【论文解读（Geom-GCN）《Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks》】的更多相关文章

论文解读（Geom-GCN）《Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional Networks》

Paper Information Title:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional NetworksAuthors:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo YangSources:2020, ICLRPaper:Download Code:Download Abstract Message-passing neural networks (MPNNs) 存在的问题:MPNNs 的 aggregat…

论文解读（SelfGNN）《Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling》

论文信息 论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN…

论文笔记之：Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks

Semi-supervised Classification with Graph Convolutional Networks 2018-01-16  22:33:36 1. 文章主要思想: 2. 代码实现(Pytorch):https://github.com/tkipf/pygcn  [Introduction]: 本文尝试用 GCN 进行半监督的分类,通过引入一个 graph Laplacian regularization term 到损失函数中: 其中,L0 代表损失函数,即:gra…

论文解读2——Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

背景 用ConvNet方法解决图像分类.检测问题成为热潮,但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h,再丢进网络里,图片经过resize可能会丢失一些信息.论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层,让网络可以接受任意size的输入. 方法 首先思考一个问题,为什么ConvNet需要一个固定size的图片作为输入,我们知道,Conv层只需要channel固定(彩色图片3,灰度图1),但可以接受任意w*h的输入,当然输出的w*h也会跟着变化:然而,后面的FC层却需要固定长度的…

[论文解读]CNN网络可视化——Visualizing and Understanding Convolutional Networks

概述 虽然CNN深度卷积网络在图像识别等领域取得的效果显著,但是目前为止人们对于CNN为什么能取得如此好的效果却无法解释,也无法提出有效的网络提升策略.利用本文的反卷积可视化方法,作者发现了AlexNet的一些问题,并在AlexNet基础上做了一些改进,使得网络达到了比AlexNet更好的效果.同时,作者用"消融方法"(ablation study)分析了图片各区域对网络分类的影响(通俗地说,"消融方法"就是去除图片中某些区域,分析网络的性能). 反卷积神经网络(D…

论文解读 - Composition Based Multi Relational Graph Convolutional Networks

1 简介 随着图卷积神经网络在近年来的不断发展,其对于图结构数据的建模能力愈发强大.然而现阶段的工作大多针对简单无向图或者异质图的表示学习,对图中边存在方向和类型的特殊图----多关系图(Multi-relational Graph)的建模工作较少,且大多存在着两个问题: (1)整体网络模型的过参数化, (2)仅针对于结点的表示学习. 针对这两个问题,本论文提出了一种基于组合的图卷积神经网络来同时建模结点和边的表示,为了降低大量的边类型带来的参数量,作者采用了向量分解的方式,所有的边类型表示通过…

论文解读（DropEdge）《DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification》

论文信息 论文标题:DropEdge: Towards Deep Graph Convolutional Networks on Node Classification论文作者:Yu Rong, Wenbing Huang, Tingyang Xu, Junzhou Huang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 由于 2022 年的论文看不懂,找了一篇 2020 的论文缓解一下心情,我太难了. 提出一种可以缓解过拟合…

【论文笔记】Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition

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.…

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition (ST-GCN)

Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition 摘要 动态人体骨架模型带有进行动作识别的重要信息,传统的方法通常使用手工特征或者遍历规则对骨架进行建模,从而限制了表达能力并且很难去泛化. 作者提出了一个新颖的动态骨架模型ST-GCN,它可以从数据中自动地学习空间和时间的patterns,这使得模型具有很强的表达能力和泛化能力. 在Kinetics和NTU-RGBD两个数据集上a…

Graph Convolutional Networks (GCNs) 简介

Graph Convolutional Networks 2018-01-16  19:35:17 this Tutorial comes from YouTube Video:https://www.youtube.com/watch?v=0_O8PdZBc5s&t=2097s 之所以这个方面的研究会吸引人,是因为这个东西可以将很多知识联系起来.现实生活中,有很多东西都可以应用的到,如: 上图展示了现有的 CNN 模型,在对图像进行处理时,利用局部的卷积核进行卷积操作时,进行的加权过程. 可以…