E-GraphSAGE: A Graph Neural Network based Intrusion Detection System 笔记

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论文解读《Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions》

论文信息论文标题:Bilinear Graph Neural Network with Neighbor Interactions论文作者:Hongmin Zhu, Fuli Feng, Xiangnan He, Xiang Wang, Yan Li, Kai Zheng, Yongdong Zhang论文来源:2019, NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction GNNs 中的图卷积操作可以认为是对目标节点的邻居特征线性聚合(加权和)…

论文笔记：Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network

Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文将 Graph Neural Network (GNN) 应用到 person re-ID 的任务中,用于 model 不同 prob-gallery 之间的关系,将该信息也用于 feature learning…

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks2018-03-05 11:13:05 1. 引言: 本文尝试用基于四个方向的 RNN 来替换掉 CNN中的 convolutional layer(即:卷积+Pooling 的组合).通过在前一层的 feature 上进行四个方向的扫描,完成特征学习的过程. The recurrent layer ensures that each…

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景,所以经常被广泛应用在动作识别任务上,现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常有用.然而如何将两种类型的数据最大化地利用还没有被很好地解决. 作者将骨架数据表示成一个有向非循环图(Directed acyclic graph),该图基于自然人体的节点和骨骼的动力学依赖. 这个新颖的图结构用…

DeepCoder: A Deep Neural Network Based Video Compression

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! Abstract: 在深度学习的最新进展的启发下,我们提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的视频压缩框架DeepCoder.我们分别对预测信号和残差信号应用独立的CNN网络.采用标量量化和哈夫曼编码将量化后的特征映射编码为二进制流.本文采用固定的32×32块来证明我们的想法,并与已知的H.264/AVC视频编码标准进行了性能比较,具有可比较的率失真性能.这里使用结构相似性(SSIM)来测量失真,因为它更接近感知响应. I. INTRO…

论文解读（GCC）《GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training》

论文信息论文标题:GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training论文作者:Jiezhong Qiu, Qibin Chen, Yuxiao Dong, Jing Zhang, Hongxia Yang, Ming Ding, Kuansan Wang, Jie Tang论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 本文的预训练任务:子图实例判…

Libnids（Library Network Intrusion Detection System） .

Libnids(Library Network Intrusion Detection System)是一个网络入侵检测开发的专业编程接口.它实现了基于网络的入侵检测系统的基本框架,并提供了一些基本的功能.使用Libnids可以快速地构建基于网络的入侵检测系统,并可以在此基础上进一步扩展开发.Libnids实现了入侵检测系统的底层功能,使开发者可以专注于高层的功能开发. Libnids是基于Libpcap和Libnet而开发的,所以它具有Libpcap和Libnet的优点,具有较强的移植性,效率…