11 GloDyNE Global Topology Preserving Dynamic Network Embedding link:http://arxiv.org/abs/2008.01935 Abstract 目前大多数现有的DNE方法的思想是捕捉最受影响的节点(而不是所有节点)或周围的拓扑变化,并相应更新节点嵌入. 这种近似虽然可以提高效率,但由于没有考虑通过高阶近似传播和接收累积拓扑变化的非活跃子网络,因此不能有效地保持动态网络在每个时间步的全局拓扑. 为了应对这一挑战,我们提出了…

10 Exploring Temporal Information for Dynamic Network Embedding 5 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9242309/&hl=zh-TW&sa=X&ei=ZiiOYp6gEpT0yASct56wBQ&scisig=AAGBfm3bQgwV0icZGtwl…

Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding(RHINE) (AAAI 2019) 本文结构 (1) 解决问题 (2) 主要贡献 (3) 算法原理 (4) 实验结果 (5) 参考文献 在文献阅读的基础上加入了自己的理解,为文献阅读笔记,如有错误望不吝指出. (1) 解决问题 现存的HIN表征算法通常一个模型用到底,没有对不同关系进行区分,这不可避免地会影响网络表征的能力. (2) 主要贡献 Contrib…

3 Dynamic Network Embedding by Modeling Triadic Closure Process link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/11257/11116&hl=zh-TW&sa=X&ei=HSiOYtaAE4a4ygS4j4ioAg&scisig=AAGBfm3pULFHq0jI…

5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola…

看了一下港科的基于vins拓展的论文<relocalization, global optimization and merging for vins>,在回环的实现部分总体没有什么变化,DBoW2 + PnPRANSAC + 4DOF pose graph,唯一的改动是在pnp前面加了个fundamental matrix RANSAC,应该是有效果调优的,但是根据之前VINS和LDSO的写法,DBoW2 + PnPRANSAC也是够用的.别的一些不同的操作就是在用回环帧更新当前pose的位…

摘要 这篇文章主要总结文本中的对抗样本,包括器中的攻击方法和防御方法,比较它们的优缺点. 最后给出这个领域的挑战和发展方向. 1 介绍 对抗样本有两个核心:一是扰动足够小:二是可以成功欺骗网络. 所有DNNs-based的系统都有受到对抗攻击的潜在可能. 很多NLP任务使用了DNN模型,例如:文本分类,情感分析,问答系统,等等. 以上是一个对抗攻击实例.除此之外,对抗样本还会毒害网络环境,阻碍对恶意信息[21]-[23]的检测. 除了对比近些年的对抗攻击和防御方法,此外,文章还会讲CV和NLP中…

前言引用 [2] DSDNet Deep Structured self-Driving Network Wenyuan Zeng, Shenlong Wang, Renjie Liao, Yun Chen, Bin Yang, Raquel Urtasun (ECCV 2020) 从这里我们进入了比较正式的期刊论文(我其实挺喜欢NVIDIA的写作风格类似于报告 但是比较易懂 让我们下次看看这篇吧)正式所以摘要很少 hhh 摘要 万事从摘要开始: In this paper, we propos…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet 摘要 RefineDet是CVPR 2018的一篇论文,文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet,实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率.RefineDet包括两个互连模型ARM(anchor refinement module)和ODM(object detection module):…

摘要: 弹性伸缩是NFV的核心承诺,但在实际应用中却很难实现.出现这种困难的原因是大多数网络函数(NFS)是有状态的,并且这种状态需要在NF实例之间共享.在满足NFS上的吞吐量和延迟要求的同时实现状态共享是有挑战性的,并且迄今为止,还没有解决NFV对于全频谱NFS的性能目标的解决方案. S6是一个新框架,可以在不影响性能的情况下支持NF的弹性缩放. 它的设计基于这样的见解:分布式共享状态抽象非常适合NFV背景. 我们将状态组织为分布式共享对象(DSO)空间,并使用旨在满足NFV工作负载的弹性和高…