5 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs link:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-CN&sa=X&ei=kIF4YrmVJ-OM6rQPxfOKUA&scisig=AAGBfm3I4EpwNkRLc5xhuaLEs47V0XWOzA&oi=schola…

Videos as Space-Time Region Graphs ECCV 2018 Xiaolong Wang 2018-08-03 11:16:01 Paper:arXiv 本文利用视频中时空上的 proposal 之间的关系,来进行行为识别的建模. 如上图所示,本文将 video 看做是 a graph of objects,然后在该 graph 上进行行为识别的推理.整体的模型如图 2 所示,该方法将视频连续 5 秒的视频作为输入,传递给 3D-CNN.3D CNN 的输出是一个四维…

论文阅读([CVPR2018]Jinshan Pan - Learning Dual Convolutional Neural Networks for Low-Level Vision) 本文针对低层视觉问题,提出了一般性的用于解决低层视觉问题的对偶卷积神经网络.作者认为,低层视觉问题,如常见的有超分辨率重建.保边滤波.图像去雾和图像去雨等,这些问题经常涉及到估计目标信号的两个成分:结构和细节.因此,文章提出DualCNN,它包含两个平行的分支来分别恢复结构和细节信息. 具体内容参见https…

基于Attention的知识图谱关系预测 论文地址 Abstract 关于知识库完成的研究(也称为关系预测)的任务越来越受关注.多项最新研究表明,基于卷积神经网络(CNN)的模型会生成更丰富,更具表达力的特征嵌入,因此在关系预测上也能很好地发挥作用.但是这些知识图谱的嵌入独立地处理三元组,因此无法覆盖和收集到三元组周围邻居隐含着的复杂隐藏信息.为此,作者提出了一种新颖的基于注意力的特征嵌入方法,该方法可以捕获任何给定实体的邻居中的实体和关系特征. Introduction 最新的关系预测方法主要…

11 GloDyNE Global Topology Preserving Dynamic Network Embedding link:http://arxiv.org/abs/2008.01935 Abstract 目前大多数现有的DNE方法的思想是捕捉最受影响的节点(而不是所有节点)或周围的拓扑变化,并相应更新节点嵌入. 这种近似虽然可以提高效率,但由于没有考虑通过高阶近似传播和接收累积拓扑变化的非活跃子网络,因此不能有效地保持动态网络在每个时间步的全局拓扑. 为了应对这一挑战,我们提出了…

Learning Visual Question Answering by Bootstrapping Hard Attention Google DeepMind  ECCV-2018   2018-08-05 19:24:44 Paper:https://arxiv.org/abs/1808.00300  Introduction: 本文尝试仅仅用 hard attention 的方法来抠出最有用的 feature,进行 VQA 任务的学习. Soft Attention: Existing…

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/White-xzx/ 原文地址:https://arxiv.org/abs/1702.05891 Caffe-code:https://github.com/zhufengx/SRN_multilabel 如有不准确或错误的地方,欢迎交流~ 空间正则化网络(Spatial Regularization Network, SRN),学习所有标签间的注意力图(attention maps),并通过可学习卷积挖掘标签间的潜在关系,结合正则…

10 Exploring Temporal Information for Dynamic Network Embedding 5 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9242309/&hl=zh-TW&sa=X&ei=ZiiOYp6gEpT0yASct56wBQ&scisig=AAGBfm3bQgwV0icZGtwl…

14 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS link:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf%3Fref%3Dhttps://githubhelp.com&hl=zh-TW&sa=X&ei=oVakYtvtIo74yASQ1Jj4AQ&scisig=AAGBfm0bNv…