论文标题:DEEP GRAPH INFOMAX 论文方向:  论文来源:ICML 2017 论文链接:https://arxiv.org/abs/1704.01212 论文代码: 1 介绍 本文的目标是证明:「能够应用于化学预测任务的模型可以直接从分子图中学习到分子的特征,并且不受到图同构的影响.」 本文提出的 MPNN 是一种用于图上监督学习的框架.为此,作者将应用于图上的监督学习框架称之为消息传递神经网络(MPNN),这种框架是从目前比较流行的支持图数据的神经网络模型中抽象出来的一些共性,抽…

NIPS2018最佳论文解读:Neural Ordinary Differential Equations 雷锋网2019-01-10 23:32     雷锋网 AI 科技评论按,不久前,NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔召开,在这次著名会议上获得最佳论文奖之一的论文是<Neural Ordinary Differential Equations>,论文地址:https://arxiv.org/abs/1806.07366.Branislav Holländer 在 towards…

摘要:本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构,与最新的对比算法相比,该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升,泛化性能也得到了改善. 本文分享自华为云社区<论文解读:基于局部特征保留的图卷积神经网络架构(LPD-GCN)>,原文作者:PG13 . 近些年,很多研究者开发了许多基于图卷积网络的方法用于图级表示学习和分类应用.但是,当前的图卷积网络方法无法有效地保留图的局部信息,这对于图分类任务尤其严重,因为图分类目标是根据其学习的图级表示来区分不同的图结构.为了解决该问题,这篇文章提…

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…

论文信息 论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文工作: 1)正式区分了 K-hop 邻居的两个不同的内核,它们在以前的工作中经常被滥用.一种是基于图扩散(…

论文信息 论文标题:Graph-MLP: Node Classification without Message Passing in Graph论文作者:Yang Hu, Haoxuan You, Zhecan Wang, Zhicheng Wang,Erjin Zhou, Yue Gao论文来源:2021, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文工作: 不使用基于消息传递模块的GNNs,取而代之的是使用Graph-MLP:一个仅在计算损失时考虑结构信…

论文信息 论文标题:Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank论文作者:Johannes Gasteiger, Aleksandar Bojchevski, Stephan Günnemann论文来源:2019,ICLR论文地址:download论文代码:download 1-Abstract 本文主要将 PageRank 算法引入到 GNNs ,提出了  PPNP 模型 和APPNP 模型.…

文章转自微信公众号:[机器学习炼丹术] 参考目录: 目录 0 概述 1 主要内容 1.1 Non local的优势 1.2 pytorch复现 1.3 代码解读 1.4 论文解读 2 总结 论文名称:"Non-local Neural Networks" 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 0 概述 首先,这个论文中的模块,叫做non-local block,然后这个思想是基于NLP中的self-attention自注意力机制的.所以在提到CV中…

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c…

背景 消息传递模型(Message Passing Model)基于拉普拉斯平滑假设(领居是相似的),试图聚合图中的邻居的信息来获取足够的依据,以实现更鲁棒的半监督节点分类. 图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)和标签传播算法(Label Propagation, LPA)均为消息传递算法,其中GNN主要基于传播特征来提升预测效果,而LPA基于迭代式的标签传播来作预测. 一些工作要么用LPA对GNN预测结果做后处理,要么用LPA对GNN进行正则化.但是,它们仍不能直…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…

自监督学习(Self-Supervised Learning)多篇论文解读(上) 前言 Supervised deep learning由于需要大量标注信息,同时之前大量的研究已经解决了许多问题.所以近期大家的研究关注点逐渐转向了Unsupervised learning,许多顶会包括ICML, NeurIPS, CVPR, ICCV相继出现一些不错的paper和研究工作. 这里主要关注Unsupervised learning一类特定的方法:Self-supervised learning(自…

论文题目:<Structural Deep Network Embedding>发表时间:  KDD 2016 论文作者:  Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址:  DownloadGithub:      Go1.Go2 ABSTRACT Motivation 由于底层网络结构复杂,Shallow model 无法捕捉高度非线性的网络结构,导致网络表示次优. 因此,如何找到一种能够有效捕捉高度非线性网络结构并保留全局和局部结构的方法是…

Paper Information Titlel:<Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks>Authors:Thomas Kipf, M. WellingSource:2016, ICLRPaper:Download Code:Download 致敬  Thomas Kipf 我原以为将  GCN 发扬光大的人应该是一位老先生,毕竟能将一个理论影响全世界的人必应该有很多的知识储备(主观直觉),然后我发现自…

论文信息 论文标题:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders论文作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang论文来源:2022, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GAE 研究困难之处: 首先,过度强调结构信息. 大多数 GAEs 利用重建边连接作为目标…

论文信息 论文标题:Towards Explanation for Unsupervised Graph-Level Representation Learning论文作者:Qinghua Zheng, Jihong Wang, Minnan Luo, Yaoliang Yu, Jundong Li, Lina Yao, Xiaojun Chang论文来源:2022, arXiv论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 使用信息瓶颈的图级表示可解释性.…

论文信息 论文标题:Shift-Robust GNNs: Overcoming the Limitations of Localized Graph Training Data论文作者:Qi Zhu, Natalia Ponomareva, Jiawei Han, Bryan Perozzi论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 半监督学习通过使用数据之间的关系(即边连接关系,会产生归纳偏差),以及一组带标签的样本…

Message Passing Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others) Total Submission(s): 1187    Accepted Submission(s): 423 Problem Description There are n people numbered from 1 to n. Each people have a unique mes…

itemKNN发展史----推荐系统的三篇重要的论文解读 本文用到的符号标识 1.Item-based CF 基本过程: 计算相似度矩阵 Cosine相似度 皮尔逊相似系数 参数聚合进行推荐 根据用户项目交互矩阵 \(A\) 计算相似度矩阵 \(W\): 这样,用户对整个项目列表的偏好值可以如下计算: \[{ {\tilde a_i}^T}={ a_i^T} \times W\] 例如,对于 j 号物品,用户的偏好值如此计算: \[{ {\tilde a_{(u,j)}}}=\sum_{i\in…

论文笔记系列-Neural Network Search :A Survey 论文 笔记 NAS automl survey review reinforcement learning Bayesian Optimization evolutionary algorithm  注:本文主要是结合自己理解对原文献的总结翻译,有的部分直接翻译成英文不太好理解,所以查阅原文会更直观更好理解. 本文主要就Search Space.Search Strategy.Performance Estimatio…

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco…

Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 这是一篇发表于AAAI2019的paper,文章提出了一种R-DAD的方法来对RCNN系列的目标检测方法进行改进. 研究动机: 目前主流的目标检测算法分为1 stage和2 stage的,而2 stage的目标检测方法以Fa…

Gaussian field consensus论文解读及MATLAB实现 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.Introduction 论文:Wang G , Chen Y , Zheng X . Gaussian field consensus: A robust nonparametric matching method for outlier rejection[J]. Pattern Recognition, 2018,…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

[论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 目录 [论文解读] 阿里DIEN整体代码结构 0x00 摘要 0x01 文件简介 0x02 总体架构 0x03 总体代码 0x04 模型基类 4.1 基本逻辑 4.2 模块分析 4.2.1 构建变量 4.2.2 构建embedding 4.2.3 拼接embedding 0x05 Model_DIN_V2_Gru_Vec_attGru_Neg 5.1 第一层 'rnn_1' 5.1.1 GRU 5.1.2 辅助损失 5.1.3 mask的作用 Paddin…

[抓取]6-DOF GraspNet 论文解读 [注]:本文地址:[抓取]6-DOF GraspNet 论文解读 若转载请于明显处标明出处. 前言 这篇关于生成抓取姿态的论文出自英伟达.我在读完该篇论文后我简单地对其进行一些概述,如有错误纰漏请指正! 论文概要 生成抓握姿势是机器人物体操纵任务的关键组成部分. 在本工作中,作者提出了抓取生成问题,即使用变分自动编码器对一组抓取进行采样,并利用抓取评估器模型对采样抓取进行评估和微调细化. 抓取采样器和抓取refine网络都以深度相机观察到的三维点云…

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1902.09738v2.pdf 这两个月忙着做实验 博客都有些荒废了,写篇用于3D检测的论文解读吧,有理解错误的地方,烦请有心人指正). 博客原作者Missouter,博客园链接https://www.cnblogs.com/missouter/,欢迎交流. [Abstract] 该论文提出了一种结合图像中语义.几何学与稀疏.稠密信息的3D目标检测算法. 该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测.联系两幅图像中的…

CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要内容: 本文提供了基于端到端单目3D目标检测和度量形状检索的深度学习方法.为了在3D中提升2D检测,定位,以及缩放,提出了一种新的loss函数.不同于各自独立的优化这些数量,3D示例允许适当的度量box…

CVPR2020 论文解读:具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据,准备这样高质量的训练数据很费精力的.本文中,提出一种新的少点目标检测网络,只用几个带注释的示例的看不见的类来检测目标.集中到新方法的核心是,注意力RPN,多相关检测器,以及对比训练策略,探索少点支持集…

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一…