Generative Graph Models 第八章传统的图生成方法> The previous parts of this book introduced a wide variety of methods for learning representations of graphs. In this final part of the book, we will discuss a distinct but closely related task: the problem of > g…

13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6CoU…

论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 2018-01-28  15:45:13  研究背景和动机: 行人动作识别(Human Action Recognition)主要从多个模态的角度来进行研究,即:appearance,depth,optical-flow,以及 body skeletons.这其中,动态的人类骨骼点 通常是最具有信息量的,且能够和其他模态进行互补.…

 Attribute2Image --- Conditional Image Generation from Visual Attributes Target: 本文提出一种根据属性生成图像的产生式模型 . 有了具体属性的协助,生成的图像更加真实,降低了采样的不确定性. 基于这个假设,本文提出一种学习框架,得到了基于属性的产生式模型. 1. Attribute-conditioned Generative Modeling of Images. 3.1 Base Model: Condition…

https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78845931 The Wide and Deep Learning Model(译文+Tensorlfow源码解析) 原创 2017年11月03日 22:14:47 标签: 深度学习 / 谷歌 / tensorflow / 推荐系统 / 397 编辑 删除 Author: DivinerShi 本文主要讲解Google的Wide and Deep Learning 模型.本文先从原始论文开始,先一步…

The challenge of realistic music generation: modelling raw audio at scale 作者:Deep  mind三位大神 出处:NIPS 2018 Abstract 首先提出了基于表达方式的音乐生成(high-level representations such as scoresor MIDI)有一些自己的问题,经过高度抽象后,音乐中的一些细节特征损失掉了,从而导致perception of musicality and reali…

论文背景:Google Deepmind团队于2016发表在NIPS上的文章 motivation:提出新的image generation model based on pixelCNN[1]架构.可以为任意输入vector结合标签生成图片,在先验信息的前提下加入条件分布信息 模型关键:根据链式条件概率,逐行生成,逐像素点生成 相对于GAN的优势: GAN只善于处理连续数据,pixelCNN对连续数据和非连续数据都能很好perform 链式likelihood表达可以比GAN更好的提供生成目标…

论文信息 论文标题:Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者:Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对…

简要论述 bundle recommendation 的目的是向user推荐一个整体的bundle package about items.以前的模型捕获了user对item and item关联的偏好.然而,忽略了user在adopt item时的意图的多样性!并且未能在向量表示中理清user 的意图.在bundle rec 的实际场景中,user 的 intent可以自然的分布在该user的不同bundle中(global view),而bundle可以包含user的多个intent(loc…