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…

6 Predicting Dynamic Embedding Trajectory in Temporal Interaction Networks link:https://arxiv.org/abs/1908.01207 Abstract 本文提出了一种在嵌入空间中显示建模用户/项目的未来轨迹的模型JODIE.该模型基于RNN模型,用于学习用户和项目的嵌入轨迹.JODIE可以进行未来轨迹的预测.本文还提出了 t-Batch算法,利用该方法可以创建时间相同的batch,并使训练速度提高9倍.…

[论文阅读笔记] GEMSEC: Graph Embedding with Self Clustering 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 已经有一些工作在使用学习到的节点表示来做社区发现,但是仅仅局限在得到节点表示之后使用聚类算法来得到社区划分,简单说就是节点表示和目标任务分离了,学习到的节点表示并不能很有效地应用于聚类算法(因为可能节点表示向量所在的低维空间中并不存在容易容易划分的簇,从而使用聚类算法也不能得到很好的社区划分结果). (2) 主要贡献 Co…

相关论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 概论 用于人脸检测和对齐. 本文提出的unified cascaded CNNs by multi-task learning,包含三个阶段: 1) 利用一个浅层的CNN快速产生候选窗口 2) 利用一个更复杂的CNN排除掉大量非人脸窗口 3) 利用一个更强大的CNN进一步改善结果,并输出人脸关键点位置. 本文的贡献: 1…

Sensor/组织: Uber Status: Reading Summary: 非常棒!端到端输出map中间态 一种建图 感知 预测 规划的通用框架 Type: CVPR Year: 2021 引用量: 20 参考与前言 论文链接: https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Casas_MP3_A_Unified_Model_To_Map_Perceive_Predict_and_Plan_CVPR_2021_paper.pdf…

Paper Information Title:<Generative Adversarial Networks>Authors:Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, M. Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron C. Courville, Yoshua BengioSources:2014, NIPSOther:26700 Citations, 41 ReferencesCode…

出处 arXiv.org (引用量暂时只有3,too new)2017.7 SourceCode:https://github.com/RichardYang40148/MidiNet Abstract 以前的音乐生成工作多基于RNN,受DeepMind提出的WaveNet的启发,作者尝试用CNN来生成音乐,确切地说,用GAN来生成音乐,模型称为MidiNet.与Google的MelodyRNN(magenta)相比,在realistic和pleasant上旗鼓相当,yet MidiNet’s…

[论文阅读笔记] Are Meta-Paths Necessary? Revisiting Heterogeneous Graph Embeddings 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 传统的异构网络中的随机游走常常偏向于采样节点数比较多的节点类型.为了克服该问题,metapath2vec提出了基于元路径的随机游走,然而使用元路径策略要么要求先验知识,要么需要通过额外的操作来结合所有短的元路径到一个预定义的序列长度(如多元路径的情况,如何取舍,哪个更重要?).…

作者:刘旭晖 Raymond 转载请注明出处 Email:colorant at 163.com BLOG:http://blog.csdn.net/colorant/ 更多论文阅读笔记 http://blog.csdn.net/colorant/article/details/8256145 == 目标问题 == 为了提高资源的利用率以及满足不同应用的需求,在同一集群内会部署各种不同的分布式运算框架(cluster computing framework),他们有着各自的调度逻辑. Mesos…

论文阅读笔记(十七)ICCV2017的扩刊(会议论文[传送门]) 改进部分: (1)惩罚函数:原本由两部分组成的惩罚函数,改为只包含 Sequence Cost 函数: (2)对重新权重改进: ① Positive Re-Weighting: 其中 若太大,则选择的样本标签的可信度小:若太小,则样本数量不足以进行矩阵学习,因此设置如下的: 其中,σ为 [0, 1],如果 σ = 1,则说明充分相信样本估计的可信度,反之设置为 σ = 0. ② Negative Re-Weighting: 对于所…