【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

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【论文笔记】Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

Learning Convolutional Neural Networks for Graphs 2018-01-17 21:41:57 [Introduction] 这篇 paper 是发表在 ICML 2016 的:http://jmlr.org/proceedings/papers/v48/niepert16.pdf 上图展示了传统 CNN 在 image 上进行卷积操作的工作流程.(a)就是通过滑动窗口的形式,利用3*3 的卷积核在 image 上进行滑动,来感知以某一个像素点为中心…

论文笔记——Factorized Convolutional Neural Networks

1. 论文思想将3D卷积分解为spatial convolution in each channel and linear projection across channels. (spatial convolution + linear projection.) 2. 两种卷积对比 3. 总结简单概括就是spatial conv + linear projection,但是在spatial conv的时候用了一个residual connection,感觉很有道理,例如是一个vertica…

论文解读二代GCN《Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering》

Paper Information Title:Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral FilteringAuthors:Michaël DefferrardXavier BressonPierre VandergheynstPaper:Download Source:NeurIPS 2016 Abstract 基于 spectral graph theory ,为设计 localized c…

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

Defferrard, Michaël, Xavier Bresson, and Pierre Vandergheynst. "Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering." Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 摘要: 作者提出了一种把传统CNN扩展到非欧空间上的一种卷积网络 1.介绍作者的主要…

论文笔记：Diffusion-Convolutional Neural Networks （传播-卷积神经网络）

Diffusion-Convolutional Neural Networks (传播-卷积神经网络)2018-04-09 21:59:02 1. Abstract: 我们提出传播-卷积神经网络(DCNNs),一种处理 graph-structured data 的新模型.随着 DCNNs 的介绍,我们展示如何从 graph structured data 中学习基于传播的表示(diffusion-based representations),然后作为节点分类的有效基础.DCNNs 拥有多个有趣…

论文笔记(1)-Dropout-Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors

Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors 是Hinton在2012年6月份发表的,从这篇文章开始提出dropout的相关理论.该文章中没有详细的理论说明,只是通过实验说明了dropout在大数据量的情况下是有效的.以下记录论文的重要部分 1.为了防止overfitting,使用dropout的方式,在数据量较大的情况下比较有效果. 2.hidden unit采用0.5的比例,随机被忽略.…

【论文笔记】Progressive Neural Networks 渐进式神经网络

Progressive NN Progressive NN是第一篇我看到的deepmind做这个问题的.思路就是说我不能忘记第一个任务的网络,同时又能使用第一个任务的网络来做第二个任务. 为了不忘记之前的任务,他们的方法简单暴力:对所有的之前任务的网络,保留并且fix,每次有一个新任务就新建一个网络(一列). 而为了能使用过去的经验,他们同样也会将这个任务的输入输入进所有之前的网络,并且将之前网络的每一层的输出,与当前任务的网络每一层的输出一起输入下一层. 每次有一个新的任务,就重新添加一列,然…

论文笔记—Flattened convolution neural networks for feedforward acceleration

1. 论文思想一维滤过器.将三维卷积分解成三个一维卷积.convolution across channels(lateral), vertical and horizontal direction. 2. 计算量对比变换后计算量: 对比: 3. 总结因为spatial convolution会带来大量的参数以及是非常耗时的,本文将三维卷积分解成了三个一维的卷积,极大的减少了计算量.其实,本文也引入了不对称卷积,再后来也证实了这种不对称卷积Nx1和1xN,对准确率是有提升的.…

读convolutional Neural Networks Applied to House Numbers Digit Classification 的收获。

本文以下内容来自读论文以后认为有价值的地方,论文来自:convolutional Neural Networks Applied to House Numbers Digit Classification . 对于房门号的数字识别问题,文中提出的方法是基于卷积神经网络的,卷积神经网络集特征提取与目标分类于一体,这一点有别于传统的识别方法(传统方法中一般都是基于人工设计的特征提取器,然后把提取到的特征输入给分类器). 文中在传统的卷积神经网络基础上有两点改进: 第一:pooling层,传统的方法的…

论文笔记之：Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking

Learning Multi-Domain Convolutional Neural Networks for Visual Tracking CVPR 2016 本文提出了一种新的CNN 框架来处理跟踪问题.众所周知,CNN在很多视觉领域都是如鱼得水,唯独目标跟踪显得有点“慢热”,这主要是因为CNN的训练需要海量数据,纵然是在ImageNet 数据集上微调后的model 仍然不足以很好的表达要跟踪地物体,因为Tracking问题的特殊性,至于怎么特殊的,且听细细道来. 目标跟踪之所以很少被 C…