【论文笔记：Diffusion-Convolutional Neural Networks （传播-卷积神经网络）】的更多相关文章

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…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现（转）

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…

Deep Learning论文笔记之（四）CNN卷积神经网络推导和实现

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio…

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…

【RS】Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network - 基于卷积神经网络的学习资源自动推荐技术

[论文标题]Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network (2016 ISET) [论文作者]Xiaoxuan Shen, Baolin Yi*, Zhaoli Zhang,Jiangbo Shu, and Hai Liu [论文链接]Paper(5-pages // Double column) <札记非FY> [摘要] 自动学习资源推荐已经成为一个越来…

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.…

[Neural Networks] (Convolutional Neural Networks)CNN-卷积神经网络学习

参考:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543 ( 但其中有部分错误) http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial 一.卷积(convolution) - 整理自UFLDL 卷积的引入,基于三方面考量:一是为了减少全连接网络对于large scale图像的计算复杂度:二是迎合了生物视觉系统的结构特征:视觉皮层是局部接受信息的:三是根据图像的stationary特性:…

AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of Toronto 多伦多大学 ilya@cs.utoronto.ca Geoffrey E. Hinton University of Toront…