AAAI

年度盘点！必看AI顶会论文、Github高星项目大合集（附链接）

本期我们盘点了2019年人工智能领域的顶会，如最核心的顶会AAAI、IJCAI、ICCV，以及“后起之秀”EMNLP获奖的论文。
Datawhale·2022-08-24 09:23

AAAI2021论文列表（中英对照）

4:Multi-DomainMulti-TaskRehearsalforLifelongLearning4：终身学习的多领域多任务演练26:EfficientDeRain:LearningPixel-WiseDilationFilteringforHigh-EfficiencySingle-Image26：EfficientDeRain：学习高效单图像的逐像素膨胀过滤36:Understandin
芷年若相依·2022-08-13 07:16

ICDE‘22推荐系统论文之Research篇

2022推荐系统论文梳理系列推荐系统相关顶会整理AAAI'22推荐系统论文梳理IJCAI'22推荐系统论文梳理ICML/ICLR'22推荐系统论文梳理WWW'22推荐系统论文之序列推荐篇WWW'22推荐系统论文之多任务与对比学习篇
AI算法札记·2022-08-05 20:58

记我的第一篇CCF-A会议论文｜在经历六次被拒之后，我的论文终于中啦，耶！

在经历了IJCAI，MM，AAAI，CVPR，SIGIR的多次被拒以后（真的太惨了，不过也是我自己工作做的不够扎实，可能被拒也不能算是坏事，有利于之后的成长吧），我终于迎来了我研究生期间的第一篇CCFA
FightingCV·2022-08-04 12:04

记我的第一篇CCF-A会议论文｜在经历六次被拒之后，我的论文终于中啦，耶！

在经历了IJCAI，MM，AAAI，CVPR，SIGIR的多次被拒以后（真的太惨了，不过也是我自己工作做的不够扎实，可能被拒也不能算是坏事，有利于之后的成长吧），我终于迎来了我研究生期间的第一篇CCFA
·2022-08-04 11:03

3D 点云配准：基于双分支特征交互的方法

关注公众号，发现CV技术之美本文转载自旷视研究院此篇论文已被AAAI2022收录，论文链接请见“阅读原文”。
OpenCV中文网公众号·2022-08-02 07:34

最新综述！一文概览模型自适应常用技术及其在推荐系统中的应用

本文将主要基于近三年已发表的顶会论文（ICML、ICLR、SIGIR、KDD、WWW、AAAI等），梳理了与模型自适应相关的研究工作，介绍了模型自适应常用的技术以及在推荐系统中的应用。
PaperWeekly·2022-08-02 07:23

一个网络两种用途！南开&哈工程提出TINet，通过细化纹理和边缘，在显著性目标检测和伪装目标检测上实现双SOTA！...

详细信息如下：论文地址：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/
我爱计算机视觉·2022-07-31 16:58

分布式机器学习&联邦学习论文阅读笔记（持续更新）

分布式机器学习&联邦学习论文阅读笔记（持续更新）一、开源框架FedML二、数据异构问题FedProxBridgingMedianandMeanAlgorithms（NeurIPS2020）FedProto（AAAI2022
Shawn2134123·2022-07-24 07:09

AutoGCL：基于可学习视图生成器的自动图对比学习

AutomatedGraphContrastiveLearningviaLearnableViewGenerators论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.10259论文来源：AAAI2022
酷酷的群·2022-07-22 18:08

2019_AAAI_ICCN

LearningRelationshipsbetweenText,Audio,andVideoviaDeepCanonicalCorrelationforMultimodalLanguageAnalysis论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.05544文本提出的模型-交互典型相关网络(ICCN)，该模型使用特征对的外积以及深度典型相关分析(DCCA)来生成有用的多模态嵌
CityD·2022-07-21 13:04

解读：Informer——比Transformer更有效的长时间序列预测方法

写在前面下面这篇文章的内容主要是来自发表于AAAI21的一篇最佳论文《Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting
敲代码的quant·2022-07-19 07:23

[深度学习论文笔记]UCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接

RethinkingtheSkipConnectionsinU-NetfromaChannel-wisePerspectivewithTransformerUCTransNet:从transformer的通道角度重新思考U-Net中的跳跃连接Published:AAAI2022
Slientsake·2022-07-17 07:05

AAAI2019论文列表（中英对照）

9:CircConv:AStructuredConvolutionwithLowComplexity9：CircConv：一种低复杂度的结构化卷积40:DeepSingle-View3DObjectReconstructionwithVisualHullEmbedding40：使用VisualHullEmbedding进行深度单视图3D对象重建56:OntheOptimalEfficiencyof
芷年若相依·2022-07-14 07:51

AAAI2020论文列表（中英对照）

3:InstaNAS:Instance-awareNeuralArchitectureSearch3：InstaNAS：实例感知神经架构搜索23:BOWL:BayesianOptimizationforWeightLearninginProbabilisticSoftLogic23：BOWL：概率软逻辑中权重学习的贝叶斯优化38:RegularizedWassersteinMeansforAlig
芷年若相依·2022-07-13 07:51

AAAI2021：面向交通流预测的时空融合图神经网络

这是北大发表在计算机顶级会议AAAI2021上的一篇文章。2、摘要交通流的时空数据预测是一项具有挑战性的任务，因为复杂的空间依赖性和不同道路之间的时空模式的动态趋势。
当交通遇上机器学习·2022-07-10 19:23

AAAI2021 | 基于图Transformer的多行为推荐算法

作者|夏良浩,黄超单位|香港大学研究方向|推荐系统本文分享一篇AAAI2021的基于知识增强的层次化图Transformer网络的多行为推荐算法的文章
机器学习与推荐算法·2022-07-10 19:22

AAAI2018中的自注意力机制(Self-attention Mechanism)

近年来，注意力（Attention）机制被广泛应用到基于深度学习的自然语言处理(NLP)各个任务中。随着注意力机制的深入研究，各式各样的attention被研究者们提出，如单个、多个、交互式等等。去年6月，google机器翻译团队在arXiv上的《Attentionisallyouneed》论文受到了大家广泛关注，其中，他们提出的自注意力（self-attention）机制和多头（multi-he
weixin_30689307·2022-07-10 13:31

【论文阅读】Deep Neural Networks for Learning Graph Representations | day14，15

《DeepNeuralNetworksforLearningGraphRepresentations》-(AAAI-16)-2016文章目录一、模型1.1解决了两个问题1.2优点二、背景知识2.1DeepWalk
潮一·2022-07-06 07:20

【MindSpore论文精讲】AAAI长尾问题中训练技巧的总结

一、研究背景近年来，基于元学习等各种复杂范式，长尾分布上的视觉识别取得了很大进展。而除了这些复杂方法外，对训练过程的简单调整对于性能提升也起到了不可忽视的作用。这些调整虽然简单却很有效，如对数据分布或是损失函数权重的调整，但不同的技巧可能会相互冲突，如果使用不当，可能会导致识别准确度比预期更差。不幸的是，在现有文献中还没有关于这些技巧的科学指导。二、作者介绍魏秀参，博士，南京理工大学计算机科学与工
昇思MindSpore·2022-07-06 07:01

Neural Speech Synthesis with Transformer Network

作者：LiNaiHan单位：电子科学与技术&MSRA&STCA会议：AAAI时间:2019.4abstracttacotron的问题：（1）train和infer的效率低；（2）用的是RNN，很难建模长时依赖
林林宋·2022-07-04 07:53

Context-aware Attentional Pooling (CAP) for Fine-grained Visual Classification

Context-awareAttentionalPooling(CAP)forFine-grainedVisualClassification用于细粒度视觉分类的上下文感知注意力池化AAAI-2021文章目录
wannabe7·2022-06-28 19:01

论文阅读笔记：Multi-Labeled Relation Extraction with Attentive Capsule Network（AAAI-2019）

XinsongZhangShanghaiJiaoTongUniversityPengshuaiLiShanghaiJiaoTongUniversityWeijiaJiaUniversityofMacau&ShanghaiJiaoTongUniversityHaiZhaoShanghaiJiaoTongUniversity论文来源：AAAI
梆子井欢喜坨·2022-06-28 19:44

CAP：多重注意力机制，有趣的细粒度分类方案 | AAAI 2021

论文提出细粒度分类解决方案CAP，通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化。除了像素级别的注意力机制，还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法，与以往的视觉方案很不同，值得一看来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Context-awareAttentionalPooling(CAP)forFine-grainedVisualClassification论文地址：https://a
晓飞的算法工程笔记·2022-06-28 19:11

NLP领域可以投稿的期刊（2022整理）

在自然语言处理领域，我们通常认可的国际顶会有ACL,EMNLP,NAACL,COLING等，也可以投稿人工智能的会议AAAI和IJCAI等。国内的会议可以选择NLPCC和CCL，CCKS，CCIR等。
刘炫320·2022-06-28 07:50

CAP：多重注意力机制，有趣的细粒度分类方案 | AAAI 2021

论文提出细粒度分类解决方案CAP，通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化。除了像素级别的注意力机制，还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法，与以往的视觉方案很不同，值得一看来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Context-awareAttentionalPooling(CAP)forFine-grainedVisualClassification论文地址：https://a
·2022-06-24 14:11

CAP：多重注意力机制，有趣的细粒度分类方案 | AAAI 2021

论文提出细粒度分类解决方案CAP，通过上下文感知的注意力机制来帮助模型发现细微的特征变化。除了像素级别的注意力机制，还有区域级别的注意力机制以及局部特征编码方法，与以往的视觉方案很不同，值得一看来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Context-awareAttentionalPooli
晓飞的算法工程笔记·2022-06-24 13:00

AAAI 2022 | 传统GAN修改后可解释，并保证卷积核可解释性和生成图像真实性

本文介绍中科院计算所、上海交通大学等机构在AAAI2022上发表的关于可解释生成对抗网络（GAN）的工作。
机器学习社区·2022-06-16 07:28

基于算法概念的可解释推理AAAI2022(用于组合优化问题)

目录摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.GNNExplainability2.2.基于概念的解释2.3.CombinatorialOptimisationforGNNs3.MethodologyEncode-process-decodeExplicitlyrelationalGNNarchitectureExtractingnode-levelalgorithmrul
tzc_fly·2022-06-12 19:30

CVPR 2022 | AAAI2022 | WACV 2022 超分辨率（super-resolution）方向上接收论文总结

目录CVPR2022图像超分盲超分视频超分特殊场景AAAI2022图像超分特殊场景WACV2022图像超分视频超分特殊场景参考资料CVPR2022官网链接：http://CVPR2022.thecvf.com
yyywxk·2022-06-10 07:40

图神经网络应用变体(时空数据挖掘一)

Multi-RangeAttentiveBicomponentGraphConvolutionalNetworkforTrafficForecasting（AAAI202）解决问题：实现交通流量预测动机
西西弗的小蚂蚁·2022-06-07 08:38

卷积神经网络流程图_AAAI 2020 | 北大：图卷积中的多阶段自监督学习算法

作者|孙科编辑|唐里本文对北京大学林宙辰团队完成，被AAAI-20录用的论文《Multi-StageSelf-SupervisedLearningforGraphConvolutionalNetworksonGraphswithFewLabeledNodes
weixin_39690958·2022-06-05 08:38

论文阅读“Deep Incomplete Multi-view Clustering via Mining Cluster Complementarity”

XuJ,LiC,RenY,etal.DeepIncompleteMulti-viewClusteringviaMiningClusterComplementarity[C].AAAI2022.摘要导读现有不完整多视图聚类存在两点限制
掉了西红柿皮_Kee·2022-06-01 18:51

论文阅读 Dynamic Network Embedding by Modeling Triadic Closure Process

url=https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI
落悠·2022-05-29 21:00

周志华：深度学习不只是深度神经网络

周志华教授是美国计算机学会(ACM)、美国科学促进会(AAAS)、国际人工智能学会(AAAI)、国际电气电子工程师学会(IEEE)、国际模式识别学会(IAPR)、国际工程技术(IET/IEE)等学会的会士
周雄伟·2022-05-27 07:05

Discriminative Adversarial Domain Adaptation读书笔记

这篇文章是AAAI2020的一篇领域自适应的文章，挺有意思的，把读书笔记和大家分享一下。
lwpyh·2022-05-26 07:36

MAE 自监督算法介绍和基于 EasyCV 的复现

近年来，自监督学习受到了越来越多的关注，如YannLecun也在AAAI上讲Self-SupervisedLearning是未来的大势所趋。在CV领域涌现了如SwAV、MOCO、DINO、MoBY
·2022-05-23 15:39

论文笔记：AAAI 2020 Revisiting Graph based Collaborative Filtering: A Linear Residual Graph Convolutional

前言近年来，在基于协同过滤（CF）的推荐系统（RS）中，一些研究者将用户与项目的交互行为视为一个二分图，用GCNs对高层协同信号进行建模。这些基于GCN的推荐模型与传统的推荐模型相比具有更高的性能。然而，在用户和物品的交互大图中带有非线性激活函数的模型训练起来非常困难。此外，由于图卷积运算的过度平滑效应，大多数基于GCN的模型无法对更深层次进行建模。本文从两个方面重新探讨了基于GCN的CF模型。证
饮冰l·2022-05-22 07:29

MAE 自监督算法介绍和基于 EasyCV 的复现

近年来，自监督学习受到了越来越多的关注，如YannLecun也在AAAI上讲Self-SupervisedLearning是未来的大势所趋。在CV领域涌现了如SwAV、MOCO、DINO、MoB
·2022-05-20 10:47

2021年三大顶会时间序列论文&代码整理

作者：杰少@大野人0072021年三大顶会时间序列论文&代码整理AAAI20212021年三大顶会时间序列论文&代码整理AAAI2021DeepSwitchingAuto-RegressiveFactorization
炼丹笔记·2022-05-15 07:13

Self-supervised Pre-training and Contrastive Representation Learning for Multiple-choice Video QA

AAAI2021AbstractInthispaper,weproposenoveltrainingschemesformultiple-choicevideoquestionansweringwithaself-supervisedpre-trainingstageandasupervisedcontrastivelearninginthemainstageasanauxiliarylearn
cheetah023·2022-05-15 07:10

(AAAI2020 Yao) Graph Few-shot Learning via knowledge transfer

22-5-13seminar上和大家分享了这篇文章[0]Graphfew-shotlearningviaknowledgetransfer起因是在MLNLP的公众号上看到了张初旭老师讲的小样本图学习，虽然没看到录像，但是把ppt下下来研究了一下。所以本文中出现的图片许多都是张老师pp
lynk·2022-05-14 22:00

论文笔记之Understanding Deformable Alignment in Video Super-Resolution

这篇文章是2021年的AAAI，和EDVR、BasicVSR、BasicVSR++是同一批作者。
Ton10·2022-05-11 07:34

CVPR 2022 | AAAI2022 | WACV 2022 超分辨率（super-resolution）方向上接收论文总结

CVPR2022官网链接：http://CVPR2022.thecvf.com会议时间：2021年6月19日-6月24日现将超分辨率方向上接收的论文汇总如下，遗漏之处还请大家斧正。图像超分LocalTextureEstimatorforImplicitRepresentationFunctionPaper:https://ipl.dgist.ac.kr/LTE_cvpr.pdfCode:https
yyywxk·2022-05-09 16:31

NIPS 2018 接收论文list 完整清单

2017-2019年计算机视觉顶会文章收录AAAI2017-2019CVPR2017-2019ECCV2018ICCV2017-2019ICLR2017-2019NIPS2017-2019>~1.Zero-ShotTransferwithDeicticObject-OrientedRepresentationinReinforcementLearning
vieo·2022-05-05 07:56

NMS方法总结(不需要训练的NMS方法&&需要训练的NMS方法)

不需要学习的NMS方法&&需要学习的NMS方法不需要训练的NMS方法：一、NMS二、Soft-NMS（ICCV2017）三、WeightedNMS（ICMEWorkshop2017）四、DIOU-NMS（AAAI2020
藏晖·2022-04-28 07:21

AAAI2022 多目标跟踪（MOT）汇总

一、《OneMoreCheck:Making``FakeBackground’’BeTrackedAgain》作者:ChaoLiang,ZhipengZhang,XueZhou,BingLi,WeimingHuSchoolofAutomationEngineering,UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina(UESTC)NLPR,Inst
藏晖·2022-04-28 07:21

日常论文分享---持续更新中

https://github.com/km1994/nlp_paper_study一些顶会AAAI、ICLR、CVPR、ACL、ICML、SIGIR、KDD、ECCV、EMNLP、NeurIPS以及IJCAI
weixin_42001089·2022-04-25 07:42

CVPR 2021 | AAAI2021 超分辨率（super-resolution）方向上接收论文总结（持续更新）

目录CVPR2021图像超分轻量图像超分无监督视频超分其他场景超分交叉AAAI2021视频超分参考资料CVPR2021CVPR2021官网：http://cvpr2021.thecvf.com开会时间：
yyywxk·2022-04-19 07:06

DeepRoute Lab | AAAI22参会见闻与论文杂谈

By元戎感知组今天主要和大家分享的是今年2月底参加的AAAI22的一些见闻以及一些感兴趣的论文杂谈。
·2022-04-08 19:30
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