一次遇到
经济建设丫·2023-10-12 05:44

生信学习思路小分享

首先，进行生信分析的学习，主要分为三大块：1.文献阅读2.工具学习3.数据下载文献学习大家学习生信的动机可能都不太同，除了自己领域上经典、前沿的文献，生信相关的文献可以帮助我们了解：1.有什么数据我们可以应用
立志成为大白的小白·2023-10-11 13:59
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