通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据,其中有对高维输入向量进行改造的网络层.梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数,但是对权重的初始化要求比较高.这里提出一种有效初始化权重的方法,允许自编码器学习低维数据,这种降维方式比PCA表现效果更好. 降维有利于高维数据的分类.可视化.通信和存储.简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向,然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据.我们将PCA称作一种非线性生成方法,它使用适应性的.多层"编码&…

在这篇论文中,作者提出了一种更加通用的池化框架,以核函数的形式捕捉特征之间的高阶信息.同时也证明了使用无参数化的紧致清晰特征映射,以指定阶形式逼近核函数,例如高斯核函数.本文提出的核函数池化可以和CNN网络联合优化. Network Structure Overview Kernel Pooling Method The illustration of the tensor product A summary of pooling strategies Experiment Evaluation…

[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 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 解决异构网络上的节点嵌入问题. 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键问题: 在异构网络中,如何定义和建模节点邻域的概念? 如何优化嵌入模型,使得其能够有效的保留多种类型的节点和边的结构和语义信息. (2) 主要贡献 Contribution 1: 定义了异构网络表示学…

这篇文章提出了DIIN(DENSELY INTERACTIVE INFERENCE NETWORK)模型. 是解决NLI(NATURAL LANGUAGE INFERENCE)问题的很好的一种方法. 模型结构 首先, 论文提出了IIN(Interactive Inference Network)网络结构的组成, 是一种五层的结构, 每层的结构有其固定的作用, 但是每层的实现可以使用任意能达到目的的子模型. 整体的结构如下图: 模型结构从上到下依次为: Embedding Layer: 常见的对w…

今天来看一看一个比较经典的语义分割网络,那就是FCN,全称如题,原英文论文网址:https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬:Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor Darrell 这个网址是网上一个大佬记录的FCN的博客,同时深深感受到了自己与大佬的差距,但还是硬着头皮把论文阅读完成,贴出网址,和大家一起学习:https://blog.csdn.net/happyer8…

FractalNet: Ultra-Deep Neural Networks without Residuals ICLR 2017 Gustav Larsson, Michael Maire, Gregory Shakhnarovich 文章提出了什么(What) ResNet提升了深度网络的表现,本文提出的分形网络也取得了优秀的表现,通过实验表示,残差结构对于深度网络来说不是必须的. ResNet缺乏正则方法,本文提出了drop-path,对子路径进行随机丢弃 为什么有效(Why) 分形网络…

论文标题:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者: Gregory Koch   Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址:https://www.cs.cmu.edu/~rsalakhu/papers/oneshot1.pdf 声明:小编翻译论文仅为学习,如有侵权请联系小编删除博文,谢谢! 小编是一个机器学习初学者,打算认真研究论文,但是英文水平有限,所以论文翻译中用到了Goo…

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…

Sequence to Sequence Learning with NN <基于神经网络的序列到序列学习>原文google scholar下载. @author: Ilya Sutskever (Google)and so on 一.总览 DNNs在许多棘手的问题处理上取得了瞩目的成绩.文中提到用一个包含2层隐藏层神经网络给n个n位数字排序的问题.如果有好的学习策略,DNN能够在监督和反向传播算法下训练出很好的参数,解决许多计算上复杂的问题.通常,DNN解决的问题是,算法上容易的而计算上困难…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1409.1556 代码原址:https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg 摘要 本文主要分析卷积网络的深度对基于大数据集分类任务中准确率的影响,本文使用较小的卷积核(3x3), 应用至较深的网络中并进行评估,将网络中的深度增加至16至19层,可以有效改进分类效果. 介绍 卷积网络在大规模图片/视频分类任务中取得巨大成功的原因主要有,(1)大规模的图像数据,像ImageNet(2)高性能的计算资源(G…