GCN 第26页

ACL-IJCNLP 2021-Sentiment Analysis相关论文整理

DualGraphConvolutionalNetworksforAspect-basedSentimentAnalysisGitHub：https://github.com/CCChenhao997/DualGCN-ABSASynGCN

小皮肚鼓嘟嘟·2022-12-30 20:32

Aspect-based Sentiment Analysis with Type-aware Graph Convolutional Networks and Layer Ensemble 阅读笔记

在这篇文章中，作者提出了一种具有多层结构的类型感知图卷积神经网络模型（T-GCN）。2.Model2.1Type-awareGraphConstruction这一部分主要介绍如何构建类型感知图。

菅田将暉_·2022-12-30 13:06

Selective Attention Based Graph Convolutional Networks for Aspect-Level Sentiment Classification

最近的方法使用依赖树上的图卷积网络(GCN)来获得aspectterms的语法感知表示，并学习aspect和上下文词之间的交互。

自然语言处理CS·2022-12-30 13:36

Dual Graph Convolutional Networks for Aspect-based Sentiment Analysis阅读笔记

1.Introduction本文是2021年ACL会议中的一篇利用GCN模型来对方面级情感分析进行研究的一篇文章。文章中作者提出了一种DualGCN模型来分析一个给定句子的语义和句法结构。

菅田将暉_·2022-12-30 13:36

pytorch 学习： STGCN

importrandomimporttorchimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromload_dataimport*fromutilsimport*fromstgcnimport

UQI-LIUWJ·2022-12-30 12:11

ICCV19开源论文 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。

weixin_45519842·2022-12-30 09:06

DeepGCNs:Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文学习笔记

DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?

sendy.lee·2022-12-30 09:36

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs ICCV2019

GCN可以处理非欧数据，借鉴了CNN的概念来训练模型。但是由于梯度消失(图1)因此局限于非常浅(3-4层)的模型.本文展示了新的训练深度GCN的方式。

weixin_38313113·2022-12-30 09:05

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs? 论文解析

手动原创声明：转载请注明出处DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?

陈大大da·2022-12-30 09:05

[GNN论文阅读]DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

GCN可以表非欧氏空间的图，然因梯度消失（过平滑，节点特征趋于一致）不能深卷（彼时降维、减少计算量和参数个数的作用；增大感受野（透过输出的一个点看到区域的所有点）。

明天又是好吃的一天v·2022-12-30 09:04

论文笔记：DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。

饮冰l·2022-12-30 09:34

小白科研笔记：简析论文DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs

1.前言这篇博客主要分析一篇ICCV2019的一篇深度图卷积网络性能的文章DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs。

Niuip·2022-12-30 09:34

【论文阅读】DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

【论文阅读】DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?

kiyoxi·2022-12-30 09:01

论文阅读: DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

前言：在后续的论文中，在深度GCN上的论文并没有多少，现有的缝合怪论文体系中并没有它的太多身影。直至2021年12.28日，

sigmoidAndRELU·2022-12-30 09:31

DeepGCNs- Can GCNs Go as Deep as CNNs?

本篇文章主要阐述了我们怎么去构建一个网络使得GCN能够堆叠更深的层且不会发生梯度消失的问题。讲了3个method：1.Resnet2.Densenet3.Dilatedconvolutions。

Lyp_student·2022-12-30 09:00

DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

文章目录1前言2问题定义3DeepGCN3.1ResidualLearningforGCNs3.2DenseConnectionsinGCNs3.3DilatedAggregationinnGCNs4.

Miha_Singh·2022-12-30 09:00

论文阅读 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?

赫凯·2022-12-30 09:56

GNN 系列：图神经网络的“开山之作”GCN模型

【导读】这是我们介绍图神经网络的第一篇文章，取自Kipfetal.2017，文章中提出的模型叫GraphConvolutionalNetwork(GCN)，个人认为可以看作是图神经网络的“开山之作”，因为

weixin_38753768·2022-12-30 08:36

GNN动手实践(二)：复现图注意力网络GAT

GAT与GCN最大的不同便是它在图节点邻域聚合的过程中引入了注意力机制来计算邻居对当前正在聚合的节点的重要程度。本文的内容包括：图注意力网络的架构介绍、基于PyG来复现GAT模型。

斯曦巍峨·2022-12-30 08:05

【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（下）

文章目录一、GraphAttentionNetwork1.1图注意力机制作用与方法1.2Attention计算1.3GraphAttention做了什么二、序列图神经网络TGCN2.1序列图神经网络TGCN

WSKH0929·2022-12-30 08:33

python cnn tome- 7.开源_ICCV 2019|70 篇论文抢先读，含目标检测／自动驾驶／GCN／等（提供PDF下载）...

https://www.cs.princeton.edu/~fheide/papers/Gated2Depth_preprint.pdf9.CountingwithFocusforFree作者：ZenglinShi,PascalMettes,CeesG.M.Snoek论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.1220610.PU-GAN:aPointCloudUpsampli

weixin_39857211·2022-12-29 17:03

学习笔记·GNN & GCN

学习笔记·GNN博文介绍GNNGNN的流程聚合更新循环GCN公式推导(物理意义)理解GCN，卷积从何而来类比图片博文介绍对于初学者来说，GNN还是好理解的，但是对于GCN来说，我刚开始根本不理解其中的卷积从何而来

星光点点wwx·2022-12-29 14:41

图对比学习的应用（NCL，SimGRACE，ClusterSCL）

上杉翔二·2022-12-29 13:57

以太坊网络重启并开启rpc

'/mnt/EthereumData'--allow-insecure-unlock>>geth.log2>&1&3安装nvm,安装nodenpmcnpmnvm安装cnpm安装：npminstall-gcnpm-registry

blockchain_yhj·2022-12-28 17:25

(ASTGCN)Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traffic Flow Forecasting

ASTGCN：注意力机制的时空图卷积神经网络，来预测高速公路上的车流由于在学习这方面的知识，就把自己的学习笔记写下来，方便以后自己复习文章定义的概念如下：G=(V,E,A)，V是有限节点的集合，E是边集合

Raining.Chan·2022-12-28 15:40

ST-GCN的学习之路（二）源码解读（Pytorch版）

ST-GCN的学习之路（二）源码解读（Pytorch版）引言代码分析核心代码分析net网络graph.pyself.get_edgeself.get_hop_distanceself.get_adjacencyst-gcn.py

LgrandStar·2022-12-28 15:39

【模型代码】astgcn

astgcn的结构这是好久以前写的，还是第一次学那么深的代码。因为啥都不会，所以什么都想分析一波。导致笔记的框架没有搭好。需要仔细审才能看明白。不适合小白！

panbaoran913·2022-12-28 15:07

[ASTGCN之1个特征]解读(torch)之参数读取和数据读入(一)

panbaoran913·2022-12-28 15:07

ASTGCN

sample=[]#[(week_sample),(day_sample),(hour_sample),target,time_sample]sample.append(hour_sample)#(1,vertices,features,sequences)time_sample#[[14]]用当前12小时的数据预测下一12小时的数据用到num_of_weeks,num_of_days,num_o

数学工具构造器·2022-12-28 15:06

ASTGCN代码解析-训练部分（待补充）

目录Project介绍配置文件说明主要函数解析（main函数入口）1.数据处理2.整理用于测试的groundtruth3.将数据打包为DataLoader4.将上面正则化用的均值方差保存到.npz文件中5.损失函数6.加载模型！！！（重点分析下模型中的注意力机制、图卷积）7.构造训练器，可视化监控，以及在训练前先计算验证集的损失，对测试集进行预测，及结果评估8.开始训练模型9.对测试集进行测试，并

小金~~·2022-12-28 15:05

GCN原论文阅读笔记

《SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS》阅读笔记本文记录GCN原经典论文的阅读笔记论文链接：GCN原论文摘要论文提出了一种可扩展的方法

hxh207·2022-12-28 10:14

基于OpenPose的st-gcn(old版本)中的demo实践整体过程（Windows10环境+PyTorch环境）

1、python开源包的问题(注：以下出现的对号和错号，以对号为主)尝试的解决方法：1）我添加了环境变量，把pytorch-pose虚拟环境（x）2）把当前虚拟环境的numpyuninstall后，通过whl文件找到对应python版本的numpy进行install（√）以下是下载各种开源包的whl文件的网站地址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

Xiaoxin_05·2022-12-28 09:28

st-gcn训练自建行为识别数据集

st-gcn训练自建行为识别数据集一、代码下载与环境配置二、准备行为数据三、数据转换四、添加Layout五、修改训练参数六、开始训练七、模型测试一、代码下载与环境配置首先参照下面的命令，下载st-gcn

枸杞叶儿·2022-12-28 08:24

动作识别（三）Win10复现OpenPose1.7.0+ST-GCN代码

动作识别（三）Win10复现OpenPose1.7.0+ST-GCN代码1.Win10系统配置OpenPose1.7.0的PythonAPI2.Win10系统运行ST-GCN代码3.总结本人最近在研究基于骨架的动作识别方法

DMK已被注册·2022-12-28 08:22

用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录

用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录0.准备工作1.下载/裁剪视频2.利用OpenPose提取骨骼点数据,制作kinetics-skeleton数据集3.训练

trajectories·2022-12-28 08:22

利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn，复现st-gcn

利用openpose提取自建数据集骨骼点训练st-gcn，复现st-gcn0、下载st-gcn参考：gitbub上fork后导入到gitee快些:st-gcn下载也可以直接下载zip文件后解压1、处理准备自己数据集数据集要求将相同类别的视频放到同一文件夹

C_Winston·2022-12-28 08:21

【GCN-RS】对比学习SGL：Self-supervised Graph Learning for Recommendation (SIGIR‘21)

Self-supervisedGraphLearningforRecommendation(SIGIR‘21)还是何向南组提出的图自监督学习框架，对用户-物品的二部图上的节点、边做dropout等方法实现数据增强，产生许多子视图，在多个子视图上进行对比学习，实现自监督。再配合监督学习，多任务学习。作者提出的图自监督学习框架SGL可以改善长尾、提高鲁棒。SGL只是一个框架，里面的图表示学习方法可以用

chad_lee·2022-12-28 07:27

推荐系统笔记（十四）：极简图对比学习方法SimGCL

背景SimGCL算法是在基于LightGCN图卷积学习算法的backbone之上，并针对SGL对比学习算法进一步研究，解释了并证明了对比学习中对图结构的改变的作用不大，而影响实验效果的主要因素在于损失函数和嵌入分布均匀性

甘霖那·2022-12-28 07:52

st-gcn基本配置及运行

Python3.71.下载源码https://github.com/yysijie/st-gcn2.安装requirements终端下进入目录，输入pipinstall-rrequirements.txt

GodZywOo·2022-12-27 00:19

ST-GCN训练自建数据集

参考了许多博文，慢慢地也就把st-gcn跑出来了，参考的文章一会附在文章里面，实测有用。

卿书(〰 )·2022-12-27 00:18

动作识别（四）手把手教你在Win11上复现mmskeleton的ST-GCN骨架动作识别模型

手把手教你在Win11上复现mmskeleton中的ST-GCN骨架动作识别模型一、背景二、基础环境三、详细步骤一、背景本文的写作背景源于本人研究课题——基于骨架的动作识别，由于上篇文章讲解的win10

DMK已被注册·2022-12-27 00:47

NTU-RGB+D数据处理(CTR-GCN ICCV2021)

文章目录get_raw_skes_data.pyget_raw_denoised_data.pyseq_transformation.pyget_raw_skes_data.py'''本文件主要生成四个文件raw_data├──frames_cnt.txt│├──num_frame_interval(list)├──frames_drop.log│├──num_frame_interval(lis

我是chios·2022-12-27 00:17

Paddle-Human 行为识别 | 使用NTU-RGB-D自定义数据集训练STGCN动作识别模型（二）

训练环境搭建项目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideohttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo训练STGCN

訢詡·2022-12-27 00:45

人群计数 MCNN 解析 PGCNet

人群计数研究的发展传统的：直接回归计数法---input(图片)——>outout(人数)参考目前深度学习主流的：input(图片)——>output(密度图)——>估计人数为什么不基于深度学习的目标检测、原因是目标检测对于密集对象与超小目标对象很难正确识别与准确计数。无法正确给出密集人群的模型与聚集程度。进展|密集人群分布检测与计数_Dataset首先对于这个新的细分领域的深度学习可以从这篇文章

往事如yan·2022-12-26 18:54

GCN基础知识

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS论文地址：https://arxiv.org/pdf/1609.02907.pdfReference:https://zhuanlan.zhihu.com/p/107162772GCN

Citroooon·2022-12-26 12:56

时空预测模型

STGCN流量预估模型论文解读《Spatio-TemporalGraphConvolutionalNetworks:ADeepLearningFrameworkforTrafficForecasting

Citroooon·2022-12-26 12:55

Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks翻译

Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutionalNetworksABSTRACT问题：训练大规模的GCN

歌者And贰向箔·2022-12-26 11:49

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

图卷积网络已经成功地应用于许多基于图数据的应用，然而，但对于大型GCN来说其训练仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高昂计算成本，要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding

码匀·2022-12-26 11:19

【论文笔记】：对Cluster-GCN的一个想法

Cluster-GCN在本质上和原始的GCN是相似的。前者的一个batch为一个cluster，而后者的一个batch其实也是一个cluster，只不过这个cluster是图的全部结点。

uknoweve·2022-12-26 11:47

Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep andLarge Graph Convolutional Networks

InThe25thACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(KDD’19),August4–8,2019,Anchorage,AK,USA.ACM,NewYork,NY,USA,10pages.作者：Wei-LinChiang论文题目：Cluster-GCN

huanglkgege·2022-12-26 11:47

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